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生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是一种生成式机器学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。最初，GAN由Ian J. Goodfellow于2014年发明，并在论文生成器的任务是生成看起来像训练图像的“假”图像；判别器需要判断从生成器输出的图像是真实的训练图像还是虚假的图像。GAN通过设计生成模型和判别模型这两个模块，使其互相

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

昨晚InfoQ和腾讯云共同搞了一个【长安链一键上链分享会】的活动，然后宣布免费公测体验。我立即尝试了一下，整个试用体验很棒，尤其在可视化上链这一块，只要会写合约，开发应用就分分钟的事情了。● TBaaS长安链体验网络公测入口：TBaas官网，选择免费体验长安链操作步骤官网都有文档，可以直接看，我就不多说了。长安链上链文档公测群里很多同学因为合约开发和编译不熟悉，导致无法体验。接下来我说下如何绕过这

TensorRT-LLM是一个易于使用的Python API，用于定义大型语言模型（LLMs）并构建包含最先进的优化的TensorRT引擎，以便在NVIDIA GPU上高效地执行推理。TensorRT-LLM包含创建Python和C++运行时的组件，这些运行时执行这些TensorRT引擎。它还包括与NVIDIA Triton推理服务器集成的后端；这是一个用于提供LLMs的生产质量系统。

在体验了众多的低代码产品之后，不得不说，华为Astro将低代码和零代码做成两个模块，是个巨大的创新，能够满足不同人群的需求。在零代码这一块，Astro的产品体验是很不错的，适合快速开发公司内部应用。尤其是自动化的可视化编程，降低了应用开发门槛，是零代码应用的巨大创新。

Nuxt3如何整合Axios?我的答案是，不要在Nuxt3里整合Axios.虽说Axios很好用，并且多数同学都已经很熟悉Axios的使用。但是Nuxt3官方团队已经不建议使用Axios。本文将向各位童鞋介绍：1.为何官方不推荐Axios,2 如何在Nuxt3中封装类似Axios一样的功能。

easyX已经封装好了常见的电商业务组件，并且已经上线了一些模板。即使是小白，也可以直接用easyX开发出一个原生商城

inBuilder分为社区版和商业版，其中商业版只有简单介绍，还没有看到具体产品和相关定价；目前大力宣传的是社区版，社区版是完全免费的开源产品，是基于UBML的企业级低代码开发平台。

之前我发布了一篇文章，介绍了浪潮海岳推出的低代码平台inBuilder,本文将继续介绍inBuilder的权限管理系统。阅读本文之前，建议先了解一下inBuilder的产品功能和特色