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Tensorflow中的图像修复模型实现 “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 原始论文： YouTube上的演示： 部分卷积 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： ((conved_mask==0)==0) 因此，局部卷积的计算如下： Pconv(x) = (Conv(x*curr_bin_mask)*conved_mask+b)*new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。

1、该资源针是用golang语言写成，分为两部分：服务器端和客户端，进行连接即时通讯 2、golang语言基础，易于理解，新手可以作为参考学习 3、功能包含： 登录、注册、登录通知、点对点通讯、群聊通讯、在线通知、redis连接池，mysql连接等 4、适用人群：golang各个阶段的学习者，通俗易懂，易于学习

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异常轨迹检测 异常轨迹检测的源代码。

压缩文件中包含一下列表： 1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2，模拟预测评分的python代码（python3.x） 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。