DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

简单分析了汽轮机二阶、三阶数学模型 利用一套典型参数通过simulink单区域系统对比了一次调频仿真效果。

数据库的重要性&华为推出新一代Gauss数据库 数据库是计算机行业的基础核心软件，所有应用软件的运行和数据处理都要与其进行数据交互。数据库的开发难度，不仅体现在与其他基础器件的适配，更在于如何实现对数据高效、稳定、持续的管理。Oracle、微软的数据库之所以能长久不衰，一方面在于其强大的技术开发和产品升级迭代能力，另一方面在于其对数据库的Knowhow理解足够深，这个是其他厂商短期难以超越的。华为在数据库领域逐步取得新的突破。2019年华为推出了新一代的数据库产品Gauss数据库，该产品已经在金融、能源、政企等国内客户得到上线应用。 华为Gauss数据库：AI原生&&支持异构计算 华为在数据库

首先，要明白软件 = 程序+文档 = 数据结构+算法+文档（图1-1），算法 = 数据对象运算和操作 + 控制结构。算法(Algorithm)的概念在计算机科学领域中几乎无处不在，在各种计算机系统的实现中，算法的设计往往处于核心的位置。计算机的问世是20世纪算法是计算机科学的重要基础，就像算盘一样，人们需要为计算机编制各种各样的“口诀”即算法，才能使其工作。虽然每天都在和算法打交道，但是能严格地指出什么是算法却不是一件容易的事。算法即在有限步骤内解一个数学问题的过程步骤中常常包括某一操作的重复。更广义地说，一个算法就是解一个问题或实现某一目村的逐步过程。一个算法，就是一个有穷规则的集合，规定了一个解决某特定类型问题的运算序列，

这个文件是对于yolov5生成的csv文件数据进行的对比，运行会产生两列不同数据的对比，并生成折线图。 对于改进和原始的对比很有用。

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通过狭窄区域声学和热粘性声学仿真圆形长管的声传输特性

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。