保健科普小讲座 - 爱情动作片与现实的区别，以后再也无法正视这些蔬果了

10月24日,刚刚过去的"程序员节"让吃瓜群众的目光又转向了这群被称为"码农"的人. 在大众眼里,一件格纹棉麻衬衫.一副黑框眼镜彰,他们神秘又低调.他们的一生都和名叫"康姆皮优特"的机器人生活在一起.不分季节,不分昼夜,互相解读着一些令人摸不着头脑的奇怪符号.每天都要面对名叫"bug"的入侵分子. 但是--这只是大众的想法,许多程序员的生活也相当精彩. 首先要说的一位就是87版<红楼梦>中尤二姐的扮演者张明明. &

作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用于产生样本的简单分布.例如一个均匀分布,根据要生成分布的概率密度函数,进行建模,让均匀分布中的样

问题描述 用opengl来做个小游戏,winmain和main有什么区别? 我们想用opengl来做个小游戏,看到有些书上是用winmain做入口,有些又是用main.我想问下这两个有什么区别?该如何选择?我们用的是C++. 解决方案 用win32 application的工程,入口函数就是winmain,用win32控制台的工程,入口函数就是main,前者包含了很多windows的库,可以使用很多的api函数,还有窗口界面,游戏接口的话应该用前者吧,没试过.

随着消费升级,食品及饮食安全日益成为人们无法忽视的问题,为了对抗害虫,农民在种植水果.蔬菜的时候,难免会使用农药,虽然有一些农药号称水溶性低毒性,甚至是只针对某种害虫起作用,不过依然有一些农户会使用毒性大的农药.所以,如何将水果.蔬菜表面残留的农药.灰尘等有害物质彻底的清洗干净,成为令每个家庭头疼的问题. 今儿给大家介绍的这款小荷小白盆-小荷超声波智能果蔬清洗机,则为当下追求品质生活的家庭及年轻白领带来完美的解决方案.请大家跟笔者一起来体验这台小荷超声波智能果蔬清洗机(以下简称小荷小白盆). 小

class="post_content" itemprop="articleBody"> 为什么虫子死去时会翻身?人类从什么时候开始鼓掌的?射电望远镜到底是用看还是用听?诸如此类的问题,童鞋们有疑惑过吗?还是理所当然的就忽略了?现在就为大家一一解答-- 为什么虫子死去时会翻身? --加利福尼亚州河畔市的Leslie Yates问 虫儿死去时会翻身是一个物理现象.当一只虫儿快要死去,它浑身的鲜血停止流动,腿部向内收缩,身体上端的重量无法得到支撑,所以虫子就会跌倒

黄山 发自哥本哈根 本周一(12月14日),是哥本哈根天气峰会第二周.同时也是最关键的一周的第一个谈判日. 随着各国部长的到来,会场中心贝拉中心的安检明显上了一个档次.会场外排队的队伍已经绵延数百米. 作为早上最早的新闻发布会,英国代表团的作派显然与其在应对天气变化上"早走一步"相符. 在谈到中国外交部副部长何亚非此前声称,中国对"三可"表示果断反对的态度时,英国环境大臣埃德·米利班德(EdMiliband)指出,中国在促进协议达成方面建树很多,但目前会议仍需解决两

开心网最近不太开心.5月下旬,因为无法忍受另一家公司推出和自己网站名称近似的"山寨版",将对方告上法庭,要求公开道歉并赔偿1000万元. 但更多的是,不少开心网的玩家开始质疑:买卖朋友做奴隶让他挖煤卖唱,或是到好友菜园偷菜偷小猪,又或者给别人的车贴条来为自己赚钱--这些现实生活中所不容的"恶小"游戏,难道就是开心网的"开心逻辑"?于是,在"开心"了一年多后,有人"不开心"地悄悄退出. 在网络社交日益发展的当

本文介绍微信小店开发中如何获得分类.     一.获取指定分类的所有子分类 1.1.1   接口调用请求说明 协议 https http请求方式 POST 请求Url https://api.weixin.qq.com/merchant/category/getsub?access_token=ACCESS_TOKEN 1.1.2   请求参数说明 参数 是否必须 说明 access_token 是 调用接口凭证 POST数据 是 商品大分类信息 1.1.3   POST数据 数据示例: { "

50行GAN代码的问题 Dev Nag 写的 50 行代码的 GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Discriminator)的输入不是2维样本,而是把整个mini-batch整体作为一个维度是batch size(代码中batch size等于cardinality)那么大的样本.也就是说判别网络要判别的不是一个一维的