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    本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。
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    补齐。 varchar(n):存储变长字符串,n取值0~65535。若输入长度小于n,不需要利用空格补齐。 binary(n):存储二进制定长字符串。少于n个字节的会自动在尾部加0x00字节。 varbinary(n):存储二进制变长字符串。少于n个字节的不会去填补0x00字节。
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    从检测流程和方法中可以看出特征库中保存的特征来源并没有规定一定从二进制文件中生成,而是只要满足特征库中的特征必须和二进制中生成的特征要一致,因为计算相似度时其中一个输入的特征是从二进制文件中提取到的。很明显特征库中特征来源无非就2条路径:一条来自二进制文件,另外一条那就是来自生成二进制的源代码。 不同特征来源优缺点比较:
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