摘要：
class Phone(): price = 123 def call(self): print("phone",self) phone1 = Phone() print(phone1.price) phone1.call() phone2 = Phone() phone2.call() 123ph 阅读全文
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https://yq.aliyun.com/articles/228765 D2GAN论文翻译 https://blog.csdn.net/stalbo/article/details/79283399 GAN论文翻译 阅读全文
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Python assert(断言)可以分辨后面的判断是否正确，如果错误会报错 a = 1 assert type(a) is int print('No problem') 输出结果： No problem a = '1' assert type(a) is int print('No proble 阅读全文
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https://blog.csdn.net/wangpeng138375/article/details/78060753 多变量高斯分布之间的KL散度（KL Divergence）多变量高斯分布的公式推导 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 单变量高斯分布的 阅读全文
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np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成正太分布数据 参数loc(float)：正态分布的均值，决定分布的位置 参数scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。 阅读全文
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在Github上虽然能够直接加载ipynb文件，但是速度很慢，并且容易加载失败。利用https://nbviewer.jupyter.org/ 可以快速加载ipynb文件如何使用：直接打开一个要打开的ipynb文件， 例如 https://github.com/jiemojiemo/deep-lea 阅读全文
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np num_mixtures = 8 radius = 2.0 std = 0.02 thetas = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_mixtures + 1)[:num_ 阅读全文
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出现这个问题就是tensorflow第二次使用的是第一次的就的变量，所以在第一次使用完成后，重置tensorflow的图表就好了，在两次使用中间加入： tf.reset_default_graph()#重置tensorflow的旧变量，重置图标 gan = GAN(gan_type='gan', d 阅读全文
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转载 https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/81279612 两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为： 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 阅读全文
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tf.add_n([p1, p2, p3....])函数是实现一个列表的元素的相加。就是输入的对象是一个列表，列表里的元素可以是向量，矩阵 import tensorflow as tf; import numpy as np; input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0 阅读全文