使用深度哈希的图像检索中最惊人的成功主要涉及判别模型，该模型需要标签。在本文中，我们使用二进制生成的adver sarial网络（BGAN）将图像以无监督的方式嵌入到二进制代码中。通过将生成对抗网络（GAN）的输入噪声变量限制为二进制且以每个输入图像的特征为条件，BGAN可以同时学习每个图像的二进制表示形式，并生成与原始图像相似的图像。在提出的框架中，我们解决了两个主要问题：
1）如何不松懈地直接生成二进制代码？
2）如何为二进制表示配备准确率图像检索功能？
我们通过提出新的符号激活策略和指导学习过程的损失函数来解决这些问题，损失函数包括对抗性损失，内容损失和邻域结构损失的新模型
2021-12-16 18:05:48
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Matlab代码sqrt
该软件包通过mainfile.m操作。
BSC-0.11通道的长度为N-64和尺寸K-22的二进制极性代码
我们通过2种方法识别冻结的位（或信息位的补充集）
基于Bhattacharyya参数的方法
基于蒙特卡洛的方法（对于这一部分，我在“
HD
Pfister。“极地代码简介”中使用了matlab函数。演讲笔记，2014年4月21日，最后访问于2018年7月22日。”）
基于Bhattacharyya参数的方法
在最初的论文中，Arikan将Bhattacharyya参数用作信道质量的另一种度量。
由于没有有效的算法来计算Bhattacharyya参数，因此我们使用IEEE中的“
E.
Arikan，“信道极化：一种为对称二进制输入无内存信道构造容量实现代码的方法””中的公式34和35给出的上限。信息理论交易》，第55卷，第7期，第3051-3073页，2009年7月”。
该过程开始于计算Bhattacharya参数Z
=
2
sqrt（p
（1-p）），然后递归地实现公式34和35，直到生成所需数量的通道为止。
选择具有最小Bhattacharyya参数的
2021-12-15 17:01:46
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cef_binary_3.3071.1649.g98725e6，内含x64、x86两个平台的动态库
2021-12-15 11:53:42
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2021_Semantic-aware Binary Code Representation with BERT PPT.pdf
2021-12-13 18:00:09
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在本文中，我们对这些算法进行了全面的概述，主要分为直接进行二值化的本机解决方案，以及使用使量化误差最小化，改善网络损耗函数和减小梯度误差等技术进行优化的解决方案。我们还将研究二进制神经网络的其他实用方面，例如硬件友好的设计和训练技巧。然后，我们对不同的任务进行了评估和讨论，包括图像分类，对象检测和语义分割。最后，展望了未来研究可能面临的挑战。
2021-12-12 14:04:18
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NPOI文件2.21版，轻松操作Excel, 请各位下载使用，谢谢大家。NPOI 2.2.1 binary package.zip
2021-12-12 11:07:57
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cef_binary_95.7.18+g0d6005e+chromium-95.0.4638.69_win32支持H264
2021-12-09 14:00:55
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cef_binary_95.7.18+g0d6005e+chromium-95.0.4638.69_win64支持h264
2021-12-09 14:00:54
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BinaryToImage
将可执行的二进制文件转换为RGB或Greyscale png图像格式。 将8位二进制值表示为像素，并从中创建图像。 它转换目录中的一个文件或多个文件。
样品用法：
python binary2image.py input_dir
2021-12-07 15:17:18
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