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牛客247663113号
2022-01-02 22:39
湘潭大学 研发工程师
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昨天 15:28
已编辑
门头沟学院 算法工程师
避雷寒武纪!!
月初OC 明明说明排序靠前,让我满怀希望地等待,月底等来暂时不匹配的结局!问HR,什么都不肯说,简直太不负责任了!秋招末期,太tm离谱了
我的秋招日记
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11-18 11:24
广东外语外贸大学 运营
全球双弹性织布市场全景分析与展望研究报告
2025-11-18全球信息报告出版商Global Info Research(环洋市场咨询)发布了【2025年全球市场双弹性织布总体规模、主要生产商、主要地区、产品和应用细分研究报告】,报告主要调研全球双弹性织布总体规模、主要地区规模、主要生产商规模和份额、产品分类规模、下游主要应用规模以及未来发展前景预测。统计维度包括销量、价格、收入,和市场份额。同时也重点分析全球市场主要厂商(品牌)产品特点、产品规格、价格、销量、销售收入及发展动态。历史数据为2020至2024年,预测数据为2025至2031年。根据不同产品类型,双弹性织布细分为:黑色、 白色、 其他根据双弹性织布不同下游应用,本文重点...
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10-31 11:06
合肥经济学院 C工程师
27届破二本准备冲实习了
破二本大三打算冲一波寒假和明年大三暑假的实习,有没有大佬给点建议呀😷
程序员小白条:
直接冲,网络工程牛客应该挺少的
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昨天 22:32
西安市铁一中学 算法工程师
GAN对抗网络:从原理到实战全解析
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。...
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