生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

当下微服务如火如荼，各个团队在争先恐后推出微服务，不论在概念上还是在实践上，如果自己没有跟微服务挂上钩，便会被贴上落伍的标签。我们在推微服务的时候，我们说微服务架构具备如下优势： 架构灵活，能够应对复杂的业务需求。 独立部署，大大提高CI/CD的效率。 服务自治，支持技术栈多元化。 …… 这些特征恰恰是单点应用无法具备的，因此微服务架构在广大的呼声下逐渐承接了单点应用的替代工作。随着容器技术的成熟，使用Docker重建一个应用的成本趋近于零。而K8S/Rancher在生产上的广泛