SVM 是机器学习领域的经典算法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的

最近，一位日本宅男大叔佐藤做了一个AI生成肖像画的网站AI Gahaku，10天内用户访问量从0暴增到100万，引爆推特。简单易操作，上传一张人脸照片，就能生成一张大师级肖像画。而比技术更神奇的是佐藤自己，因为他是自学AI做出来的，不得不佩服的宅男创造力。

Wide-Bandgap宽禁带器件市场将何去何从？电力电子在采用宽禁带器件方面有了一个有趣的转变。虽然硅仍然主导着市场，但GaN和SiC器件的出现将很快引导技术朝着新的、更高效的解决方案发展。Yole Dédeveloppement估计，到2025年，Si

提出一种新的帧内预测方法，使用GAN来消除空间冗余。基于GAN的方法的方法使用更多的信息来产生更灵活的预测模式。帧内预测被建模为一个去瑕疵过程，使用GAN来充满重建帧中丢失的部分。GAN模型被加入到编码器和解码器中，与传统的预测模型进行率失真比较。HM、V

　　StackGAN旨在生成高分辨率的真实图片。stackGAN-v1架构包含两个阶段：用于文本到图像的合成，阶段1GAN根据给定的文本描述绘制对象的形状和颜色，生成低分辨率图像。StackGAN-V2：针对有条件和无条件生成任务，提出了一种先进的多阶段生

“生成对抗网络是过去十年机器学习中最有趣的想法。”- Yann LeCun，Facebook AI主任。研究论文“ StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generat

想象在很久很久以前，鹰就喜欢抓蛇吃，但是蛇和鹰还不是现在看到的样子。后来蛇为了避免鹰抓到它，进化出了更为光滑的表皮，鹰为了更好的抓到蛇，爪子也变得越来越锋利。再后来，蛇为了不让鹰看到它，进化出了与环境融为一体的保护色，鹰为了更好的发现蛇，进化出了更为犀利的

自从Ian Goodfellow的论文以来，GAN已应用于许多领域，但其不稳定性一直存在问题。GAN必须解决极小极大（鞍点）问题，因此这个问题是固有的。许多研究人员试图通过各种方法解决GAN的这些困境。其中DCGAN已经取得了显著的成果。DCGAN提出了稳

ganglia项目用于集群监控真的很好用，可惜安装起来依赖太多了。

安装apche的httpd还需要支持php4以上，同时还有一些依赖软件。

数据中心正在不断增长，而管理职员却在缩减，因此公司迫切需要监视计算资源的工具。本系列的第 1 部分讨论了结合使用 Ganglia 和 Nagios 的好处，然后向您展示了如何使用自定义的监视脚本安装和扩展 Ganglia。回顾 Ganglia 和 Nagi