https://openjdk.java.net/jeps/359概述了新的Java功能，该功能可能会/将在某些将来的Java版本中实现。 JEP建议使用一种新型的“班级”：记录。 JEP中的示例内容如下：
在王者荣耀这款游戏中，玩家可以根据自己的喜好来调整页面布局，比如有的玩家觉得左侧出装顺手，而有的玩家则觉得右侧出装顺手；再比如说玩家在局内想要通过展开地图向队友发送信号时，有些玩家觉得地图左侧展开操作顺畅，而另外一些玩家觉得右侧展开操作顺畅。这些组件的页面布局亦可通过自定义来完成。所有的这些功能，达到了王者荣耀设计者让玩家能更好地体验游戏的初衷。 在本实例中，包含有地图左侧展开右侧出装、地图右侧展开左侧出装、地图/出装同左/右侧等多种组件，玩家对于不同组件的组合（布局）有着不同的要求。很显然，在编写代码时无法在构造方法中进行硬编码来满足所有玩家对组件组合（布局）的要求，而是将布局结果对象的构造过程分成若干个步骤，即根据当前组件个数，在一个接口中定义若干个方法，每个方法负责创建布局结果对象的一个组件，而实现该接口的类将负责创建布局结果对象，也就是说，将布局结果对象的创建过程封装在另一个类中（像这种封装一个对象的创建过程的类称作生成器），从而实现满足所有玩家对于出装、地图展开不同布局需求的目的。
1.1 CodeSmith 一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站：http：//www.codesmithtools.com 官方论坛：http：//forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式：30天试用 开源：否 需要先注册确认后才能下载 1.2 MyGenerator MyGenerator是又一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。 官方网站：http：//www.mygen
前几天写了篇关于代码生成器的文章（可查看历史文章），不少同学私下问我这个代码生成器是如何运作的，为什么要用到一些模板引擎，所以今天来说明下代码生成器的流程。
官方论坛：http：//forum.codesmithtools.com/default.aspx
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项目地址：https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT，支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，实现低代码开发!关于Java项目整理了100+Java项目视频+源码+笔记，地址：100+Java项目视频+源码+笔记
今天介绍斯坦福大学和Google Brain团队在ICLR2020的论文，该研究提出ELECTRA语言模型，它是一种新型预训练方法，其关键点在于将预训练文本编码器作为标识符而非生成器，来处理现存语言模型的问题。
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GAN（Generative Adversarial Network）生成对抗网络，由Ian Goodfellow在2014年提出。
论文作者：Yang Feng, Lin Ma, Wei Liu, Jiebo Luo
一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台！全新架构前后端分离：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue&，Mybatis，Shiro，JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，无需写任何代码，绝对是全栈开发福音！！ JeecgBoot的宗旨是提高UI能力的同时,降低前后分离的开发成本，JeecgBoot还独创在线开发模式，No代码概念，一系列在线智能开发：在线配置表单、在线配置报表、在线设计流程等等。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN（Goodfellow et al., 2014）的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章：GAN 完整理论推导与实现。下面，我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址：https://ar
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.2 | 2021-01-2
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台，零代码开发。JeecgBoot 采用开发模式：Online Coding 模式-> 代码生成器模式-> 手工 MERGE 智能开发，帮助解决 Java 项目 70% 的重复工作，让开发更多关注业务逻辑。
这个文件头中的mybatis-generator-config_1_0.dtd用于定义该配置文件中所有标签和属性的用法及限制。
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
在写代码过程中，常常要写一些简单的CURD操作，为了能够把时间用在业务逻辑上，看了Mybatis Generator生成工具，根据官网的文档，改成适合自己使用的生成器。
一、前言 当使用CoffeeScript、ClojureScript编写前端脚本时，当使用Less、Sacc编写样式规则时，是否觉得调试时无法准确找到源码位置呢？当使用jquery.min.js等经压缩后的工具库时，是否觉得连调试的门都不不知道在哪呢？ 针对上述问题，google为我们提供了Source Maps这一解决方案，以下内容为对Source Maps的学习记录，以便日后查阅。 由于篇幅较长，特设目录一坨！ 二、示例 三、Sou
