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。...

你说说这个白菜前面传多少人了，等着看砸谁手里吗

业务一面--30mim自我介绍在安克创新的产品运营主要做了什么?未来的职业规划方向？产品经理和产品运营的区别?两者重叠的核心部分是什么？为什么想做产品运营？为什么实习都不超过半年？这次实习的预期时长与到岗时间？需求收集与过滤占比较高，能接受吗？（其余为面试官讲解岗位内容）二面-25min自我介绍未来希望做产品运营还是产品经理？对该产品的哪条业务线感兴趣？B端产品和C端产品的区别?为什么想做B端产品？（过往为电商运营经验）一周出勤时间？英语听说读写水平？英语自我介绍英语问答：能否接受跨国会议的时差？全球超级独角兽SHEIN26届校招网申开启【关于Shein】全球领先的跨境电商，服务于150+个国...