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模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和无偏移量化，需要输出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）两个参数。在数据量化过程中，指定无偏移量化时，数据都采用无偏移量化模式，计算出量化数据的量化度；如果指定数据偏移量化，则数据采用偏移模式，则会计算输出数据的量化度和来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
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获取特征相关一些数据，比如cppcheck工具。不管是基于AST还是词法、语法分析输出数据，都需要自己在此数据的基础上开发相应的数据分析工具来提取到最终的开源软件特征，并且该特征数据和从二进制文件中提取到的特征数据具有很好的一致性要求。 总结：只有具备从源码中生成上述特征，才能充来自：百科![]()
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