文件判別SEARCH AGGREGATION
回答:我們要明白為什么要將一個文件類型轉化為另一個文件類型。比如我們將Word或者PPT轉化成PDF的原因是：PDF具有很好的不可修改性，以及很好的移植性，在任何設備上看到的效果都一樣；比如我們將Word轉換為PPT的原因是：可以利用PPT進行演示……但是，為什么要將Excel文件轉化為WPS文件呢？沒有任何理由，因為沒有這個必要，WPS可以全面兼容Office套件，直接打開Excel文件進行編輯完全沒...
antyiwei
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回答:謝邀，在命令行下使用ls -a查看所有文件和文件夾，如果不帶參數a則無法查看隱藏文件。ll命令則查看文件（不包含文件夾），如包括隱藏文件則使用ll -a現在一般的發行版本linux都有圖形化文件管理工具，可以通過windows文件查看方式查看。
mochixuan
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回答:Linux系統中以.英文點號開頭的文件和文件夾都是隱藏文件和隱藏文件夾，所以Linux系統中隱藏文件和文件夾只需要將文件或文件夾重命名成以英文點號開頭的即可。Linux重命名文件和文件夾用mv命令（這個命令是移動文件目錄用的，另一個功能是重命名），mv命令重命名文件文件夾的格式是：mv 原來的名稱 新的名稱比如，要把當前目錄下的test文件變成隱藏文件：mv test .test
Anleb
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回答:這個問題需要考慮兩個問題，一個是cp進程寫文件的時候有沒有獲取讀鎖，另一個是讀進程是以阻塞方式還是非阻塞方式打開文件。如果cp進程獲取了讀鎖，而讀進程是以非阻塞方式打開文件，那么是不可能讀取成功的；如果讀進程以阻塞方式打開文件，那么會一直等待直到cp進程釋放讀鎖，最終會讀取成功；如果cp進程沒有獲取讀鎖，讀進程以非阻塞方式打開，如果讀進程比寫進程快，那就會讀取失敗，如果讀進程比寫進程慢，那還是有機...
wenzi
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...4年Ian Goodfellow提出以來，GAN就存在著訓練困難、生成器和判別器的loss無法指示訓練進程、生成樣本缺乏多樣性等問題。從那時起，很多論文都在嘗試解決，但是效果不盡人意，比如最有名的一個改進DCGAN依靠的是對判別器和生成...
...的缺陷眾所周知，GAN 是由 Generator 生成網絡和 Discriminator 判別網絡組成的。1. Mode collapse（模型崩潰）注：Mode collapse 是指 GAN 生成的樣本單一，其認為滿足某一分布的結果為 true，其他為 False，導致以上結果。自然數據分布是非...
今天我們來談談深度學習過程中的一些判別與共享關系。這也是一篇不錯的paper（來自模式識別），并且通過實現和改進真的可以有一個較好的提升。在圖像表示中，為了編碼類的相關性和類的具體信息，文章提出了一個深度判...
...的目標是生成一張真實的圖片。與此同時我們有一個圖像判別模型（discriminator），它的目標是能夠正確判別一張圖片是生成出來的還是真實存在的。那么如果我們把剛才的場景映射成圖片生成模型和判別模型之間的博弈，就變...
...本思想源自博弈論的二人零和博弈, 由一個生成器和一個判別器構成, 通過對抗學習的方式來訓練。目的是估測數據樣本 的潛在分布并生成新的數據樣本。在圖像和視覺計算、語音和語言處理、信息安全、棋類比賽等領域, GAN 正...
...步驟實現了快速、穩定的收斂一種均衡的概念，用于平衡判別器和生成器（判別器往往在訓練早期就以壓倒性優勢勝過生成器）一種控制在圖像多樣性與視覺質量之間權衡的新方法用于近似衡量收斂的方法，據我們所知，目前發...
...回顧一下WGAN的關鍵部分——Lipschitz限制是什么。WGAN中，判別器D和生成器G的loss函數分別是：直觀上解釋，就是當輸入的樣本稍微變化后，判別器給出的分數不能發生太過劇烈的變化。在原來的論文中，這個限制具體是通過weight ...
...fObject.prototype.toString.callconstructor最后封裝一個函數，可以判別所有的類型* 1.數據類型 基本類型： Undefined類型：該類型只有一個值，即undefined（小寫），在使用var聲明變量但是未對其加以初始化時，這個變量的值就是undefined。 N...
...分布或均勻分布）到圖像空間上的分布，使得第二個玩家判別器無法確定樣本術語真實分布或合成分布。雙方都試圖最小化各自的損失，博弈的最終解是納什均衡，其中沒有任何玩家能單方面地優化損失。GAN 框架一般可以通過...
...征。 下面是特征匹配新的目標函數：其中$f(x)$是一個從判別器D中提取出來的特征向量，如下圖所示：訓練過程中，每個batch計算實際圖像特征的平均值，每個batch都會有波動，可以減輕mode collapse，特征匹配它引入了隨機性，使...
...訓練兩個模型。生成器：負責生成數據（比如：照片）；判別器：判別所生成照片的真假。訓練過程中，生成器生成的照片會越來越接近真實照片，直到判別器無法區分照片真假。 DCGAN（深度卷積對抗生成網絡）是GAN的變體，...
...述GAN模型中的對抗是虛擬的，沒有必要的，生成器網絡和判別器網絡是冗余的。（以前的博文曾經系統闡述過，請見 虛構的對抗，GAN with the wind）下面我們從幾何角度詳細解釋。圖1. 流形結構。我們前面闡述過深度學習成功...
....調用方法或屬性 !和!! 5. 類型識別的方法？ typeof a 可以判別標準類型，除了null之外typeof 1 返回結果：number typeof {} 返回結果:object 不能判別具體的對象類型，除了function之外typeof [1] 返回結果:object typeof function(){} 返回結...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
劉永祥
jokester
