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【NLP论文速递】文本生成、中文诗歌生成、邮件主题生成、感知对话生成、文摘生成、会话响应生成
2 中文诗歌生成 本文为了将修辞学应用到中文汉语诗歌的生成上，本文提出了一种用于现代汉语诗歌生成的修辞控制编码器。 中文分析链接：「自然语言处理(NLP)机器翻译」ACL&&中科院&&微信AI团队 3 电子邮件主题生成 本文提出并研究了电子邮件主题行生成任务:从电子邮件正文中自动生成电子邮件主题行。 我们为这个任务创建了第一个数据集，并发现电子邮件主题行生成非常抽象，这与新闻标题生成或新闻单个文档摘要不同。 中文分析链接：【真心推荐】「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里团队（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成） 4 感知对话生成 本文的主要贡献有：1、提出了一种新的知识感知对话生成模型 中文分析链接：(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab（基于知识库的感知对话生成） 5 文摘生成 本文提出了一种新的基于预训练的编码-解码器框架，该框架可以根据输入序列以两阶段的方式生成输出序列
2K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Flink 作业生成①：生成 StreamGraph
一、作业生成及提交整体流程 ? 上图为一个 Flink 作业的提交流程，主要可以分为以下几个步骤： Client 将作业 code 生成 StreamGraph（在 Batch 模式下，生成的是一个 OptimizedPlan，这里暂不展开 #generate() 生成 StreamGraph ? 最终，上例中的代码生成的 StreamGraph 可以用下面这个图来表示： ? A：有些 transform 操作并不会生成 StreamNode。
1.4K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏叶子的开发者社区
Prim算法生成最小生成树
最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。 Prim算法 Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，所以关键在于如何挑选边。 对于Prim算法，它的具体操作是这样的： 对于给定的一个起点节点（Prim算法必须给它一个起点），先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，现在我们有两个节点了对吧
1.1K30编辑于 2023-07-30 - 来自专栏烤包子
从GIS地图生成生成建筑模型
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
1.7K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏后端架构
生成式之DCGAN生成漫画头像
DCGAN原理 DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。 本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。 生成器 生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间，创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。 循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。 结果展示 生成的图片例子 训练次数增多，图像质量也越来越好。 当训练周期数达到50以上时，生成的动漫头像与数据集中的相似。接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。 总结 使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。 包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。
63110编辑于 2024-07-19 - 来自专栏Leaflet
GIF图像动态生成-JAVA后台生成
那么这些GIF图片可以使用什么技术来生成呢？今天分享一种JAVA的实现，基于开源库AnimatedGifEncoder，动态构建GIF图库。 GIF创作生成一、创建maven项目 新建一个maven项目，引入相关资源包。关键代码如下所示：<! com.madgag</groupId><artifactId>animated-gif-lib</artifactId><version>1.4</version></dependency>二、自定义生成 自定义生成之指，直接使用系统创建的方式来生成gif，不使用外部的图片、视频等资源，直接在界面上绘制一个GIF图。 GIF图如下：总结 本文简要讲述了GIF图像知识，并且以JAVA技术为例，介绍了后台生成GIF的技术，并提供较详细的代码示例，希望对您有帮助。
31100编辑于 2026-04-10 - 来自专栏AI
图像生成
学习如何在API中使用DALL·E生成或操作图像。想要在ChatGPT中生成图像吗？请访问chat.openai.com。 用法生成图像生成端点允许您根据文本提示创建原始图像。在使用DALL·E 3时，图像可以是1024x1024、1024x1792或1792x1024像素大小。 默认情况下，图像以标准质量生成，但在使用DALL·E 3时，您可以设置quality："hd"以获得增强的细节。方形、标准质量的图像生成速度最快。 示例DALL·E 3生成PROMPT GENERATION 一张白色暹罗猫的照片 掩码的非透明区域在生成输出时不会被使用，因此它们不一定需要像上面的示例一样与原始图像匹配。变体（仅适用于DALL·E 2）图像变体端点允许您生成给定图像的变体。
1.3K10编辑于 2024-04-21 - 来自专栏林德熙的博客
生成密码
然后就可以生成一段对应的密码。 生成密码的要求，就是用户需要密码包括的字符，一般有需要大写、需要小写、需要数字、需要特殊，我们把用于选择需要生成类型数记为n。 n用于生成密码中间变量，可以得到所有用户要求。 对于不同的域名可以生成不同的密码，除了域名，还可以使用其它的字符。那么算法的要求是对于不同的输入，很少会生成相同的密码。对于相同的输入，生成相同密码。 算法： 可以分为3步，第一步是生成组合字符，第二步进行混淆，第三步生成密码。 第一步的作用是生成作为密码的字符，第二步是防止第一步密码过于简单，防止可以从生成密码计算出用户账号密码，第三步是核心，用于生成密码。 接着就是从S里得到生成密码，生成密码就是给用户的密码。用户可以用生成密码做他需要使用的域名的密码。 取出生成密码算法： 取长度 $l=N-n$ N就是需要生成密码的长度，n就是选择类型数。
1.8K20发布于 2018-09-19 - 来自专栏Czy‘s Blog
括号生成
括号生成 数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。
91410发布于 2020-08-27 - 来自专栏书山有路勤为径
生成括号
已知n组括号，开发一个程序，生成这n组括号所有的合法的组合可能例如：n = 3 结果为:["((())) "," (()())","()(()) "," ()()()"] LeetCode 22. 递归生成所有可能 #include<stdio.h> #include<vector> #include<string> //当item用来生成的括号字符串，n为数组，result为最终结果 void
