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GAN发展历程综述:送你最易入手的几个架构 | 附资料包

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 怎样教机器画一张从未见过的人脸呢?我们知道计算机可以存储大量照片,但它并不知道像素与外观是如何关联起来的。 多年来,各种各样的生成模型都试图解决这个问题。它们使用不同的假设模拟底层数据分布,但那些假设通常并不实用。 目前的实现方法都不是最优解:隐马尔可夫模型生成的文本非常枯燥,由上一句就能预测下一句;变分自编码器(Variational Autoencoders)生成的图像是模糊的,图像之间尽管名称不同,但实际上变化很小,缺乏多样性。 要解决这些问题就要采用一种全新的方法,生成式对抗网络(GAN)应运而生。 在这篇文章中,我们会全面介绍GAN的基础概念,展示其主要架构,并提供大量能显著优化结果的技巧。 GAN的发明 生成模型主要是用来收集训练样本并表示样本的概率分布,解决方案通常是直接推断其概率密度函数

MySQL 优化实施方案

1.1 前言   在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。更多关于MySQL查询相关参照:http://www.cnblogs.com/clsn/p/8038964.html#_label6 系列文章。 图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险,涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 优化不总是对一个单纯的环境进行,还很可能是一个复杂的已投产的系统。 优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到! 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险! 对于优化来说解决问题而带来的问题,控制在可接受的范围内才是有成果。 保持现状或出现更差的情况都是失败! 1.2.2 优化的需求 稳定性和业务可持续性,通常比性能更重要! 优化不可避免涉及到变更,变更就有风险! 优化使性能变好,维持和变差是等概率事件! 切记优化,应该是各部门协同,共同参与的工作,任何单一部门都不能对数据库进行优化! 所以优化工作,是由业务需要驱使的!!! 1.2.3...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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