建筑视觉 Isola等人在论文“使用条件对抗网络进行图像到图像转换”（ ）中详细介绍了GAN的实现。 为CMU 10-401机器学习课程最终项目（2017年Spring）创建。 写上去 或阅读以下内容。 使用GAN从草图生成建筑的真实感图像 抽象的 将给定的输入图像转换为另一个转换后的输出图像的想法是一个有趣的概念。 我们在此项目中采用的方法是使用生成对抗网络（GAN）学习可以执行此任务的生成模型。 这种方法的好处在于，可以从数据中学习损失函数，因此可以将同一网络应用于各种不同的图像到图像的转换问题。 我们介绍了我们的网络体系结构以及使用这种方法将猫，鞋子和建筑物的草图转换为逼真的对象的结果。 介绍 我们希望了解如何从图像的简单草图中生成逼真的图像。 为此，我们对“有条件对抗网络的图像到图像转换”（Isola等人，2016）中描述的算法进行了批评和实施。 本文研究了如何将条件对抗网络用于

根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。

大地电磁层状介质一维正演程序（matlab）说明文档，根据石应骏大地电磁测深教材里的解析法编写，简单明了。源程序压缩包见本人下载资源：https://download.csdn.net/download/ZX19821106/87165618

Unity物体加载，根据主角位置加载

使用陨石坑计数来确定月球的年龄 MATLAB代码用于对月球图像上的陨石坑进行计数，并根据相对的陨石坑计数来插值年龄。 可以从-> 拍摄月球图像 可以基于输入图像每像素的距离（可以在LROC上找到）更改pixeldens参数。

c#实现的一个权限管理，通过用户名读取数据库里对应用户的权限，然后根据权限加载对应的菜单项。 c#实现的一个权限管理，通过用户名读取数据库里对应用户的权限，然后根据权限加载对应的菜单项。

根据下列描述绘制该学校管理系统的类图。 (1) 学校管理系统要存储下列数据： 系：系名，系主任 学生：学号，姓名，学生所属系 教师：工作证号，姓名，教师所属系 研究生：专业方向 教授：研究领域 课程：课程号，课程名称，学分 (2) 一个系由学生和教师组成；学生中有部分是研究生；教师中有部分已经是教授；学生要选修若干门课程，每门课有一个考试成绩；一个教师有能力讲授多门课程，一门课程也可以有多位教师能够讲授，但某个学期一个教师只任教一门课；每个研究生只能跟随一位教授。 （提示：画类图时只需考虑类属性，忽略类方法；此外，注意关联名、多重性、限定关联等细节问题）

基于Python和PIL库，根据gif图片不同图层随机匹配生成新的gif图片，可用于生成PFP头像类NFT数字藏品项目。

根据人脸检测年龄数据集，由100多个视频中收集的100名印度演员的19000张图像组成。所有的图像都是从视频帧中手动选择和裁剪，从而在比例、姿势、表情、照明、年龄、分辨率、遮挡和化妆方面具有高度的可变性。

这个程序试图逼近函数 f(x) 从 -L 到 L 使用 quad（MATLAB 函数）的 m 项傅立叶级数。