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DCGAN 论文简单解读

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等。这里不再赘述。 一. DCGAN 论文简单解读 ABSTRACT 1.1 摘要。作者说,这篇文章的初衷是,CNN在supervised learning 领域取得了非常了不起的成就(比如大规模的图片分类,目标检测等等),但是在unsupervised learning领域却没有特别大的进展。所以作者想弥补CNN在supervised 和 unsupervised之间的gap。作者提出了将CNN和GAN相结合的DCGAN,并展示了它在unsupervised learning所取得的不俗的成绩。作者通过在大量不同的image ...

gobblin 源码分析

最近,开始搞些大数据相关的内容,遇到的第一个问题,就是数据入库,小白刚入手,又不想写太多代码,于是从网上找,入库手段很多: DataX,Sqoop,以及Flume 等以及直接使用 Spark 进行入库,想了下当下的场景(不是简单的倒库,要从kafka拉,然后过滤些东西,在进入库里),后来发现了 linkedin 的 gobblin ,感觉很强大的,说是国内 JD 也在用... 进入正题.... 架构分析 如下图所示, 本人使用的是独立运行的单机程序,因此使用的 EmbeddedGobblin 来启动 Job ,顺着这条路一直缕到 Gobblin 内部运行机制: 架构类图 如上图所示,EmbededGobblin 作为 Gobblin 启动项,通过 Task 的方式将 Job 管理起来,如果存在多个不同的 Fork ,分别将数据进行复制,并传递到各个 Fork 中进行进一步的计算处理。 整个过程中主要可能涉及到的是 Converter 的配置, Watermark, Writer等相关内容的应用,通过结合 Watermark 与 Writer 配合,也能做到反馈当前写到哪里,方便当前程序...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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