文件判別SEARCH AGGREGATION
回答:我們要明白為什么要將一個(gè)文件類型轉(zhuǎn)化為另一個(gè)文件類型。比如我們將Word或者PPT轉(zhuǎn)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(shè)備上看到的效果都一樣；比如我們將Word轉(zhuǎn)換為PPT的原因是：可以利用PPT進(jìn)行演示……但是，為什么要將Excel文件轉(zhuǎn)化為WPS文件呢？沒(méi)有任何理由，因?yàn)闆](méi)有這個(gè)必要，WPS可以全面兼容Office套件，直接打開(kāi)Excel文件進(jìn)行編輯完全沒(méi)...
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(shù)a則無(wú)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(xiàn)在一般的發(fā)行版本linux都有圖形化文件管理工具，可以通過(guò)windows文件查看方式查看。
mochixuan
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回答:Linux系統(tǒng)中以.英文點(diǎn)號(hào)開(kāi)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(tǒng)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(diǎn)號(hào)開(kāi)頭的即可。Linux重命名文件和文件夾用mv命令（這個(gè)命令是移動(dòng)文件目錄用的，另一個(gè)功能是重命名），mv命令重命名文件文件夾的格式是：mv 原來(lái)的名稱 新的名稱比如，要把當(dāng)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(gè)問(wèn)題需要考慮兩個(gè)問(wèn)題，一個(gè)是cp進(jìn)程寫文件的時(shí)候有沒(méi)有獲取讀鎖，另一個(gè)是讀進(jìn)程是以阻塞方式還是非阻塞方式打開(kāi)文件。如果cp進(jìn)程獲取了讀鎖，而讀進(jìn)程是以非阻塞方式打開(kāi)文件，那么是不可能讀取成功的；如果讀進(jìn)程以阻塞方式打開(kāi)文件，那么會(huì)一直等待直到cp進(jìn)程釋放讀鎖，最終會(huì)讀取成功；如果cp進(jìn)程沒(méi)有獲取讀鎖，讀進(jìn)程以非阻塞方式打開(kāi)，如果讀進(jìn)程比寫進(jìn)程快，那就會(huì)讀取失敗，如果讀進(jìn)程比寫進(jìn)程慢，那還是有機(jī)...
wenzi
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...4年Ian Goodfellow提出以來(lái)，GAN就存在著訓(xùn)練困難、生成器和判別器的loss無(wú)法指示訓(xùn)練進(jìn)程、生成樣本缺乏多樣性等問(wèn)題。從那時(shí)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(gè)改進(jìn)DCGAN依靠的是對(duì)判別器和生成...
...的缺陷眾所周知，GAN 是由 Generator 生成網(wǎng)絡(luò)和 Discriminator 判別網(wǎng)絡(luò)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(rèn)為滿足某一分布的結(jié)果為 true，其他為 False，導(dǎo)致以上結(jié)果。自然數(shù)據(jù)分布是非...
今天我們來(lái)談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)過(guò)程中的一些判別與共享關(guān)系。這也是一篇不錯(cuò)的paper（來(lái)自模式識(shí)別），并且通過(guò)實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)真的可以有一個(gè)較好的提升。在圖像表示中，為了編碼類的相關(guān)性和類的具體信息，文章提出了一個(gè)深度判...
...的目標(biāo)是生成一張真實(shí)的圖片。與此同時(shí)我們有一個(gè)圖像判別模型（discriminator），它的目標(biāo)是能夠正確判別一張圖片是生成出來(lái)的還是真實(shí)存在的。那么如果我們把剛才的場(chǎng)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(gè)生成器和一個(gè)判別器構(gòu)成, 通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)的方式來(lái)訓(xùn)練。目的是估測(cè)數(shù)據(jù)樣本 的潛在分布并生成新的數(shù)據(jù)樣本。在圖像和視覺(jué)計(jì)算、語(yǔ)音和語(yǔ)言處理、信息安全、棋類比賽等領(lǐng)域, GAN 正...
...步驟實(shí)現(xiàn)了快速、穩(wěn)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(xùn)練早期就以壓倒性優(yōu)勢(shì)勝過(guò)生成器）一種控制在圖像多樣性與視覺(jué)質(zhì)量之間權(quán)衡的新方法用于近似衡量收斂的方法，據(jù)我們所知，目前發(fā)...
...回顧一下WGAN的關(guān)鍵部分——Lipschitz限制是什么。WGAN中，判別器D和生成器G的loss函數(shù)分別是：直觀上解釋，就是當(dāng)輸入的樣本稍微變化后，判別器給出的分?jǐn)?shù)不能發(fā)生太過(guò)劇烈的變化。在原來(lái)的論文中，這個(gè)限制具體是通過(guò)weight ...
...fObject.prototype.toString.callconstructor最后封裝一個(gè)函數(shù)，可以判別所有的類型* 1.數(shù)據(jù)類型 基本類型： Undefined類型：該類型只有一個(gè)值，即undefined（小寫），在使用var聲明變量但是未對(duì)其加以初始化時(shí)，這個(gè)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(gè)玩家判別器無(wú)法確定樣本術(shù)語(yǔ)真實(shí)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(méi)有任何玩家能單方面地優(yōu)化損失。GAN 框架一般可以通過(guò)...
...征。 下面是特征匹配新的目標(biāo)函數(shù)：其中$f(x)$是一個(gè)從判別器D中提取出來(lái)的特征向量，如下圖所示：訓(xùn)練過(guò)程中，每個(gè)batch計(jì)算實(shí)際圖像特征的平均值，每個(gè)batch都會(huì)有波動(dòng)，可以減輕mode collapse，特征匹配它引入了隨機(jī)性，使...
...訓(xùn)練兩個(gè)模型。生成器：負(fù)責(zé)生成數(shù)據(jù)（比如：照片）；判別器：判別所生成照片的真假。訓(xùn)練過(guò)程中，生成器生成的照片會(huì)越來(lái)越接近真實(shí)照片，直到判別器無(wú)法區(qū)分照片真假。 DCGAN（深度卷積對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)）是GAN的變體，...
...述GAN模型中的對(duì)抗是虛擬的，沒(méi)有必要的，生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)是冗余的。（以前的博文曾經(jīng)系統(tǒng)闡述過(guò)，請(qǐng)見(jiàn) 虛構(gòu)的對(duì)抗，GAN with the wind）下面我們從幾何角度詳細(xì)解釋。圖1. 流形結(jié)構(gòu)。我們前面闡述過(guò)深度學(xué)習(xí)成功...
....調(diào)用方法或?qū)傩?!和!! 5. 類型識(shí)別的方法？ typeof a 可以判別標(biāo)準(zhǔn)類型，除了null之外typeof 1 返回結(jié)果：number typeof {} 返回結(jié)果:object 不能判別具體的對(duì)象類型，除了function之外typeof [1] 返回結(jié)果:object typeof function(){} 返回結(jié)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
劉永祥
jokester
