通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow: 保留图像内容，CVPR'20。 CVPR 2020论文“通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿”的官方代码 :left-right_arrow: 保留图像内容”。 我们重新排列了VITON数据集以便于访问。 推理 python test.py 数据集分区我们提出了一个标准，介绍了对某些参考图像进行试戴的难度。 我们选择评估试穿难度的具体要点 我们使用姿势图来计算试穿的难度等级。 其背后的主要动机是服装区域中的遮挡和布局越复杂，难度就越大。 并给出了公式， 计算试穿参考图像难度的公式 其中t是某个关键点，Mp'是我们考虑的关键点集合，N是集合的大小。 细分标签 0 - > Background 1 - > Hair 4 - > Upclothes 5 - > Left-shoe 6 - > Right-shoe 7 - > Noise 8 - > Pants 9 - > Lef

Linear Algebra Done Right一本很有趣的高等代数讲义，比国内大学的高等代数深一些，但是看起来很简单

英文版第三版。 描述线性算子的结构是线性代数的中心任务之一，传统的方法多以行列式为工具，但是行列式既难懂又不直观，其定义的引入也往往缺乏动因。本书作者独辟蹊径，抛弃了这种曲折的思路，把重点放在抽象的向量空间和线性映射上，给出的证明不使用行列式，更显得简单而直观。本书把行列式的内容放在了最后讲解，开辟了一条理解线性算子结构的新途径。书中还对一些术语、结论、证明思路、提及的数学家做了注释，增加了行文的趣味性，便于读者掌握核心概念和思想方法。 本书起点较低，不需要太多预备知识，而特色鲜明，是公认的阐述线性代数的经典佳作。原书自出版以来，迅速风靡世界，在30多个国家为200多所高校所采用，其中包括斯坦福大学和加州大学伯克利分校等著名学府。

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1949老北京地图右

Moral Machines_Teaching Robots Right from Wrong.pdf

本文是针对数学专业学生和毕业生的第二门线性代数课程，采用了一种新颖的方法，在书的末尾剔除行列式，重点理解向量空间上线性算子的结构。作者特别注意激发概念和简化证明。例如，在没有定义行列式的情况下，本书给出了一个清晰的证明，证明有限维复向量空间上的每个线性算子都有一个特征值。本书从讨论向量空间、线性无关、张成空间、基础知识和维度开始。学生们在本书的前半部分被介绍到内积空间，不久之后又被介绍到有限维谱定理。每一章的各种有趣的练习帮助学生理解和操作线性代数的对象。第二版的特点是新的章节对角矩阵，线性泛函和伴随函数，和光谱定理;一些部分，如关于自伴随算子和正规算子的部分，已经完全重写;整个文本中有数百个小的改进。

线性代数应该这样学，英文版本。书起点较低，不需要太多预备知识，而特色鲜明，是公认的阐述线性代数的经典佳作。原书自出版以来，迅速风靡世界，在30多个国家为200多所高校所采用，其中包括斯坦福大学和加州大学伯克利分校等著名学府。

左右两边都是设置吸收边界条件

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