分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
2024/5/23 10:45:56
773B
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该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用
2024/5/22 8:46:49
35.95MB
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在已有理论基础之上，采用严格的计算方法对激光器实现太赫兹(THz)波的辐射进行了可能性分析。
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
2024/3/29 6:45:28
1.83MB
1
生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
2024/2/17 5:39:41
4KB
1
Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片。
教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
2023/12/15 12:50:06
4KB
1
李宏毅GAN对抗生成网络2018最新ppt及相关论文，包括作业指导ppt视频地址https://www.bilibili.com/video/av24011528/?p=1博客地址：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/83867123
2023/9/29 9:48:08
36.5MB
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两年一度的计算机视觉国际顶级会议InternationalConferenceonComputerVision（ICCV2017）在意大利威尼斯开幕。
GoogleBrain研究科学家IanGoodfellow在会上作为主题为《生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)》的Tutorial最新演讲,介绍了GAN的原理和最新的应用。
GoogleBrain研究科学家IanGoodfellow在会上作为主题为《生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)》的Tutorial最新演讲,介绍了GAN的原理和最新的应用。
2023/9/10 2:43:25
26.42MB
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基于第一原理自旋极化密度泛函理论计算，研究了半氟化氮化镓（GaN）片材的相对稳定性，电子结构和磁性能。
最稳定的构型显示出铁磁（FM）基态，每个氟的磁矩约为1.0μB。
半金属铁磁性主要归因于电荷从N原子转移到F原子。
氟化导致N-2pz态和不饱和F-2p轨道不成对的自旋。
空穴介导的双交换负责GaN片中的铁磁性。
此外，仅氟化Ga边缘的GaN纳米带（GaNNRs）为FM。
这开辟了一条通往无金属磁性材料的道路，这种材料具有制造自旋电子器件和纳米磁铁的巨大可能性。
最稳定的构型显示出铁磁（FM）基态，每个氟的磁矩约为1.0μB。
半金属铁磁性主要归因于电荷从N原子转移到F原子。
氟化导致N-2pz态和不饱和F-2p轨道不成对的自旋。
空穴介导的双交换负责GaN片中的铁磁性。
此外，仅氟化Ga边缘的GaN纳米带（GaNNRs）为FM。
这开辟了一条通往无金属磁性材料的道路，这种材料具有制造自旋电子器件和纳米磁铁的巨大可能性。
2023/9/6 21:17:31
1.45MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB