清华大学毕业证图片生成器表达式以及清华大学学生证生成器

本文由英伟达的研究人员撰写TaesungPark、Ming-YuLiu、Ting-ChunWang和Jun-YanZhu(朱俊彦)以前一起完成的CRN、pix2pixHD明星语义图像合成的效果**成为渣渣**,**△**推断语义布局合成图像|图片来自论文InferringSemanticLayoutforHierarchicalText-to-,因为语义信息是通过的SPADE层提供的。

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问题一.Python爬虫要从高清美图开始！附教程

写在前面

前几天玩游戏时，lol盒子右下角有广告，

广告大概是这样的

伸手党请戳文章末尾

嘿，小妹妹，还有cosplay，点进去看看。

哇，找一个好玩的网站，很多漂亮的女生，页面打开流畅，点击后有的浏览页面有好听的音乐，产品体验极佳。

然而，每组图片只能看到前几张图片，后面的图片只能看到缩略图。如果你想继续看或打包下载花银，通常需要1-5rmb。

ctrlC ctrlV几张后不开心，所以保存一个看不到所有的图片，另一个，麻烦，太麻烦了。

俗话说，姐姐是第一生产力，鲁迅有云，懒人创造美好世界。

项目编写

试试看能不能找到有趣的东东。首先，习惯性地看html源码，blabla一堆，大头，pass。

从页面源代码来看，页面应该是前端渲染的，直接分析爬虫爬会比较麻烦。既然是前端渲染，我们来看看请求。首页必须加载相册列表，没什么用。直接查看加载特定相册的请求结果，点击相册，跳过图片，看看是否有可用的接口。

复制，浏览器启动，请求后返回以下信息

显然是相册的详细信息获取接口，但是怎么会有一些像编码过的东西呢？既然编码了，解码出来看看，postman走起。postman成功分析结果

上下翻看，发现了一个神奇的链接，是一个zip压缩包，嗯，有点意思。

下载后解压，哈哈，其实是相册的所有照片。

看返回结果，很明显使用了jsonp，然后试着减少参数，去除返回结果中恼人的无用前缀，最后简化到只剩下一个参数，id，这个界面太可爱了。

此外，还发现了网页上音乐的地址。

到目前为止，该网站的核心资产已经被扒出来了，下面就开始批量爬吧。

爬虫思路

有两种想法。一种是利用主页调用的相册列表参数接口获取相册列表，然后通过列表爬行压缩包地址。另一种是直接从1开始尝试到主页上最新的相册id。最后，我决定采用第二种想法，因为即使是隐藏在主页上的相册也可以这样找到。

开始，建立数据库，数据表，为了方便后续的额外执行，并在服务器上爬行，所以使用springboot配合异步调用实现。一开始使用post调用方法，结果试图抓取一两百个到数据库，怎么重复这么多啊，怎么同样id和我用postman直接调整的结果不一致？很有可能开反爬。

转变思路，postman采用的是get因此，程序试验也被使用get调用方法，增加线程随机睡眠时间和User-
Agent模拟普通用户浏览器访问行为的请求头。bingo，正确的图包名称、下载地址、音乐名称、音乐下载地址等信息已成功获取。

爬上服务器。等了十分钟左右，爬完之后，共有892个有效的图包记录，202个有效的音乐记录。

爬到地址后不能算结束。你必须下载所有真正的压缩包，写一个批量下载的方法。服务器启动，然后开始下载。速度还可以，可以接近7MB/S。

从上午11点开始到晚上9点下载完成，总共耗时10个小时，从服务器上全部下载回来吧。

经过长时间的等待，我终于下载并写下了脚本统计结果。最后，我得到了一张36大小的图片.5GB。

项目效果图：

写在最后

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加油！

30天Python学习计划，供大家参考。

第1天

Python简介-Python的历史/Python的优缺点/Python的应用领域

Python环境搭建

第2天

使用python解释器

关于python简要介绍语法

第3天

词法结构

操作符和表达式

第4天

python数据结构列表/字符串/元组

第5天

python数据结构字典/集合

第6天

python流程控制1

if语句

for循环

while循环

第7天

python流程控制2

continue语句

break语句

pass语句

第8~9天

格式化字符串

读写文件

第10~12天

python函数

Lambda表达式

编码风格

第13天

python模块

第14天

迭代器

生成器

生成器表达式

第15~16天

错误和异常

第17~19天

面向对象编程

第19~20天

标准库使用

日期和时间

操作系统接口

第21天

安装Python模块

第22~23天

虚拟环境和包

第24天

多线程

第25~30天

训练题

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问题二.专科考研有清华大学专科毕业证怎么认定达到同等学力考研？

