使用过程中不断添加的点检、维修、保养等动态记录也能被保存在码上，逐渐形成设备的动态档案。...“拍照、录像”功能还能弥补了纸质版记录不能清晰反映检查、维修的情况。拍摄的照片会自动带上水印，无法被手动修改，杜绝为了应付检查突击式补记录的情况。...同时支持将所有检查明细导出成excel表，或使用API将数据对接到分析工具制作成数据大屏。...数据安全记录数据储存在云服务器，草料二维码基于阿里云架构服务，通过容灾备份、数据脱敏、加密传输等手段，搭建了严格的安全框架。有权限的管理人员可以查看和导出。...如何应用1、如何搭建二维码巡检系统从二维码创建到落地使用，最快只需1天，应用大致分为以下几步：收集设备信息并整理成台账，导入Excel批量制作设备二维码完成各项权限及功能设置：填写表单、查看数据、异常通知
在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...中，通过在一个线性模型中加入对抗干扰，发现只要线性模型的输入拥有足够的维度（事实上大部分情况下，模型输入的维度都比较大，因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低，即欠拟合），线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性...随着对对抗样本研究的深入，可以利用对抗样本生成对抗网络(GANs)。...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。
我们想依据字典中的键或值过滤字典。 解决方案 可以利用字典推导式（dictionary compehension）轻松解决。...'MSFT'} p2 = {key: value for key, value in prices.items() if key in tech_names} 讨论 大多数情况下，字典推导式可以解决的问题也可以通过创建元组然后将其传递给...例如解决方案中的第二个例子可以重写成： # 依据键过程 tech_names = { 'AAPL', 'IBM', 'HPQ', 'MSFT' } p2 = { key:prices[key] for...key in prices.keys() & tech_names } 但根据实践，这种方案的速度也比较慢。...在平时的使用过程中，采用最开始的方法就可以了。
许多生物信息学数据都存储在文本文件中， 每行一条记录，列之间用逗号（csv文件）或 tab 键（表格文件）隔开。...', '0.1', 'setosa'] ['4.3', '3', '1.1', '0.1', 'setosa'] ['5.8', '4', '1.2', '0.2', 'setosa'] 在上面的代码中，...因此，需要通过索引访问其中的每一个元素。 由于这样的索引常常容易混淆，可以将数据读取为字典。...row 即为一个字典，其键为表头，值为每一行中各列的值。...它有一个方便的函数 pandas.read_csv()，能够将 CSV 数据加载到 DataFrame 对象中。之后，就可以生成各种各样的统计摘要了，还可以对数据进行筛选并执行其他类型的高级操作。
这篇综述主要的目的就是为了介绍已有的利用深度学习模型在生物网络上的应用，及其可能应用的前景，为对这个领域感兴趣的研究人员提供一个参考。 ?...图2 应用在网络数据上具有代表性的深度学习模型 3 深度学习在生物网络中的应用 生物网络包含了生物体之间的大量信息。...这些应用在网络数据上的深度学习模型可以多层次地表示网络结构，捕捉已知生物网络的拓扑特征，并结合其他异构信息挖掘生物网络中的潜在关联。...在这一部分该论文通过对基因组数据研究、蛋白质组数据研究、转录组数据研究、药物发现、疾病生物学和微生物组数据研究六个方面，对现有的利用深度学习方法在生物网络数据上的研究应用进行了总结和介绍，希望够为今后利用深度学习技术挖掘生物网络中包含的信息提供思路...图5 生物网络数据中运用GCN模型的研究实例流程图 4 挑战和机遇 该论文主要从数据处理，异构信息，深度学习模型的限制方面介绍了现在深度学习在生物网络数据应用上的挑战。
在每个 namespace 中的应用看到的，都是不同的 IP 地址、用户空间、进程 ID 等。...另一种是用起来是隔离的技术，称为 cgroup（网络资源限制），即明明整台机器有很多的 CPU、内存，但是一个应用只能用其中的一部分。...本文将详细探讨GAN的原理，介绍其数学基础，探讨其在各个领域中的应用，并分析如何改进GAN的训练过程。GAN的基本原理GAN的核心思想来源于博弈论。...两个网络在训练过程中互相对抗，生成器通过不断改进来“欺骗”判别器，而判别器则通过不断改进来识别假数据。...总结生成对抗网络（GAN）作为一种新型的生成模型，通过生成器和判别器的对抗式训练，能够生成极为逼真的数据，尤其在图像生成和风格转换等任务中取得了巨大的成功。
解决方案 最简单的方法是使用列表推导式（list comprehension）。...比如，假设筛选过程涉及异常处理或其他一些复杂的操作。这时，可以将筛选逻辑放到单独的函数中，使用内建的 filter() 函数处理。...讨论 列表推导式和生成器表达式是筛选数据最简单的方式，其实，还可以在列表推导式中对数据做更复杂的操作，例如： >>> mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] >>>...输出时，它会给出所有在相应的布尔选择器中为 True 的可迭代对象元素。...，用来表示哪些元素满足我们的条件。
