Python 能做很多无聊，但有意思的事情，例如接下来的一些案例。Python 整蛊程序以下程序，不要发代码，要不实现不了你整蛊的目的。要打包成一个 exe 程序，发给朋友才有意思。使用 pip install pyinstaller。打包命令如下：pyinstaller -F 文件名.py过程中如果出现 BUG(一般是编码错误)，点击导航查看解决方案无聊程序之一while True:
n
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2023-07-17 22:11:35
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GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
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一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
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2023-09-20 10:32:45
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# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
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【GAN论文2】：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文阅读摘要介绍背景模型DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习结论 最近在研究数据增强用于扩充数据集训练
正文对GAFT进行性能分析(Profiling)关于如何对Python程序进行性能分析生成分析报告并可视化分析报告，我在之前的一篇博客里《Python优化第一步: 性能分析实践》进行了详细的介绍，这里我就直接分析了。为了能针对gaft中不同的函数进行分析，借助Python内置的cProfile和pstats模块我写了个装饰器方便分析并生成不同的分析统计文件。defdo_profile(filena
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2023-10-08 15:07:40
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# 基于生成对抗网络（GAN）的故障检测
## 引言
随着工业4.0的推进，自动化与智能化逐渐成为制造业的重要趋势。故障检测作为保障生产安全与优化效率的关键环节，受到了广泛关注。传统的故障检测方法往往依赖于经验与规则，而目前，深度学习技术的发展为故障检测提供了全新的思路。其中，生成对抗网络（GAN）因其出色的生成能力，已在故障检测领域展现出良好的应用前景。
## 生成对抗网络（GAN）简介
生
原创
2024-09-19 08:04:54
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写在前言hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。希望可以持续更新一些有意思的文章，如果觉得还不错，欢迎点赞关注，有啥想说的，可以留言或者私信交流。如果你还不了解Python这门语言，要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》今天更新的文章是《Python装饰器，增强代码的魔力》。装饰器的基本概念在Py
要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2
原创
2021-09-09 14:42:16
342阅读
1】GAN在医学图像上的生成，今如何？虚拟换衣！速览这几篇最新论文咋做的！脸部妆容迁移！速览几篇用GAN来做的论文GAN整整6年了！是时...
原创
2021-07-18 15:46:06
1520阅读
1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
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2021-08-18 19:27:00
425阅读
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摘要 抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用，跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的，我们需要一种多尺度的方法，包括对大脑结构和功能的测量，以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里，我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖（皮层厚度）和功能（功能变异、全脑功能连接），包括：英国生物银行（UK Biobank）、大脑基因组超结构项目（
1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
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2021-08-18 19:27:00
146阅读
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要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是
原创
2021-09-09 14:43:16
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RNN理解：对于一段输入，如果前后文之间有关联，传统神经网络不能提取、处理这种关联信息（输入的各部分是独立无影响的）RNN可以在训练时，将前一阶段的特征保留，并传入到下一阶段一同训练，一定程度上处理了前后文的关联关系作用：对于时序输入问题进行训练：文本分析、机器翻译 RNN结构示意： 对于t时刻的RNN cell，有两个输入，一个输出：Xt：t时刻的输入
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2024-04-25 18:46:57
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本篇文章给大家带来的内容是认识什么是Python？Python的优点和缺点。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你们有所助。Python是什么？Python是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言Python语言的优点（1）简单：python非常简单，
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2023-09-13 17:06:43
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