GAN从编程的角度来看（纯个人理解，不对可指正）利用numpy的random方法，随机生成多维的噪音向量创建一个G网络用来生成创建一个D网络用来判断俩个网络在训练时分别进行优化先训练D网络去判断真假：如果训练D为真时，进行传播；如果训练D为假时，进行传播，投入优化器（1为真，0为假）在D的基础上训练G。*因为是随机生成，所以每次生成结果不同。

本文主要在Docker Hub上上传自己的镜像，可以按照以下图文步骤进行操作~

linux系统中针对不同的文件，有不同的压缩命令。本文对常见压缩和解压命令进行总结。

将opencv\build\x64\vc15\lib中的opencv_world460d.lib文件，粘贴到我们的附加依赖项中。打开OpenCV的bin:我的位置是D:\VSProjectFile\opencv\build\x64\vc15\bin。（IDE）的开发者可以用标准的方式建构他的软件，这种可以使用各平台的原生建构系统的能力是CMake和。我的是：D:\VSProjectFile\ope

1.照片上的一个像素是p,那么p[x]指的就是p的动态数组（dynamic array），p[a][b]指的就是动作位置空间。

远程升级linux版本，从18.04LTS到20.04LTS。（LTS指的是长久更新版）

在一个常规的 one-hot 编码向量中，所有单词之间的距离都相同，即使它们的含义完全不同，丢了编码中的位置信息使用 Word2Vec 等词嵌入方法，生成的向量可以更好地维护上下文。例如，猫和狗比鱼和鲨鱼更相似。Word2vec 是一个两层神经网络，通过“向量化”单词来处理文本。它的，它的：表示该语料库中单词的特征向量。虽然 Word2vec 不是，但它将文本转换为深度神经网络可以理解的数字形式。

本文主要介绍hugging Face(拥抱脸)的简单介绍以及常见用法，用来模型测试是个好的工具~如下图所示左边框是各项任务，包含多模态（Multimodal），计算机视觉(Computer Vision)，自然语言处理(NLP)等，右边是各任务模型。本文测试主要有。

YOLOv8是Ultralytics最新的基于YOLO的目标检测模型系列，提供最先进的性能。

可以使用全局语料库统计信息（例如词-词共现计数）来解释 skip-gram 模型。交叉熵损失可能不是衡量两个概率分布差异的好选择，尤其是对于大型语料库。GloVe 使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。对于 GloVe 中的任何单词，中心词向量和上下文词向量在数学上是等价的。GloVe 可以从词-词共现概率的比率来解释。