我们知道，通过 {} 创建的字典是无序的。如何创建有序字典呢？ 解决方案 可以使用 collections 模块中的 OrderedDict 类。当对字典做迭代时，它会严格按照元素添加的顺序进行。...['4th'] = 4 for key in d: print(k, d[key]) 输出内容： 1st 1 2nd 2 3rd 3 4th 4 当字典需要转换成其他格式并且希望保持内部元素的顺序时...例如： import json j = json.dumps(d) # j 的内容是： # {"1st": 1, "2nd": 2, "3rd": 3, "4th": 4} 讨论 需要注意的是，OrderedDict...的大小是普通字典的 2 倍多，使用时需要权衡其额外的内存开销与带来的好处。
Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...中，通过在一个线性模型中加入对抗干扰，发现只要线性模型的输入拥有足够的维度（事实上大部分情况下，模型输入的维度都比较大，因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低，即欠拟合），线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性...随着对对抗样本研究的深入，可以利用对抗样本生成对抗网络(GANs)。...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。
前言 近年来，生成对抗网络(GAN)得到广泛的研究，已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合，针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。...针对带标签数据的生成问题，一些研究者基于GAN的结构提出了条件式生成对抗网络的变体，其中典型的变体有 CGAN 和LAPGAN。...如图1所示，条件式生成对抗网络(CGAN)，在原始GAN的判别器和生成器的输入部分x与z，都加上一个额外的辅助信息y，一般是类别标签c。...而对于生成对抗网络训练中的真实数据集，可以被看作有标签数据，而由生成器随机生成的数据则可以被看作是无标签数据，基于此思路衍生的变体中比较典型的有SGAN与ACGAN。...因此，无监督学习方法需要对隐空间进行分解得到有意义的特征表示，类似于自动编码器，生成对抗网络通过输入隐向量，来模拟真实数据空间的低维表征，然后来生成对应的高维数据。
图片来源：pexels.com/@gravitylicious 生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。...生成对抗网络具有极为具体的使用案例，一开始这些案例理解起来会有些困难。 本文将回顾大量GAN的有趣应用，有助于你了解其能够解决的案例类型。...生成图像数据集案例 2014年，Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》，提出了生成新案例这一应用。...文中特别展示了GAN的SRGAN模型在生成具有超高分辨率图像中的应用。 论文传送门：https://arxiv.org/abs/1609.04802 ? 使用GAN生成超高分辨率图片的案例。...Huang Bin等人于2017年发表了题为《使用条件性GAN生成具有高质量、超高分辨率的面部图像》的论文。文中特别展示了GAN在构建不同版本人脸图像中的应用。
//zhuanlan.zhihu.com/p/31373052 一：背景 2014年，GAN之父Ian Goodfellow在一篇文章《Generative Adversarial Nets》 中提出对抗生成网络...还有的学者试图探索Gan在自然语言处理方面的应用，比如以文生文，即文本生成被应用于chatbot，还有以文生图，以图生文等任务场景。...可以看到近几年各大排序模型被相继提出，逐渐形成一个体系，笔者另一篇文章《Learning To Rank 研究与应用》中，主要阐述的就是现代流派中主流的检索排序算法。...下面重点讲下IRGAN的思想。 论文利用GAN思想中的博弈论原理，将任务变换成模型极大极小算法求解问题。...论文最可贵的是提出的一种排序对抗思想，即将经典流派与现代流派相结合。 特别提示-GAN资料下载： 请关注专知公众号 后台回复“GAN” 就可以获取资料下载链接~
生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来在人工智能生成内容（Artificial Intelligence...GANs通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——之间的对抗训练，实现了从噪声中生成高质量、逼真的图像和其他类型的内容。...本文将深入探讨GANs在AIGC中的应用，并通过一个代码实例来展示其工作原理。...尽管生成对抗网络（GANs）在AIGC领域取得了巨大的成功，但其应用仍面临一些挑战，如训练不稳定性、模式崩溃（Mode Collapse）、对计算资源的需求等。...结论 生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用展示了其强大的生成能力和广泛的应用前景。通过改进训练稳定性、增强生成样本的多样性和减少计算资源需求，研究者们不断推动GANs技术的发展。
我们想写一个自动发送邮件的程序。 解决方案 自动发送邮件的程序非常有用，比如 UseGalaxy.CN 网站的用户邮件激活，或者是任务完成后的邮件通知，都会用到。...我们以腾讯的 SMTP 邮件服务为例，实现代码如下： import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import...from_pwd) server.sendmail(from_mail, [to_mail,], msg.as_string()) server.quit() 讨论 上述代码能够实现普通文本以及超链接的发送...，能够满足大多数情况下的需求。...但要如何发送带附件的邮件呢？这一主题我们留在下次讨论。 本程序在 Python3 环境下测试成功。
