基于生成对抗网络（GAN）的图像修复算法，旨在通过利用深度学习技术修复图像中的缺陷和损坏区域。算法中包括两个主要组件：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器使用的是无注意力机制的全卷积架构UNet，而判别器采用的是PatchGAN架构。预处理过程中，加载图像和掩码文件并调整大小，进行随机掩码应用，准备模型输入。生成器根据对抗损失、感知损失和结构一致性损失调整其参数，以改善生成图像的质量和真实性。判别器评估两类图像：真实的未损坏图像和生成器产生的修复图像。通过设计生成器和判别器，算法能够有效地处理和修复图像中的缺陷。
2025-06-16 10:10:08
56.08MB
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创建爬虫
feapder create -s first_spider
创建后的爬虫代码如下：
import feapder
class FirstSpider(feapder.AirSpider):
def start_requests(self):
yield feapder.Request("https://www.baidu.com")
def parse(self, request, response):
print(response)
if __name__ == "__main__":
FirstSpider().start()
直接运行，打印如下：
Thread-2|2021-02-09 14:55:11,373|request.py|get_response|line:283|DEBUG|
-------------- FirstSpider.parse request for ----------------
url = http
2025-06-10 23:32:28
493KB
1
【项目资源】：
包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。
包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。
【项目质量】：
所有源码都经过严格测试，可以直接运行。
功能在确认正常工作后才上传。
【适用人群】：
适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。
可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【附加价值】：
项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。
对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。
【沟通交流】：
有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。
鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
2025-05-17 23:09:08
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2025-05-16 10:13:15
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2025-05-07 16:32:52
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2025-04-25 20:41:40
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2025-04-24 12:46:52
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2025-04-19 15:41:35
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车牌识别是一种利用计算机视觉技术对车辆的车牌进行自动识别的系统。基于MATLAB的车牌识别系统可以通过以下步骤进行设计：
车牌定位：使用图像处理算法对车辆图像进行处理，提取出车牌区域。常用的方法包括颜色分割、边缘检测等。
字符分割：对车牌区域进行字符分割，将每个字符单独提取出来。常用的方法包括投影法、边缘检测等。
字符识别：使用字符识别算法对每个字符进行识别。常用的方法包括模板匹配、神经网络等。
车牌识别：将每个字符的识别结果组合起来，得到完整的车牌号码。
需要注意的是，车牌识别是一个复杂的问题，涉及到图像处理、模式识别等多个领域的知识。以上示例只是一个简单的示例，实际的车牌识别系统设计可能需要更多的步骤和算法来提高准确性和鲁棒性。
2025-04-17 19:37:37
187KB
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2025-04-03 13:54:34
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