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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于y projects服装风格的问题，于是小编就整理了2个相关介绍y projects服装风格的解答，让我们一起看看吧。

1. 做外贸如何通过领英（LinkedIn）开发新的高精准客户呢？
2. 在机器学习中，如何通过不完整的数据样本补全不完整的图像？

做外贸如何通过领英（LinkedIn）开发新的高精准客户呢？

领英有三度人脉规则，不是好友，那些优质的客户你不能看到他的邮箱，就不能给他发开发信。可以试试黑格增长，一个绕开这些规则找客户的第三方工具，联系方式很多，可以去***用一用，看看合不合适你。

在机器学习中，如何通过不完整的数据样本补全不完整的图像？

大多数图像补完和生成模型需要完全被观察的样本来训练。但是，在 AmbientGAN 里，阐述了获取高分辨率样本对于一些应用来说是可能非常昂贵的或者是不切实际的。该 GitHub 项目结合了两篇论文 AmbientGAN 和 GLCIC 的思想，实现了用不完整图像样本训练的补全不完整图像的网络。

GitHub 地址：

这个 GitHub 项目里的模型融合了以下工作中的思想：

AmbientGAN（来自有损测量生成的模型）

Globally and Locally Consistent Image Completion（GLCIC，全局和局部一致的缺漏图像完整性技术）

AmbientGAN 使我们可以直接用有噪声或者不完整的样本来训练生成模型。模型的生成器可以成功地用测量函数从正确的分布里预测样本。

另一方面，GLCIC 一文里的模型用了完全被观察的样本来训练网络。补完网络首先用了 mse 损失来预训练权重，之后用了一个判别器损失以完整地训练模型。

把 AmbientGAN 和 GLCIC 文章里的思想结合以后，这个项目中的模型学习仅用不完整的数据来填充不完整的区域（例如：被随机用 28*28 大小补丁覆盖的地方）。你可以看到，一些生成区域是不完美的。这个模型生成的图像仍然有缺陷，一些区域的颜色也不连贯。

网络

到此，以上就是小编对于y projects服装风格的问题就介绍到这了，希望介绍关于y projects服装风格的2点解答对大家有用。