上图并没有出现cli1-ui和cli1-permission目录 cli1-ui没有出现的原因是项目第一次创建没有对应的模型文件，虽然生成器为你提供了一个example_mode.js模型配置文件，但此文件仅仅用于示例作用。
docsify是一个基于JavaScript 的文档生成器，它可以帮助你快速构建漂亮、响应式的文档网站。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
2014年Ian Goodfellow在研究使用生成模型自动生成图片的过程中，发现传统神经网络方法效果并不理想，随后缘于一个偶然的灵感，发明了生成对抗网络(GAN)，在其实验数据的图片生成上取得了非常理想的效果。从此，这种全新的技术作为训练生成模型的新框架，迅速风靡人工智能各个领域并取得不少突破。
笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生两仪，两仪生四象』，太极阐明了宇宙从无极而太极，以至万物化生的过程，太极也是讲究阴阳调和。（哈哈，这么说来 GANs 其实在中国古代就已经有了发展雏形了。）
fastposter v2.11.0 天花板级的海报生成器🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图，在对应的位置放上组件（文字、图片、二维🐴、头像）即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码，方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬，多个项⽬有54W+⽤户，通过多年⽣产环境的考验，稳定可靠。广泛应用于各类电商、行业海报、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。非常感谢大家的支持与认可，开源不易、希望能够一直坚持。社区版 v2.11.0 发布增加英文
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？
生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
生成对抗网络，根据它的名字，可以推断这个网络由两部分组成：第一部分是生成，第二部分是对抗。这个网络的第一部分是生成模型，就像之前介绍的自动编码器的解码部分；第二部分是对抗模型，严格来说它是一个判断真假图片的判别器。生成对抗网络最大的创新在此，这也是生成对抗网络与自动编码器最大的区别。简单来说，生成对抗网络就是让两个网络相互竞争，通过生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器判别真伪，最后希望生成网络生成的数据能够以假乱真骗过判别器。过程如图1所示。
React-Redux-Saga是一个用于处理Redux异步操作的中间件，它的实现原理基于生成器函数（Generator Functions）和事件监听模式。
整个只读的基础表单的所有前后端代码，全部由代码生成器生成，代码生成器中几乎不需要配置，并支持并后端业务代码扩展，直接生成代码后，配置菜单权限即可
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
机器之心原创 作者：蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目，上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中，我们将从原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址：https://github.com/jiq
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
博文来源：www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
在前一篇文章中，我们展示了如何借助 SOTA 项目探索机器翻译最前沿的进展。我们可以发现，拥有最顶尖效果的模型，通常都有非常美妙的想法，这对于理解整个任务或领域非常重要。但是如果从另一个角度，探讨这些顶尖模型的关系与演化，我们能获得另一种全局体验。
如上自定义函数已经获取到了网络数据，添加到 Redux 中保存是通过 Saga 提供的 put 方法进行添加即可，在更改 store.js 告诉 saga 中间件的生成器哪些通过 dispatch 派发的 action 需要进行拦截, 在 run 方法进行指定：
本文将介绍最流行的十大博客静态站点生成工具，以 Github star 数来排名。
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
推荐操作环境：windows7系统、jquery3.2.1版本，DELL G3电脑。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
生成器函数在 JavaScript 中的出现早于引入 async/await，这意味着在创建异步生成器（始终返回 Promise 且可以 await 的生成器）的同时，还引入了许多需要注意的事项。
最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：
生成对抗网络（GAN）是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成的系统。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
博文来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail13.html
项目地址：https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot
---- 新智元专栏 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度，且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说，该算法无需改动模型的网络结构，同时计算代价较理想，是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.
Koa是一个自由而灵活的后端框架，非常适合个人的项目开发，在开发时，一般会用Koa-generator应用生成器生成一个初始化项目，这个应用生成器主要定义了一些文件夹，并且将路由实现了模块化，其实我们也可以自定义一个应用生成器，便于自行扩展。
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：v3.4.3 | 2022-10-18源码下载
🔥🔥🔥 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图，在对应的位置放上组件（文字、图片、二维🐴、头像）即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言的调用代码，方便快速开发。 现已服务众多电商类项⽬，多个项⽬有54W+⽤户，通过多年⽣产环境的考验，稳定可靠。广泛应用于各类电商、行业海报、分销系统、电商海报、电商主图等海报生成和制作场景。fastposter支持Docker部署，开箱即用，灵活易用，基于低代码理念设计，无需编写复杂代码，能够帮助开发者快速高效地生成各种类型的海报。非常
---- 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训
还记得前不久的「东升发型生成器」吗？在那个视频中，B 站 up 主 Mars 隆重推出了自制的秃头生成器。不管你现在有多年轻，头发有多么浓密，那个生成器都能让你一眼望穿二十年后的自己。
2017年已经快过去，回望一年来在工作之中都用到了哪些开源项目，结合开源中国的一场调查问卷，目前看来，以下十个开源软件颇受欢迎。 数据来源:开源中国社区 1：JAVA 极速WEB+ORM框架 JFi
基于Springboot后台，前台vue.js跨域前端，Activiti6工作流的开发框架；是一个非常不错的工作流程开发框架；比较适合做中小型OA项目。
来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
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：v2.4.6 | 2021-08-1
是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望
识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
铁牛通话记录生成器是可以批量自动生成通话记录的app软件。如何得到“铁牛通话记录生成器”？在手机上进去佰渡baidu浏览器输入，铁牛通话记录生成器，这几个字嗖嗦下就可以，其他的不用输入。也可以看下面的图片中间的绿色模块图标和字母，自己思考一下是什么，加一下它。
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
Github (opens new window) | 掘金 (opens new window) | 简书 (opens new window) | 思否 (opens new window) | 鱼塘热榜 (opens new window) | 力扣 (opens new window)
2、done为true，value向return方法传达的参数，不传达任何参数，value为undefined。
温馨提示：本文是《新生代小鲜肉之代码生成器》的延续篇，如果你还不知道 ncgen 这个小鲜肉，那最好先去 Look 一 Look 《新生代小鲜肉之代码生成器》
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
