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它可以代替传统的 try-catch-finally 结构来处理资源的释放。 2. 为什么需要使用 try-with-resources？...4. try-with-resources 的使用示例 下面是一个使用 try-with-resources 的示例，假设有一个实现了 AutoCloseable 接口的资源类 Resource： try...如果要使用 try-with-resources 来关闭其他类型的资源，需要手动实现 AutoCloseable 接口。...可以在 try-catch-finally 结构中嵌套使用 try-with-resources。 8....总结 try-with-resources 是一种简化资源管理的语法结构，它可以代替传统的 try-catch-finally 结构来处理资源的释放。
先看上面两幅图片,如果实现上面现象该如何 .main{ width: 100px; border: 1px solid red; overflow: hidden; text-overflow...如果我们内容有很多的话，但是我们只想在一行显示出来，并且多余的用省略号代替，可问题就是如果内容出现空格或连字符的话会自动换行那怎么办？...先看看问题现象 使用同样的样式 .main{ width: 100px; border: 1px solid red; overflow: hidden; text-overflow...我们使用white-space: nowrap,下来让我们再试试 ```css .main{ width: 100px; border: 1px solid red; overflow...: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; } html还是使用插入空格的那段,现在结果如下图 2016-06-17_
编者按：本文系微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上针对“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法？”问题的回答。AI科技评论已获得转载授权。...首先，原问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。...本文将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？...说了这么多三千英尺高度的话，FPGA 实际的表现如何呢？我们分别来看计算密集型任务和通信密集型任务。 计算密集型任务的例子包括矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、Bing 搜索的排序等。...如何高效、可扩放地对 FPGA + CPU 的异构系统进行编程？
我们将讨论PyTorch DataLoader，以及如何使用它将图像数据提供给PyTorch神经网络进行训练。PyTorch是本教程的重点，所以我假设您熟悉GAN的工作方式。 ?...PyTorch 1.5不知道如何安装?...当然，我们可以使用PyTorch内置的MNIST数据集，但这样您就不能了解如何加载具体的图像数据进行训练。解压缩文件并将mnist_png目录放入数据目录中。你的项目目录应该是这样的: ?...DCGAN.generate_samples 用于生成示例的辅助方法。注意，这里使用了no_grad上下文管理器，它告诉PyTorch不要跟踪梯度，因为这个方法不用于训练网络。...变换的顺序是: Grayscale(num_output_channels=1):将图像转换为灰度图。加载时，MNIST数字为RGB格式，有三个通道。Greyscale将这三种减少为一种。
Frid-Adar（2018）也使用DCGAN合成肝脏CT不同类别的病变斑块：对于每个类别，即囊肿，转移灶和血管瘤，训练独立的生成模型。出于训练数据集太小，他们使用大量增强的数据来训练GAN。...Baur （2018b）比较了DCGAN，LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。由于训练数据方差很大，因此样本数量很少不足以训练出可靠的DCGAN。...作者表明，当使用合成数据对模型进行额外训练时，分割模型的性能可提高16％；使用合成数据训练的模型，与用真实数据训练的模型相比，仅差5％。 ?...为此，他们提出了一种“feature-preserving”的cGAN用于染色风格转移：先将组织病理学图像映射到规范的灰度表示，再用cGAN将这些灰度图像转换为具有所需染色的RGB图像。 ?...但这些方法的有效性如何？目前仍然缺乏一种有意义的、通用的量化手段来判断合成图像的真实性。尽管如此，上述工作表明，GAN似乎可成功地用于分类和分割任务中的数据模拟和扩充。
随后，Jie Lei等人在2017年发表了Animegan，该项目使用GAN框架，提出了三种新的损失函数：灰度风格loss、灰度对抗loss、色彩重构loss，将各类现实场景下的图像转化为动漫风格的图像...▐ 卷积神经网络 卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络[18]。...（1）卷积层代替池化层 池化操作会使卷积核在缩小的特征图上覆盖了更大的图像视野，但是对网络性能的优化效果较小，使用卷积层代替池化层，让网络自动选择筛去不必要信息，学习上采样和下采样过程，提高计算机运算能力...根据每层网络结构的需求，使用对应的激活函数，最后，输出一个像素的3通道RGB图像。具体的层次结构如下表3.1所示： ?...DCGAN模型测试 使用同一组超参数对测试集进行训练，图像生成效果与训练集基本一致，使用第四次实验的第97 个训练周期DCGAN模型进行测试，选取4组图像，如下图所示： ?
