对抗生成网络算法基础知识 基本思想 生成对抗网络（GAN）的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练实现数据生成。生成器负责生成尽可能逼真的假数据，判别器则试图区分真实数据和生成数据。二者在博弈中不断优化，最终生成器能产生难以被判别器识别的数据。 GAN的基本架构  生成器（Generator）：输入通常是随机噪声向量（如高斯分布），通过反卷积或上采样操作生成数据（如图像）。其目标是最大化判别器的误判率。 判别器（Discriminator）：输入为真实数据或生成数据，输出为数据真实性的概率（0到1）。其目标是准确区分真假数据。...

投了600份了，一个面约都没有😭😭，请问大佬们是我简历的问题吗

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软件工程报告1：关键要素与高质量撰写指南 报告结构与内容设计 软件工程报告1通常涵盖项目背景、需求分析、系统设计或技术方案。明确报告目标，围绕核心问题展开论述。项目背景部分需简洁说明项目意义与业务场景，需求分析采用用例图或用户故事清晰表达功能与非功能需求。 系统设计部分建议使用UML类图、时序图或架构图展示模块划分与交互逻辑。技术方案需对比不同技术栈的优缺点，结合项目特点给出选择依据。避免泛泛而谈，每个技术决策应有数据或理论支撑。 技术深度与理论结合 高质量报告需体现软件工程方法论的应用。在需求分析阶段引用IEEE 830标准或MoSCoW优先级排序法。系统设计部分可结合SOLID原则、设计模...