自导网络快速图像去噪 SGN的PyTorch实现以及给定噪声范围的估计PSNR 训练 我在Python 3.6和PyTorch 1.0环境上训练了此SGN。 培训策略与论文相同。 您可以使用以下脚本对自己的数据进行训练（请注意，您需要修改数据集路径）： cd SGN python train.py or sh zyz.sh 测验 我使用ILSVRC2012验证集对4个NVIDIA TITAN Xp GPU进行了培训，并在1个TITAN Xp GPU上进行了测试。 详细信息显示在代码train.py 。 该演示来自SGN的ILSVRC2012验证集（mu = 0，sigma = 30，batchsize = 32、1000000次迭代）。 左：干净的图像（从COCO2014验证集中选择，COCO_val2014_000000264615.jpg） 中：加性高斯噪声+清晰图像 右

春天引导graalvm 这个示例项目展示了如何使用GraalVM本机映像将基于Webflux的Spring Boot应用程序编译成本机应用程序 该项目在这里展示了当前可行的技术演示- 有望获得对Spring Boot的稳定GraalVM Native Image支持，Spring Boot 2.4将基于该版本。 可在Heroku上进行实时部署： : 该项目在某些文章中用作示例： 目录 Spring Boot是GraalVM的新手吗？ Spring Graal支持的当前状态： 注意： 是许多项目的保护伞-如果我们想加快启动速度并减少Spring Boot项目的占用空间，则需要关注。 Graal Native Image和SpringBoot 有一些很好的入门资源-例如正在 。 一个人可以告诉Native Image初始化Java类 # at build time: native image --initialize-at-build-time=your.package.YourClass # or at runtime native image --initialize

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