【导读】你一定记得非常热门的加州大学伯克利分校在CVPR2017上提出的图片翻译 pix2pix，它使用GAN方法可以将白马“转化”为斑马，可以把积木“转化”为建筑，可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包，可以把白天转化为黑夜。而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN，解决pix2pix生成图像模式单一的问题，比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下，生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 --
最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。从历史发展来看，无监督学习一直落后于监督学习。这种差距随着自监督学习( SSL )的出现而缩小，SSL从数据本身产生监督信号，实现了与监督学习相比具有竞争力或更优越的结果。
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BERT自诞生之后，其应用边界便不断扩张，从自然语言到图像、语音等。过去的一年也因此被誉为“BERT爆发的一年”。
在Ian Goodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后，Yann LeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣，也很有前途，但它只是生成模型家族的一部分，是从完全不同的角度解决传统AI问题，在本文中我们将对比常见的三种生成模型。
最近因新业务的上线，需要紧急开发与之匹配的管理平台；技术选型及方案的敲定落在了我的头上；因为时间紧且任务急，所以基于开源项目的二开自然就成了不二之选；搜罗了一圈github，加上之前的一些库存，对比下来（其他一些优质项目贴在文末），发现下面要介绍的这个25K star的开源项目【JeecgBoot】非常适合；项目抽象的非常好，很多功能几乎都不需要开发，直接配置都能实现功能；使用起来非常的爽，大大加快了团队的开发效率，让我们能在很短的时间就完成了主要的功能开发。
我们先来看看，当高并发遇到海量数据处理时的架构。在社交媒体上，人们经常需要分享一些 URL，但是有些 URL 可能会很长，比如：
这款新型 GAN 生成器架构借鉴了风格迁移研究，可对高级属性（如姿势、身份）进行自动学习和无监督分割，且生成图像还具备随机变化（如雀斑、头发）。该架构可以对图像合成进行直观、规模化的控制，在传统的分布质量指标上达到了当前最优，展示了更好的插值属性，并且能够更好地将潜在的变差因素解纠缠。
生成学习（Generative Learning）在机器学习领域中占据了重要的位置。它通过学习数据分布的方式生成新的数据实例，这在多种应用中表现出了其独特的价值。本节将深入探讨生成学习的核心概念，明确区分生成学习与判别学习，并探索生成学习的主要应用场景。
人脸超分通常依赖人脸先验信息进行细节复原并保持身份信息。受益于GAN先验信息辅助，近来人脸超分取得了长足发展：或者采用复杂的模块对GAN先验进行调制，或者采用复杂训练策略对生成器进行微调。
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常深入。故本篇文章将结合实际Python代码实现损失函数功能，以及对整个损失函数体系进行深入了解。
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
生成对抗网络（Generative adversarial network, GAN）[1]自2014年由Ian Goodfellow等人提出后，就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展，它在计算机视觉、自然语言处理、人机交互等领域有着越来越深入的应用，并不断向着其它领域继续延伸。其中，GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。
DeepMind的两位大佬，改造了“史上最强”的BigGAN，让新的算法去做图像分类，刷新了ImageNet无监督表征学习的纪录。
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。到目前为止，已经提出了大量基于GANs的相关工作和综述。本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动AI实验室联合发表的一篇综述[1]为基础，详细的解读GANs的来龙去脉，同时为大家介绍近期一些相关工作，中间也会穿插一些笔者的见解。最后，本文也将列出一些可探索的未来研究方向，希望能给予读者一些启发。
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根据编码经验分割线的上下输出都会是 0～9 ，但实际情况是分割线上面输出结果为空下面输出结果为0～9
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生成对抗网络（GAN）包含两个部分：一个是生成器（generator），一个是判别模型（discriminator）。生成器的任务是生成看起来逼真与原始数据相似的样本。判别器的任务是判断生成模型生成的样本是真实的还是伪造的。换句话说，生成器要生成能骗过判别器的实例，而判别器要从真假混合的样本中揪出由生成器生成的伪造样本。生成器和判别器的训练过程是一个对抗博弈的过程，最后博弈的结果是在最理想的状态下，生成器可以生成足以“以假乱真”的样本。
StyleGAN想必大家都不陌生了，它借助生成对抗网络（GAN）对捕获丰富语义的潜在空间和模拟图像分布的能力，可以用来换脸、风格迁移、换肤色等等，一般的输入数据都是源域的图像和目标域的图像。
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.2.0 | 2022-04-25
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
导语: 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。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。 背景介绍 网络表征学习(Graph Representation Learni
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