人工智能最流行的应用之一是机器学习，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子，可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。...在线交通网络：当预订出租车时，该应用程序会估计出该车出行的价格。那么在这些共享服务中，如何最大限度地减少绕行呢？答案是机器学习。...Facebook会检查图片中的姿势和投影，注意这些独特的功能，然后将它们与好友列表中的人进行匹配。后端的整个机器学习过程很复杂，并且考虑到了精度等因素，但呈现到前端的只是一个简单的应用。...No9：在线欺诈检测 机器学习证明了它能够使网络成为一个安全地方的潜力，在线跟踪货币欺诈就是其中一个例子。例如：Paypal公司正在使用机器学习来防止洗钱。...该公司正在使用一套工具，帮助他们监控发生的数百万笔交易，并区分买卖双方之间发生的合法或是非法交易。 【写在最后】除了上面分享的应用外，生活中还有很多例子可以证明机器学习的价值。
自2014年GAN网络提出以来，其在Computer Vision（计算机视觉）领域获得了广泛的关注，但GAN网络在其他领域的应用相对较少。...将GAN网络的思想应用在图网络（network）特征表达是近一年新兴的课题，本文综述GAN模型在图网络表征学习方面的研究。...）以及最近基于深度网络的Graph Neural Network和基于注意力机制的Graph Attention Network模型，其目的都在于将网络结构映射到低维空间以应用到多项任务中，如链路预测、...本文主要介绍生成对抗网络模型（Generative Adversarial Network）在图表征学习中的最新进展。...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。
推土机-Divergence”， 将两个分布看作两堆土，Divergence 计算的就是为了将两个土堆推成一样的形状所需要泥土搬运总距离。...如2.2节所述，Sampling 操作中的 函数将连续的softmax输出抽取成离散的成型输出，从而导致Sampling的最终output是不可微的，形成GAN对于离散数据生成的最大拦路虎，...RL+ GAN 利用强化学习中的 Reward机制以及 Policy Gradient 等技术，巧妙地避开了GAN面对离散数据时梯度无法BP的难题，在使用强化学习的方法训练生成器G的间隙，又采用对抗学习的原版方法训练判别器...IRGAN：两个检索模型的对抗 IRGAN[25]这篇工作发表于2017年的SIGIR，从作者的阵容来看就注定不是一篇平凡的作品，其中就包含SeqGAN的原班人马，作者将生成对抗网络的思想应用于信息检索领域...IRGAN的一大特点是，对抗model中的两个组件各自都是一种IR模型，所以经过对抗训练之后，不管拿出来哪个，都有希望突破原先的瓶颈。
生成对抗网络（GAN）是训练模型的新思想，生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近，GAN在图像生成方面取得了惊人的成果，并在此基础上迸发了大量新的思想，技术和应用。...在第一部分中，我们将介绍生成对抗网络（GAN）并提供有关此技术的全面介绍。...在第二部分中，我们将重点介绍GAN在语音信号处理中的应用，包括语音增强，语音转换，语音合成，以及域对抗训练在说话人识别和唇读等方面的应用。...在第三部分中，我们将描述GAN生成句子的主要挑战，并回顾一系列应对挑战的方法。同时，我们将提出使用GAN实现文本样式转换，机器翻译和抽象摘要的算法，而无需配对数据。...GAN 条件GAN中，可由图片生成图片，声音生成图片，图片生成标签等应用 无监督条件GAN生成有两种方法： Cycle-GAN 共享一个隐空间
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络（GAN）？...生成对抗网络是由两个互相竞争的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器旨在生成逼真的图像，而判别器则试图将生成的图像与真实图像区分开。...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...此外，生成对抗网络在其他领域也有着广泛的应用，未来随着技术的不断发展，我们可以期待更多创新的应用领域和更强大的GAN模型的涌现。
判别器则负责判别输入的数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络通过对抗训练的方式相互影响，最终达到生成逼真样本的效果。...GANs在图像生成中的应用 GANs在图像生成领域取得了显著的成功。以下是GANs在实际图像生成任务中的一些应用。 2.1 生成逼真图像 GANs能够生成逼真的图像，模仿训练数据中的分布。...，实际应用中需要根据具体任务进行更复杂的设计和训练。...，实际应用中需要根据具体任务进行适当的调整和改进。...总结 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的重要成果，其在图像生成、风格迁移等任务上的应用展现了强大的生成能力。然而，GANs的训练和应用仍面临一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。
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