按照某专业网站1:1复刻的原型图。

原型设计大师——电商原型设计：“天猫商城” 高保真原型，Axure RP 7.0 从入门到精通，仅供学习使用

vq-vae-2-pytorch在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）VQ-VAE pretra vq-vae-2的检查点-pytorch在PyTorch更新2020-06-01中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现现在支持分布式训练。train_vqvae.py和vqvae.py现在支持分布式训练。 您可以对train_vqvae.py使用--n_gpu [NUM_GPUS]个参数在训练期间使用[NUM_GPUS]。 必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）在FFHQ上预先训练的VQ-VAE的检查点用法当前支持256px（顶部/底部优先级）Stage 1（VQ-VAE）python train_v

适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 该文件的正式pytorch实施“走向更快，更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”，可在找到该文件。 0.数据 本文中使用的数据集可以在上找到。 在对20多个数据集进行测试后，每个数据集的图像少于100个，该GAN会收敛到其中的80％。 对于该GAN可以收敛的数据集，我仍然无法总结出明显的“良好属性”模式，请随时尝试使用您自己的数据集。 1.说明 该代码的结构如下： models.py：所有模型的结构定义。 operation.py：培训过程中的辅助功能和数据加载方法。 train.py：代码的主要条目，执行此文件以训练模型，中间结果和检查点将自动定期保存到文件夹“ train_results”中。 eval.py：将图像从受过训练的生成器生成到文件夹中，该文件夹可用于计算FID分数。 基准测试：我们用

Axure制作版本：8.1（兼容Axure9.0） 产品类型：该组件的icon图标包含医疗行业、教育行业常用的高保真图标。 UI设计师和产品经理都可复用 当前版本：V1.1

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

提供设计组件元素，辅助更好完成项目经理设计相关工作。

高保真音响设计.pdf

【mac】m1 芯片，navicat-16.0.3新版，支持monterey，安装即用，绝对真实

matlab声音信号相位代码一种识别火焰模型的多保真高斯过程方法 1. 亮点 提出了一种新的基于机器学习的策略，以有效降低火焰模型识别中的不确定性，从而确保可靠的燃烧器设计和分析。 该策略依赖于多保真高斯过程模型，该模型有效地聚合了低/高保真识别结果并平衡了计算工作量和准确性之间的权衡。 我们在从测试台获取的数据上成功测试了多保真策略。 我们的结果表明，给定相同的计算预算，所提出的策略在全局范围内产生更准确、更稳健的火焰模型识别。 这项工作最初在会议上发表，后来被期刊接受： Guo S.、Silva CF、Polifke W.，通过多保真高斯过程方法对火焰频率响应进行鲁棒识别。 声音与振动杂志，2021 年。 2. 动机 火焰模型构成了燃烧不稳定预测中不确定性的主要来源。 这种不确定性通常源于噪声时间序列数据的模型识别不完善。 最先进的识别方法要么准确但速度非常慢，要么速度快但包含很大的不确定性。 3. 方法论 我们旨在通过提出一种多保真机器学习方法来识别火焰模型，从而充分利用各自的优势，同时避免最先进方法的弱点。 这种方法吸收了低保真结果提供的全局趋势和高保真结果提供的局部估计，从而