如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:…

1 这个是什么?        基于全卷积神经网络(FCN)的自动生成口红Python程序. 图1 FCN生成口红的效果(注:此两张人脸图来自人脸公开数据库LFW) 2 怎么使用了?        首先能从这个Github(https://github.com/Kalafinaian/ai_lips_makeup)中下载这个python项目.下载解压后你得到这样一个程序. 图2 口红Python程序        本项目的运行环境为Python3.6,需要的深度学习包tensorflow , 脸…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru…

作者:王博文 | 旷视 MegEngine 架构师 一.背景 对于深度学习框架来说,网络的训练/推理时间是用户非常看中的.在实际生产条件下,用户设计的 NN 网络是千差万别,即使是同一类数学计算,参数也各不相同.如果没有针对性的优化,框架就完全丧失竞争力.因此,在一类数学计算中,开发者们会开发多种高效的算法,分别适用于不同的参数,以保证网络的性能.接下来开发者们需要解决一个新问题,当计算参数确定以后,如何让最快的算法执行该计算. 大部分框架靠先验的经验选择算法,MegEngine 亦总结有优秀的…

摘要:当前深度学习在目标检测领域的影响日益显著,本文主要基于深度学习的目标检测算法实现车辆检测,为大家介绍如何利用\(\color{#4285f4}{M}\color{#ea4335}{A}\color{#fbbc05}{T}\color{#4285f4}{L}\color{#34a853}{A}\color{#ea4335}{B}\)设计一个车辆检测系统的软件,通过自行搭建YOLO网络并利用自定义的数据集进行训练.验证模型,最终实现系统可选取图片或视频进行检测.标注,以及结果的实时显示和保存.…

这是一篇可能略显枯燥的技术深度讨论与实践文章.如何把设计图自动转换为对应的iOS代码?作为一个 iOS开发爱好者,这是我很感兴趣的一个话题.最近也确实有了些许灵感,也确实取得了一点小成果,和大家分享一下.欢迎感兴趣的iOS爱好者能和我一起研究讨论! 这是一个可以节省 70% 工作量的话题 我觉得,如果真的能把一张设计图自动转换为代码,任何开发工程师都会感兴趣的.单以 iOS 应用为例, 在一个最常用的MVC架构的APP中,主要的代码,无非就是集中于: M 的网络请求部分, V的数据显示部分, C…

原创/朱季谦 我接触工作流引擎Activiti已有两年之久,但一直都只限于熟悉其各类API的使用,对底层的实现,则存在较大的盲区. Activiti这个开源框架在设计上,其实存在不少值得学习和思考的地方,例如,框架用到以命令模式.责任链模式.模板模式等优秀的设计模式来进行框架的设计. 故而,是值得好好研究下Activiti这个框架的底层实现. 我在工作当中现阶段用的比较多是Activiti6.0版本,本文就以这个版本来展开分析. 在使用Activiti工作流引擎过程中,让我比较好奇的一个地方,是…

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并…

[一]在要生成代码的项目模块的pom.xml文件中添加maven插件 <!--mybatis代码生成器--> <plugin> <groupId>org.mybatis.generator</groupId> <artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId> <version>1.3.2</version> <dependencies>…