的网络结构还是被广泛的使用，DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以及生成结果质量。...DCGAN的生成器网络结构如上图所示，相较原始的GAN，DCGAN几乎完全使用了卷积层代替全链接层，判别器几乎是和生成器对称的，从上图中我们可以看到，整个网络没有pooling层和上采样层的存在，实际上是使用了带步长...DCGAN能改进GAN训练稳定的原因主要有： ◆ 使用步长卷积代替上采样层，卷积在提取图像特征上具有很好的作用，并且使用卷积代替全连接层。...tensorflow-generative-model-collections https://github.com/guojunq/lsgan LSGAN原理： 其实原理部分可以一句话概括，即使用了最小二乘损失函数代替了...为了更容易说明对比的结果，研究者们自制了一个类似mnist的数据集，数据集中都是灰度图，图像中的目标是不同形状的三角形。 ?
: * * 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色， * 其中R=G=B的值叫灰度值， * 因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值...* 由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低， * 因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。...blue; int index = Math.round(gray * (CANDIDATE_CHARS.length() + 1) / 255); // 如果超过使用空格代替...: * * 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色， * 其中R=G=B的值叫灰度值， * 因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值...blue; int index = Math.round(gray * (CANDIDATE_CHARS.length() + 1) / 255); // 如果超过使用空格代替
本文大约 2000 字，阅读大约需要 6 分钟 我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描、卡通、黑白等等，今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。...主要参考这篇文章来实现--http://www.askaswiss.com/2016/01/how-to-create-pencil-sketch-opencv-python.html 简介 如何将图片转换成素描图呢...原图 第一步：彩色图变灰度图 第一步变成灰度图，其实非常简单，直接调用 opencv 的函数即可，如下面代码所示： import cv2 img_rgb = cv2.imread('example.jpg...在imread函数中是设置了三种标志，分别是 cv2.IMREAD_COLOR : 默认使用该种标识。加载一张彩色图片，忽视它的透明度。...另外，如果觉得以上标志太长，可以简单使用 1，0，-1 代替，效果是相同的。
演讲中，他主要介绍深度学习在图像处理领域中的应用，主要内容包括：传统的图像处理：如超分辨、灰度图彩色化、2D/3D转换等；图像/视频风格化；图像生成。...上图是色彩的增强的案例，将灰度图彩色化。它的核心是CV领域内很少用到的神经网络，用户无需关心网络架构，只需熟悉框架应用，熟知如何将其部署在移动端、云端即可。 ? ...最简单的图像生成网络是CPPN网络，CPPN非常巧妙的通过设计网络输入为坐标， 将网络视为一个复杂的连续函数，输出为对应坐标的像素的灰度（或者 RGB ）值，因此这种网络可以构造大分辨率的图像。...另一种方式是DCGAN，是通过对抗网络的方法，由大量的样本生成新的图片，例如海报生成过程中，存在某些隐变量，通过隐变量的组合对某一张图片进行加眼镜的操作、变男或变女的操作等类似的应用；这种方法生成的模型还可以应用于去除水印...simple-cppn.html VAE + CPPN：http://blog.otoro.net/2016/04/01/generating-large-images-from-latent-vectors/ DCGAN
DCGAN引入了一系列的架构指引，以稳定GAN训练。首先，它主张使用跨卷积代替池化层。此外，它对生成器和鉴别器网络使用批标准化（BN）。...DCGAN引入的架构指引仍然存在于最近模型的设计中。但是，大部分工作都集中在如何使GAN训练更加稳定。 自注意力GAN 自注意力生成式对抗网络（SAGAN）就是这些工作的成果之一。...如果我们看一下DCGAN模型，我们会发现常规GAN主要基于卷积。这些操作使用局部感受野（local receptive field，卷积内核）来学习表示。...我们使用了Tensorflow的tf.keras和急切执行。 生成器采用随机向量z并生成128×128 RGB图像。所有层，包括稠密层，都使用光谱标准化。此外，生成器使用批量标准化和ReLU激活。...它采用大小为128×128的 RGB图像样本并输出未缩放的概率。它使用 Leaky ReLU，其alpha参数为0.02。与生成器一样，它还具有自我关注层，可操作尺寸为32×32的特征映射。 ?
