P 图时真的能做到「毫无 PS 痕迹」吗？ 被发现有 PS 痕迹的图，有大部分有明显痕迹的，但是还有一些基本完美的图片也被发现是 P 的。是因为技术…
iPhone11到手，究竟什么样的配件才是必须的？ 随着2113iPhone11的发售，相信很多果粉已5261经拿到了新手机。而按照一般人习4102惯，尤其是中国消费者的习1653惯，新手机到手后，各种配件必须配齐，壳、膜、多备点充电线、充电器等等。那么按照实用性来说，究竟什么样的配件才是iPhone11必须的，买这些配件不会浪费钱，一定会用得到呢？1、壳、膜这个我想因人而异，有些人不喜欢带壳，美其名曰从不戴套，因为手感不好。也有人说从不贴膜，也因为手机感不好，所以这一项不做强推，根据自己的喜欢。2、PD快充充电器我认为这个倒是非常有必要的，iPhone11全线支持18W快充，但iPhone11是祖传5W的，不带快充充电头的和线的，要自己配。我认为这一款Anker的GaN 30W PD快充充电器不错，30W的mini充电器，和祖传5W的充电器大小差不多，充电功率却是后者的5倍以上，号称30分钟就能充满50%。3、USB-C to Lightning 数据线既然PD快充充电器买了，那么这个USB-C线就必买了，毕竟没有这根线，快充也派不上用场，苹果的快充可不是安卓的快充，线是不一样的，足以显示出苹果的坑了吧。我个人觉得买个第三方的品牌的USB-C 就好了，比起原装便宜太多，但一定要经过苹果MFi认证的，才不会出现兼容问题。4、无线充电器虽然很多人。
生成对抗网络（GAN）的基本原理是什么？它有哪些实际应用？ 生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出。GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H.Ballard，1987）。三者皆致力于通过学习恒等函数 f（x）=x 从数据中提取特征，且都依赖马尔可夫链来训练或生成样本。GAN 设计之初衷就是避免使用马尔可夫链，因为后者的计算成本很高。相对于玻尔兹曼机的另一个优点是 GAN 的限制要少得多（只有几个概率分布适用于马尔可夫链抽样）。在本文中，我们将讲述 GAN 的基本原理及最流行的现实应用。GAN 原理让我们用一个比喻解释 GAN 的原理吧。假设你想买块好表。但是从未买过表的你很可能难辨真假；买表的经验可以免被奸商欺骗。当你开始将大多数手表标记为假表（当然是被骗之后），卖家将开始「生产」更逼真的山寨表。这个例子形象地解释了 GAN 的基本原理：判别器网络（手表买家）和生成器网络（生产假表的卖家）。两个网络相互博弈。GAN 允许生成逼真的物体（例如图像）。生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。判别算法和生成算法有何不同？简单地说：判别算法学习类之间的边界（如判别器做的那样），而。
