AI作画原理及相关理论解析
本文探讨了AI作画，特别是深度学习技术如何驱动这一艺术形式的发展。AI作画基于卷积神经网络（CNN），通过学习艺术作品风格和内容生成新作品。流程包括数据收集、模型训练、风格迁移和后处理。文章介绍了风格迁移理论，包括内容损失和风格损失，以及生成对抗网络（GAN）的基本概念。提供的代码示例展示了使用TensorFlow和Keras实现风格迁移的简化过程。为了优化结果，可以调整优化器、权重参数、模型选择及图像处理技术。
Python数据科学之旅从基础到深度学习
【4月更文挑战第10天】在这系列文章中，我们探讨了数据科学中重要的Python库，如NumPy和Pandas，以及深度学习框架TensorFlow和PyTorch。NumPy提供高性能的多维数组操作，Pandas则提供了灵活的数据处理和分析。通过Matplotlib和Seaborn进行数据可视化