在生成器中，通过不断的reshape和反卷积操作，将高斯噪声数据，映射为６４＊６４＊３的数据维度，通过RGB的原理，可以得到一个64*64的图片。 2....取消了pooling层，在判别器中使用strided convolutions,在生成器中使用了部分strided convolutions. b....在生成器中，除了在输出层的激活函数使用Tanh外，其他隐藏层的激活函数使用ReLU e. 在判别器中，多所有层的激活函数使用了LeakyReLU。...三、DCGAN实现Demo 在本节中，我们以github上的DCGAN开源代码为例(https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow)，讲解一下基于Tensorflow...l 然后通过多次的deconv2d反卷积运算，使其反卷积为[６４，６４，６４，３] 根据RGB的原理，即可生成６４张64*64的图片。 3.
---- 这篇文章的目录如下： 介绍 第一步：将图像解释为概率分布中的样本 如何填充缺失的信息？ 对于图片在哪里适配这些统计数据？ 我们如何修复图片呢？...介绍 设计师和摄像师习惯使用一个非常强有力的工具--内容感知填充，来修复图片中不需要或者缺失的部分。图像修复是指用于修复图像中缺失或者毁坏的部分区域。实现图像的修复有很多种方法。...DCGAN[2] 来实现图像修复。...你需要使用哪些信息来实现这个修复工作呢？...在本文中，我们采用 RGB 颜色模型[6]表示的彩色图片。我们采用的是宽和高都是 64 像素的图片，所以概率分布的维度应该是 64×64×3≈12k。 我们如何修复图片呢？
范围一般从0到255，白色为255，黑色为0,黑白照片也称为灰度图像 RGB值和灰度值的换算公式 Gray=(R30+G59+B*11)/100,转换后的颜色就是RGB(Gray,Gray,Gray)...返回对应的灰度值颜色 3GetRValue() 得到RGB值中的红色部分，返回绿、蓝部分也可以 文件操作 fputc() 示例代码： 1#include 2#include<easyx.h...示例程序发送关键字【字符画】获取 个人建议： 我本人不建议使用Windows自带的记事本编辑文本文件。...系统的文本文件打开乱码，这是使用记事本带来的。...建议你下载Notepad++代替记事本，不但功能强大，而且免费！记得把Notepad++的默认编码设置为UTF-8【菜单栏--选择编码--选择UTF-8编码】。
随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP，同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题...DCGAN中的CNN相比于一般的CNN主要有如下的不同： 使用卷积操作替换传统CNN模型中的pooling。...中除输出层外都使用ReLU激活函数，输出层使用Tanh激活函数 判别器 中都使用Leaky ReLU激活函数 2.2....Convolution）实现这样的一个上采样的过程，通过转置卷积可以生成指定大小的图片，具体过程如下图所示： 首先将 维的向量通过投影变换到 的大小，后续通过 个转置卷积，最终生成 的RGB.../pdf/lecun-98.pdf [6] DCGAN原理及应用 [7] GAN网络之入门教程（四）之基于DCGAN动漫头像生成
▌将图像转换为灰度图像： 我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像...我们也可以用一行代码 image = Image.open(‘test.jpg’).convert(“L”) 代替上面的两行注释代码。...而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢？...除此之外，我们可以用一行代码plt.gray()来代替上述代码这样写会使代码看上去更加简洁。
首先第一点是把传统卷积网络中的池化层全部去除，使用卷积层代替。...对于判别器，我们使用步长卷积(strided convolution)来代替池化层；对于生成器，我们使用分数步长卷积(fractional-strided convolutions)来代替池化层。...使用恰当的激活函数。在DCGAN网络框架中，生成器和判别器使用了不同的激活函数来设计。...网络结构 下图是DCGAN生成器G的架构图，输入数据为100维的随机数据z，服从范围在[-1，1]的均匀分布，经过一系列分数步长卷积后，最后形成一幅64×64×3的RGB图片，与训练图片大小一致。...学习率使用0.0002，动量β1取0.5，使得训练更加稳定。 五、实现DCGAN 1. 任务目标 实现DCGAN，并利用其合成卡通人物头像。 2.
DCGAN原理 DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。...本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。 生成器 生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间，创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。...DCGAN论文提到，使用卷积进行下采样可以让网络学习自己的池化特征，而不是通过池化操作。 循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。...总结 使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。
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