Delphi开发中，对于数据库的模型创建向来都比较繁琐，费时的，究其原因就是delphi没有像C#那样针对数据库的模型自动创建工具，为了提高Delphi软件的开发效率，作责开发了这个软件，以供广大delphi开发人员使用，本软件属于本人原创且使用完全免费，如果你愿意，也可以给本人一些资金支持，以帮助我继续完善本软件

像素循环神经网络 Pixel recurrent neural networks (2016) 作者 A. Oord et al. 训练GANs的改善性技巧 Improved techniques for training GANs (2016) 作者T. Salimans et al. 摘要：近年来，利用卷积网络（CNN）的监督学习已经在计算机视觉应用中被广泛采用。 相比之下，使用CNN的无监督学习得到的关注较少。 在这项工作中，我们希望帮助弥合CNN的监督学习和无监督学习的成功之间的差距。 我们引入一类称为深层卷积生成对抗网络（DCGAN）的CNN，它们具有某些架构约束，已显示出它们是无监督学习的强有力的候选者。 对各种图像数据集的训练，我们展示了令人信服的证据，表明我们的深层卷积对抗组件从发生器和鉴别器中的对象到场景里面都学习了表征层次。此外，我们使用学习到的特性去完成新任务 – 这显示了它们像一般图像表征一样具有适用性。 使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表征学习 Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks (2015) 作者A. Radford et al. DRAW：一个用于图像生成的循环神经网络 DRAW: A recurrent neural network for image generation (2015) 作者K. Gregor et al. 生成对抗网络 Generative adversarial nets (2014) 作者I. Goodfellow et al. 自编码变量贝叶斯 Auto-encoding variational Bayes (2013) 作者D. Kingma and M. Welling 用大规模无监督学习构建高水平特征 Building high-level features using large scale unsupervised learning (2013) 作者Q. Le et al.

1. 写在前面 今天补了一下机器学习的数学知识，突然又遇到了判别模型和生成模型这两个词语，之前学习统计学习方法的时候也遇到过，当时就模模糊糊的，如今再遇到，发现我还是没明白， 但这次哪有轻易再放过去之理？所以查了很多资料，试图结合自己理解的，把这个知识点整理整理，毕竟这个知识点也是面试官非常喜欢问的一个问题。 所以，下面我尽量把语言说的白话一些。 2. 判定模型 VS 生成模型 从本质上讲，生成模型和判别模型是解决分类问题的两类基本思路。 首先，你得了解，分类问题，就是我给定一个数据x，去判断它对应的标签y。 我的目标就是P(Y|X)。 下面我直接开门见山，先说一下这两种模型针对这个目标是怎么

win64系统 功能涉及到 1 鼠标点击替换模型材质 2 UMG控件与蓝图的信息传递 3 使用蓝图在场景中生成模型

matlab中拟合中心线的代码TouchMime-仿生编码模型GUI 该软件提供了一个图形用户界面（GUI）来生成一个模型，该模型可以根据应用于局部皮肤斑块的动态刺激来计算放电速率和传入激活的面积。 模型的参数可用于创建残留神经的仿生刺激方案，以提供实时的触觉反馈。 以下参考文献中详细描述了此软件中使用的方法： 入门 在使用代码之前，请确保您具有TouchSim的最新版本（位于），并且所有相关文件夹都已添加到Matlab目录中。 要调用GUI界面，请在命令行中键入“ TouchMime”。 依存关系 的MATLAB 信号处理工具箱 图像处理工具箱 统计和机器学习工具箱 模糊逻辑工具箱 曲线拟合工具箱 生物信息学工具箱 计量经济学工具箱 并行计算工具箱 MATLAB分布式计算服务器 选择参数 模型类型-您可以根据需要一起或分别计算“燃烧率”和“面积”模型。 如果同时选择两个选项，则每个模型的系数将写入单独的文件中。 请注意，“面积”模型需要花费更多的时间来计算，并且可能涉及的参数集与“ FR”模型不同。 采样率-或记录设备的帧率（传感器每秒可以提供的采样数）。 在上面引用的论文中，我们表

使用powerdersinger连接数据库生成模型图，我这里收pgsql的其他的也一样

基于MATLAB的数字中频GPS信号生成模型

诸如GAN之类的生成模型的评估是深度学习研究的重要组成部分。 在2D图像生成领域，三种方法得到了广泛传播：初始分数（aka IS） ，弗雷谢特初始距离（aka FID） 和内核初始距离（aka KID） 。 这些指标尽管具有清晰的数学和算法描述，但最初是在TensorFlow中实现的，并继承了框架本身的一些属性（请参阅Interpolation）和它们所依赖的代码（请参见Model）。 这些设计决策已有效地纳入评估协议，并成为度量标准规范的固有组成部分。 结果，希望在生成建模中与最新技术进行比较的研究人员被迫使用原始度量标准作者的代码库进行评估。 虽然可以在PyTorch和其他框架中重新实现指标，但是它们不能提供适当级别的保真度，因此使其不适合报告结果并将其与其他方法进行比较。 该软件旨在在PyTorch中提供上述指标的epsilon精确实现，从而消除与生成模型评估和开发相关的不便

生成二维空间 Gabor 函数。 用于生成模型简单的细胞感受野，或用于执行边缘检测。 参数允许指定空间频率、方向、宽度和中心。

使用pytorch生成文本：使用pytorch GRU构建文本生成模型