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  • AD小知识】导出彩色PCB走线(去除覆铜)方法

    STEP 1、 STEP2、 在你对应的走线层选择properties,在弹出的对话框,对应的铺铜选项为off。

    作者: ReCclay
    发表时间: 2022-02-21 17:58:26
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  • 生成对抗网络及其在图像生成中的应用研究综述(中文版)

    成对抗网络在语音生成方面也有一定应用。生成对 抗网络在视觉中的应用情况如 1 所示。在生成对 抗网络的众多应用中,被研究最多的领域是图像生 成,其目标是通过生成器来生成期望的图像。本文首先介绍生成对抗网络的基本原理和存在 的问题,以及针对存在问题做的改进。其次对生成 对抗网络在图像生成中应用,以及对生成图像的质

    作者: yyy7124
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  • 多租网络设计

    多租网络设计 多租网络设计简介 跨region隔离模式 跨可用区隔离模式 VPC 隔离模式 子网隔离模式

  • 生成对抗网络(GAN)在图像生成中的应用与挑战有哪些?

    生成对抗网络(GAN)在图像生成中的应用与挑战有哪些?

    作者: 柠檬味拥抱1
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  • 如何生成core调试文件

    在一个程序崩溃时,它一般会在指定目录下生成一个 core 文件。 core 文件仅仅是一个内存映象 ( 同时加上调试信息 ) ,主要是用来调试的。

    作者: luki
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  • 预约网络研讨会

    预约网络研讨会 描述 该接口用于创建网络研讨会。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型

  • 单位网络监控软件中的Zsh脚本开发

    shell)是一种功能强大的Unix Shell,其提供了丰富的编程特性和灵活的脚本功能。在单位网络监控软件中,Zsh脚本可以帮助实现自动化任务、数据处理和系统管理。本文将探讨如何利用Zsh脚本来优化网络监控工作,并提供一些实际的代码示例。Zsh脚本基础 Zsh脚本的基本结构与其他Shel

    作者: yd_267761811
    发表时间: 2024-07-22 13:32:27
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  • 深度学习与神经网络:实现图像生成和文本生成

    图像生成是深度学习中的一个重要任务,它旨在通过给定一些输入数据,生成与之相关联的逼真图像。生成对抗网络(GANs)是实现图像生成任务的一种强大方法。GANs由两个神经网络组成:生成器和判别器。生成器负责生成伪造的图像样本,而判别器则尝试区分生成生成的图像与真实图像之间的差异。通

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-01 10:43:45
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  • CycleGAN生成对抗网络——图像转换

    在循环一致损失中, 图片 X 通过生成器 G 传递,该生成生成图片 Y^。 生成的图片 Y^ 通过生成器 F 传递,循环生成图片 X^。 在 X 和&nb

    作者: 一颗小树x
    发表时间: 2021-06-30 12:53:25
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  • 在Windows下修改了AD的DNS配置导致在FA上发放虚拟机提交任务很慢

    FA上的备AD删除,然后重启ITA服务。重新发放虚拟机,10s左右就可以提交任务。(4)  登录备AD进行检查,发现备AD的DNS配置备修改,其中一个DNS配置为外网DNS。修改后,重启netlogon服务,并在FA上添加备AD,重新测试发放,任务提交很快,问题解决。【解决方法】(1) 

    作者: 忘忘羡贝
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  • 网络安全 — 零信任网络访问(ZTNA)

    目录 零信任网络访问(ZTNA) 身份驱动(Identity-driven) 软件定义边界(SDP) 零信任网络访问(ZTNA) 零信任是一种相对较新的网络安全方法,迁移到 SASE 平台可以使公司获得零信任功能。使用零信任网络访问,企业可以详细地

    作者: 云物互联
    发表时间: 2022-08-24 15:10:21
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  • Windows下虚拟机发放失败,错误码12292,在AD上创建计算机账号失败

    exists in AD2、查看对应的adUtils.log日志,搜索计算机名称“NAYZ026”,发现报错thecomputerAccount[CN=NAYZ026,OU=NAYZ,DC=vdesktop,DC=huawei,DC=com] already existsin AD.3、在A

    作者: 忘忘羡贝
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  • 生成的APP如何下载?

    生成的APP如何下载?

    作者: 柚子94
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  • 《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》

    在图像生成模型的质量上,生成对抗网络技术可以说实现了飞跃,很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外,诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”,为人工智能行业带来了非常多的可能性。 目前网络上关于生成对抗网络的介绍林

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-05-28 17:26:46
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  • 使用TensorFlow创建生成式对抗网络GAN案例【转】

    plt import numpy as np 然后,我们定义生成器和鉴别器模型。生成器模型将随机噪声作为输入,并输出伪造的图像。鉴别器模型则将图像作为输入,并输出一个0到1之间的概率值,示输入图像是真实图像的概率。# 定义生成器模型 def make_generator_model():  

    作者: 赫塔穆勒
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  • GAN:生成对抗网络 Generative Adversarial Networks

    原文链接 1 原理 对于生成对抗网络GAN,一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程,我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方,比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中: 生成模型G相当于制造假币的一方,其目的是根据看到的钱币情况和警察的识别技术,去尽量生成更加真实的、警察识别不出的假币。

    作者: 代码的路
    发表时间: 2023-01-12 01:44:45
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  • 生成对抗网络(GAN)在人工智能内容生成中的突破与应用

    随着人工智能生成内容(AIGC)的兴起,生成对抗网络(GAN)成为推动这一领域的关键技术。GAN通过两个对立的神经网络——生成器和判别器,彼此竞争,生成逼真的内容。本文将探讨GAN在AIGC中的应用和发展,并通过代码实例演示其在图像生成中的实际应用。 什么是生成对抗网络(GAN)

    作者: 柠檬味拥抱
    发表时间: 2024-10-13 16:27:05
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  • 取消网络研讨会

    取消网络研讨会 描述 该接口用于取消已预约的网络研讨会。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型

  • 员工网络监控软件:Ruby 的优雅监控实现

    在当今数字化办公环境中,企业对员工网络活动的监控需求日益增长。Ruby 作为一种优雅且功能强大的编程语言,为开发员工网络监控软件提供了出色的解决方案。 网络连接监控模块 首先,我们来看一下如何使用 Ruby 监控员工设备的网络连接情况。以下是一个简单的代码示例,用于获取当前设备的网络连接信息: require

    作者: yd_267761811
    发表时间: 2024-11-19 10:50:13
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  • http 网络库 flyio 如何使用?

    使用flyio发送http请求非常简单。可以使用fly.get、fly.post、fly.put、fly.delete等方法,分别示发送GET、POST、PUT、DELETE请求。 例如,以下代码演示了如何使用fly.get发送GET请求: fly.get('/api/data').then(response

    作者: 海拥
    发表时间: 2023-05-30 12:56:49
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