Web安全攻防：渗透测试实战指南

GAN生成图像综述.pdf

围绕 GAN 的研究 的研究 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 可以分为两条主线，一是 理论主线， 理论主线， 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 从数学理论上研究如何解决 GAN 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 的不稳定性和模式崩塌问题 ，或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 或者从信息理论和基于能量的模型等不同角度重新阐述它。 二 是应用主线， 致力于 将 GAN 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 应用于计算机视觉领域 、利用 GAN 进行 图像生成 （指定图像合成、 （指定图像合成、 （指定图像合成、 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 文本到图像，、视频）以及 将 GAN 应用于 应用于 NLP 或其它领域 其它领域 。利用 GAN 进行 图像生 成和转换 是当前 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 研究最多的，并且该领域已经证明了 GAN 在图像合成中 在图像合成中 的巨大潜力。

刘焱 - Web安全之强化学习与GAN (chs)

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1本书：《 Web安全之机器学习入门》

京东链接 网盘链接 [网盘链接提取码：c8xm]（链接： ://pan.baidu.com/s/1eyt7k5KZ_fR2Xf8wOa3cIg） 目录 前言 先是Google的AlphaGo，后有百度的度秘，无人车，微软必应搜索推出的小冰也是新闻不断。这是人工智能产品的推陈出新，令人眼花缭乱，一时间给人的感觉是人工智能遍地开花。无论有人接受还是不接受，人工智能都在Swift渗透各行各业。安全作为一个传统行业，基于规则以及黑白列表的检测技术已经发展到了一定的高度，而利益驱动的黑产团伙，其技术的发展已经远远超乎我们的想象。如何利用人工智能的力量，提升安全行业的整体检测与防护能力，成为各大安全厂商研究的？。国内安全行业，经过BAT3以及大量新兴的创业企业进入企业安全领域，他们利用自身固有的数据搜集，处理，积累以及人工智能方面的优势，不断改变着着整个安全行业，安全产品的形态从硬件传统安全企业也必

Web安全之强化学习与GAN

Web安全之强化学习与GAN，绝无仅有的资源，网上必须要花钱买，我就无私奉献吧

web 强化学习与GAN

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第三代半导体之GaN.pdf

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history of GaN.pdf

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生成对抗网络(GAN)的英文电子书

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顾老师GAN最优传输理论pdf整理

最优传输是数学领域的经典分支,最优传输与神经网络有天然的相似性,最优传输理论的研究也许能为深度学习理论研究打开一扇窗,或者至少能指导一些深度学习！

生成对抗网络(GAN).pdf

生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。

Learning GAN pdf含目录无水印

电子书，pdf版，从深度学习的发源讲起，开始含tensorflow代码

Web安全三部曲随书源码

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CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN两个loss，两个即共四个loss。

【ch13-生成对抗网络】 GAN实战.pdf

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PISE Person Image Synthesis and Editing With Decoupled GAN.pdf

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利用matlab构成的GAN自动生成网络，网上大牛做的觉得挺好就放上来了，献给需要的人

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基于keras框架实现的GAN网络结构实现0~9的数字图像生成，可以结合博文：https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106351394

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白帽子讲Web安全，吴翰清 著，我的安全世界观；客户端脚本安全；服务器端应用安全；互联网公司安全运营。

最新GAN生成高清图片

最新GAN生成高清图片，采用改进的网络模型对生成图片进行分析生成式对抗网络 GAN (Generative adversarialnetworks) 是 Goodfellow 等[1]在 2014 年提出的一种生成式模型. GAN 在结构上受博弈论中的二人零和博弈 (即二人的利益之和为零, 一方的所得正是另一方的所失) 的启发, 系统由一个生成器和一个判别器构成.

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Gan网络代码

使用深度对抗网络完成马和斑马的互换，也可以用作打码，或者去掉马赛克。

英伟达stylegan人脸数据集download_ffhq.py

英伟达开源的人脸数据集 1. 编辑train.py，通过取消注释或者修改某些行，来指定数据集和训练配置； 2. 用train.py来运行训练脚本； 3. 结果会写在一个新目录里，叫results/-； 4. 训练直至完成，几天时间可能是要的。 (最好有一台英伟达高端GPU，至少11GB的DRAM，再开始训练。有很多台的话，当然更好。) 至于训练好的模型该怎样评估，大家可以去项目页自行观察。

Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN.pdf

CVPR论文

机器学习GAN框架初探.pdf

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20210826-国信证券-赛微电子-300456-动态点评：战略转型为半导体企业，聚焦MEMS和GaN.pdf

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Generative Models VAE and GAN.pdf

来自新加坡NUS图神经网络大牛Xavier Bresson教授关于生成模型VAE与GAN的总结PPT，全面概括了生成式模型VAE与GAN的应用，非常值得关注！ Variational autoencoders (VAE) Lab on VAE Generative Adversarial Networks...

唇形同步模型文件 wav2lip_gan.pth

本文件是 开源项目 https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 唇形同步的例子 所需的 模型文件。 作者放在 google 网盘里， 国内下载很不方便。 于是我提供了一份在这儿。