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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。

Fuzzyjoin：在不完全匹配的情况下联接数据帧 Fuzzyjoin程序包是dplyr的join操作的变体，它不仅允许匹配列之间匹配的值，还可以匹配不精确的匹配。 这样就可以匹配： 在一定公差范围内的数值（ difference_inner_join ） Levenshtein / cosine / Jaccard距离或包中的相似的字符串（ stringdist_inner_join ） 一列中的正则表达式与另一列中的正则表达式（ regex_inner_join ） 跨多个列的欧几里得距离或曼哈顿距离（ distance_inner_join ） 基于经度和纬度的地理距离（ geo_inner_join ） 与（ interval_inner_join ）重叠的（开始，结束） interval_inner_join 基因组间隔（包括染色体ID和（开始，结束）对）重叠（

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