摘要：
Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定 阅读全文
摘要：
Bitwise Operators 介绍 位操作符通常用来对操作数进行位级的操作运算。首先将运算符转换为位级，然后对操作数执行计算。可以在比特级执行诸如加法，减法，乘法等的数学运算以便更快地处理。 在C语言中，有6种位操作符(在比特级运算)。 &(bitwise AND):与。两个操作数，在两个操作 阅读全文
摘要：
GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的 生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案 。它们通过 强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品。起初，伪造者的任务非 阅读全文
摘要：
Implement function ToLowerCase() that has a string parameter str, and returns the same string in lowercase. 将字符串的大写字母转成小写字母字符串。 Example 1: Example 2: 阅读全文
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Given two strings S and T, return if they are equal when both are typed into empty text editors. means a backspace character. Example 1: Input: S = "a 阅读全文
摘要：
变分自动编码器生成图片 从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。 图像隐空间取样 图像生成的关键思想是开发表示的低维潜在空间（自然是矢量空间），其中任何点都可以映射到逼真的图像上。 能够实现该映射的模块，将潜在点作为输入并输出图像（像素网格），被称 阅读全文
摘要：
风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。 风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理，颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构。 实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失 阅读全文
摘要：
LSTM生成文本 "github地址" 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据？ 深度学习中最常见的方法是训练一个网络模型(RNN或者CNN)通过之前的tokens预测下一个或者之后的几个token序列。通常在处理文本数据 阅读全文
摘要：
Keras API 目前为止，介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出，而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。 这是一个经过验证的假设;配置非常普遍，到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程 阅读全文
摘要：
包括： 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络，convnets，深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型。 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的 阅读全文