回答:我们要明白为什么要将一个文件类型转化为另一个文件类型。比如我们将Word或者PPT转化成PDF的原因是：PDF具有很好的不可修改性，以及很好的移植性，在任何设备上看到的效果都一样；比如我们将Word转换为PPT的原因是：可以利用PPT进行演示……但是，为什么要将Excel文件转化为WPS文件呢？没有任何理由，因为没有这个必要，WPS可以全面兼容Office套件，直接打开Excel文件进行编辑完全没...
antyiwei
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回答:谢邀，在命令行下使用ls -a查看所有文件和文件夹，如果不带参数a则无法查看隐藏文件。ll命令则查看文件（不包含文件夹），如包括隐藏文件则使用ll -a现在一般的发行版本linux都有图形化文件管理工具，可以通过windows文件查看方式查看。
mochixuan
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回答:Linux系统中以.英文点号开头的文件和文件夹都是隐藏文件和隐藏文件夹，所以Linux系统中隐藏文件和文件夹只需要将文件或文件夹重命名成以英文点号开头的即可。Linux重命名文件和文件夹用mv命令（这个命令是移动文件目录用的，另一个功能是重命名），mv命令重命名文件文件夹的格式是：mv 原来的名称 新的名称比如，要把当前目录下的test文件变成隐藏文件：mv test .test
Anleb
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回答:这个问题需要考虑两个问题，一个是cp进程写文件的时候有没有获取读锁，另一个是读进程是以阻塞方式还是非阻塞方式打开文件。如果cp进程获取了读锁，而读进程是以非阻塞方式打开文件，那么是不可能读取成功的；如果读进程以阻塞方式打开文件，那么会一直等待直到cp进程释放读锁，最终会读取成功；如果cp进程没有获取读锁，读进程以非阻塞方式打开，如果读进程比写进程快，那就会读取失败，如果读进程比写进程慢，那还是有机...
wenzi
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...4年Ian Goodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从那时起，很多论文都在尝试解决，但是效果不尽人意，比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判别器和生成...
...的缺陷众所周知，GAN 是由 Generator 生成网络和 Discriminator 判别网络组成的。1. Mode collapse（模型崩溃）注：Mode collapse 是指 GAN 生成的样本单一，其认为满足某一分布的结果为 true，其他为 False，导致以上结果。自然数据分布是非...
今天我们来谈谈深度学习过程中的一些判别与共享关系。这也是一篇不错的paper（来自模式识别），并且通过实现和改进真的可以有一个较好的提升。在图像表示中，为了编码类的相关性和类的具体信息，文章提出了一个深度判...
...的目标是生成一张真实的图片。与此同时我们有一个图像判别模型（discriminator），它的目标是能够正确判别一张图片是生成出来的还是真实存在的。那么如果我们把刚才的场景映射成图片生成模型和判别模型之间的博弈，就变...
...本思想源自博弈论的二人零和博弈, 由一个生成器和一个判别器构成, 通过对抗学习的方式来训练。目的是估测数据样本 的潜在分布并生成新的数据样本。在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域, GAN 正...
...步骤实现了快速、稳定的收敛一种均衡的概念，用于平衡判别器和生成器（判别器往往在训练早期就以压倒性优势胜过生成器）一种控制在图像多样性与视觉质量之间权衡的新方法用于近似衡量收敛的方法，据我们所知，目前发...
...回顾一下WGAN的关键部分——Lipschitz限制是什么。WGAN中，判别器D和生成器G的loss函数分别是：直观上解释，就是当输入的样本稍微变化后，判别器给出的分数不能发生太过剧烈的变化。在原来的论文中，这个限制具体是通过weight ...
...fObject.prototype.toString.callconstructor最后封装一个函数，可以判别所有的类型* 1.数据类型 基本类型： Undefined类型：该类型只有一个值，即undefined（小写），在使用var声明变量但是未对其加以初始化时，这个变量的值就是undefined。 N...
...分布或均匀分布）到图像空间上的分布，使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过...
...征。 下面是特征匹配新的目标函数：其中$f(x)$是一个从判别器D中提取出来的特征向量，如下图所示：训练过程中，每个batch计算实际图像特征的平均值，每个batch都会有波动，可以减轻mode collapse，特征匹配它引入了随机性，使...
...训练两个模型。生成器：负责生成数据（比如：照片）；判别器：判别所生成照片的真假。训练过程中，生成器生成的照片会越来越接近真实照片，直到判别器无法区分照片真假。 DCGAN（深度卷积对抗生成网络）是GAN的变体，...
...述GAN模型中的对抗是虚拟的，没有必要的，生成器网络和判别器网络是冗余的。（以前的博文曾经系统阐述过，请见 虚构的对抗，GAN with the wind）下面我们从几何角度详细解释。图1. 流形结构。我们前面阐述过深度学习成功...
....调用方法或属性 !和!! 5. 类型识别的方法？ typeof a 可以判别标准类型，除了null之外typeof 1 返回结果：number typeof {} 返回结果:object 不能判别具体的对象类型，除了function之外typeof [1] 返回结果:object typeof function(){} 返回结...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
刘永祥
jokester
