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StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现： 分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 论文： : 视频： : 动机 据我所知，styleGAN2的pytorch 1.0实现仍然没有NvLabs发布（Tensorflow），因此，我想在pytorch1.0.1上实现它，以扩展其在pytorch社区中的使用。 注意 @日期：2019.12.16 @info：设置位于opts / opts.py中。 您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 @日期：2019.12.27 @info：需要帮助！ 经过约2周的实验，该版本仍难以收

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随着通信和信息技术的不断发展，短距离无线通信技术的应用步伐不断加快，正日益走向成熟。一般意义上，只要通信收发双方通过无线电波传输信息且传输距离限制在较短范围(几十米)以内，就可称为短距离无线通信。目前我们所常用的短距离无线通信技术主要包括:Bluetooth，Zigbee，wi-fi，NFC，UWB，RFID，IrDA等。 本文着重讨论基于2.4GHZ无线频段的Bluetooth4.0(BLE)，Zigbee，WIFI技术特点，及目前的市场应用状况和未来的发展趋势。

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