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计算机视觉基础:对抗生成网络
本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。
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。 视频素材:如图中1区域所示,包括模板、角色、背景、贴图、视频、商品、文本等素材。支持使用预置的,也支持自定义生成。 画面布局:简称“画布”,如图中2区域所示。主要为人物形象、背景、贴图、文本框、视频等内容大小、图层、位置的调整,这些都会在画布中设计和预览生成的效果。 开播设置
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活用Python之网络爬虫图片抓取
tag)由尖括号包围,通常是成对出现的,比如 和 ,和 ,在我们抓取图片的爬虫程序中,就需要获得img标签后面的图片url链接来下载图片。 我们在编写爬虫时构建HTTP的请求并处理HTTP的响应,如果从零开始,效率非常低,所以就需要用到Python中的Request库。Requests是一种常用的http
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