文件是我本学期人工智能前沿的作业,用深度学习的方法实现输入一张风格图(比如梵高系列名画)和一张自己的任意照片,输出得到含有风格图的style和自己照片content的图。

目前大多数的图像风格迁移方法属于有监督学习，训练数据需要成对出现，并且在处理图像背景时，现有的方法过于繁琐。针对这些问题，提出了一种基于图像蒙板的无监督图像风格迁移方法。在实验中，采用了基于循环一致性的CycleGAN架构，并使用Inception-ResNet结构设计了一个全新的具有内置图像蒙板的生成式模型，最后通过无监督学习将图像的背景与学习到的抽象特征进行自动重组。实验表明，新方法有效地对图像背景和抽象特征进行自动分离与重组，同时解决了特征学习过程中的区域干扰问题，获得了可观的视觉效果。

该实例主要完成sqlserver数据库表信息到Oracle数据库表的一次数据迁移，用kettle工具（简称水壶）编写好转换文件后保存，最后执行转化，即可完成数据库表的数据迁移。运行该实例你需下载kettle工具，并对实例中的数据库表进行修改。实例可作参考。

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TCA原版文章：S. J. Pan, I. W. Tsang, J. T. Kwok and Q. Yang, “Domain Adaptation via Transfer Component Analysis,” in IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 22, no. 2, pp. 199-210, Feb. 2011.doi: 10.1109/TNN.2010.2091281 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26764147 问题描述 源域(src)数据：源域数据 Ds=(xS1,yS1)，⋅⋅⋅，(xSn1,

主要介绍了mysql迁移到clickhouse的5种方法，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下