1.2K10发布于 2018-08-29 - 来自专栏用户4456933的专栏
括号生成
括号生成 数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。
1.2K50发布于 2021-06-01 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【组合数学】指数生成函数 ( 指数生成函数概念 | 排列数指数生成函数 = 组合数普通生成函数 | 指数生成函数示例 )
文章目录 一、指数生成函数 二、排列数指数生成函数 = 组合数普通生成函数 三、指数生成函数示例 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 ) 【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程 ) 【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解多重集 r 组合数 ) 【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 ) 【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数示例 ) 【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数示例 2 | 扩展到整数解 ) 【组合数学】生成函数 ( 正整数拆分 | , 可以得出如下结论 : 排列计数的指数生成函数 = 组合计数的普通生成函数 三、指数生成函数示例 ---- 数列 b_n=1 , 求 \{ b_n \} 的指数生成函数 ; 数列是 \{
1.6K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏程序猿~
- 括号生成
描述 给出n对括号，请编写一个函数来生成所有的由n对括号组成的合法组合。 例如，给出n=3，解集为： "((()))", "(()())", "(())()", "()()()", "()(())", 出自牛客网: NC26 括号生成 2.
82430发布于 2021-03-24 - 来自专栏编程微刊
jquery动态生成input，并且限制生成个数
写一个小的demo,具体是点击添加按钮，会自动生成input输入框，并且根据要求限制生成的input输入框的个数。 大致效果如下所示： ? <!
4.7K20发布于 2019-07-10 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题2 | 图像生成评价指标FID
FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。 FID的计算器中，我们也是用了inception network网络。 对于我们已经拥有的真实图片，所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的；对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同，那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。 x和g表示真实的图片和生成的图片， 表示均值， 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。
3.8K20编辑于 2022-03-15 - 来自专栏编程微刊
jquery动态生成input，并且限制生成个数
写一个小的demo,具体是点击添加按钮，会自动生成input输入框，并且根据要求限制生成的input输入框的个数。 大致效果如下所示： <!
25900编辑于 2025-05-18 - 来自专栏媒矿工厂
基于生成表征的自条件图像生成
在生成过程中，RCG使用表征扩散模型从这个分布中采样。使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。 本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。 该设计实现了RCG与常用图像生成模型的无缝集成(常用图像生成模型作为RCG像素生成器)，使其无类别条件图像生成性能获得了巨大的提升(如图所示)。 在单个V100 GPU上测量了生成吞吐量。 像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。 训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。
2.1K10编辑于 2024-01-05 - 来自专栏学习
使用Kolors生成图像：从部署到生成
最近我接触到了一个非常有趣的项目，名为Kolors，这是一个基于深度学习的文本到图像生成模型，能够将你输入的文字描述转换成高质量的图像。作为一名喜欢探索AI生成技术的开发者，我决定尝试一下这个项目。 Kolors是一个基于潜在扩散技术的图像生成模型，支持从文本生成高质量的图像。它经过了数亿对图像和文本的训练，特别擅长复杂语义的理解，并且在中文处理上表现突出。 开始生成你的图像 现在我们已经完成了部署，接下来就可以通过简单的命令生成图像。我们可以通过运行 sample.py 脚本，来将文本描述转换为图像。 无论是图像质量还是生成速度，它都远超预期。尤其是在处理中文描述时，Kolors表现出色，能够准确理解并生成符合描述的图像。 如果你的生成需求较大，建议选择高性能的GPU。 中文支持：Kolors在处理中文描述时的表现非常好，适合需要生成中文内容图像的场景。
1.7K10编辑于 2024-09-26 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
实战生成对抗网络：生成手写数字
我们还没有那个条件去创作一副人工智能的画作，但我们可以先从基本的着手，生成手写数字。手写数字对于机器学习的同学来说，太熟悉不过了。既然是老朋友了，那让我们开始吧！ 首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]：简介》这篇文章的内容，GAN由生成器和判别器组成。简单起见，我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。 生成器 实现生成器并不难，我们采取的全连接网络拓扑结构为：100 → 128 → 784，最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。 我们可以将迭代过程中生成的手写数字显示出来： ? 嗯，结果虽然有点差强人意，但差不多是手写数字的字形，而且随着迭代，越来越接近手写数字，可以说GAN算法还是有效的。 小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定，看样子生成一副画也没有什么难的。
1.1K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏CSDN旧文
图论--生成树--次小生成树模板
M]; int F(int x){ if(f[x]==x) return x; return f[x]=F(f[x]); } void kruskal(){ //kruskal 算最大生成树
84920发布于 2020-10-28
腾讯云开发者
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