只要有2年的工龄，就可以以同等学力的身份参加研究生入学考试。通过初试后，复试时可以增加一定科目的考试。

大多数985或211都会对同等学力的考生有一些限制，很多专业明确不接受同等学力的考生。因此，在申请考试前，您必须仔细检查拟考学校的招生手册和招生计划汇总，并在计划的分项说明中具备招生条件。招生手册中对同等学力考生有明确或隐含的要求，要好好看看。这一点不容忽视。

问题三.涂鸦一键变现实照片，我被自己的绘画技巧震惊了CVPR新研究

来自凹非寺的安妮

量子位出品|QbitAI

在平静的水面上，剧变突然出现。

黑弧从半空延伸而下，划过半个圈。然后自己填满，就像一座岩山，落在水中。

水面上有波纹。揉眼睛，绝不是看花眼：你看岩山纹路崎岖，倒影也清晰可见。

第二、第三，也接踵而至。

透过现象看本质，控制这一切的是电脑前手持鼠标涂鸦的程序员。

英伟达程序员の现实扭曲力场，启动！

他手里拿着的工具叫GauGAN，高更，印象派大师(Gauguin)不到一个字的区别，绘画的逼真程度远高于它。

除凭空造山外，还可秒加飞下瀑布：

种树什么的，更是小菜一碟：

照片中应该有什么取决于鼠标。

除了创造不存在的物体外，GauGAN也可以穿越日夜，扭曲季节:

而且它创造的景物，细致到以前的算法都无法企及。

对细节要求很高的作品，如运动场景、动物照片等，也可以根据涂鸦生成。

有Twitter来自英伟达的网友发布GTC展厅惊呼：

妈妈，我被自己的艺术能力震惊了！

神仙操作，大洋这岸的量子位自愧不如。
好了，正式介绍英伟达的产品

GauGAN

：如果你画一幅涂鸦，用颜色区分每一块对应的物体，它可以根据你的杰作合成真实世界的效果图。在AI边界，你的涂鸦有一个学名，叫做语义布局。
要实现这种能力，GauGAN依靠空间自适应归一化合成法

SPADE

架构。本算法论文SemanticImageSynthesiswith
Spatially-AdaptiveNormalization已经被CVPR2019年接收，口头报告（oral）。
像往常一样，这篇论文还是实习生。其他作者来自英伟达和MIT，CycleGAN中国小弟弟的创造者

朱俊彦

也在其中。

这是目前基于语义合成图像的最有效的方法。

适应神奇的空间

研究人员揭开了论文SPADE神秘面纱。

此前，语义图像合成领域有一套流水线加工工艺：语义布局直接（Semantic
Layout）输入深度神经网络，然后通过卷积、归一化和非线性层输出合成图像。

△

推断语义布局合成图像|图片来自论文InferringSemanticLayoutforHierarchicalText-to-
ImageSynthesis
但这种传统的神经网络架构并非最优解，归一化层通常允许输入语义蒙版中的信息

流失

，合成效果差。
为了解决这个问题，研究人员提出了空间适应标准化的新方法（SPatially-Adaptive(

DE

)normalization），简称SPADE。

这是一种条件，通过学习的空间适应变换，通过语义布局调整激活函数，使语义信息在整个网络中有效传播，避免语义信息丢失。

SPADE与批标准化（BatchNormalization）激活函数类似channel-
wise它是标准化的，但在许多标准化技术中，实际的标准化操作应用于所学的仿射层（AffineLayer）。
SPADE与批标准化（BatchNormalization）激活函数类似channel-
wise它是标准化的，但在许多标准化技术中，实际的标准化操作应用于所学的仿射层（AffineLayer）。

但在SPADE从语义分割图中学习仿射层。这类似于

条件标准化

，然而，所学的仿射参数现在需要空间自适应，即对每个语义标签使用不同的缩放和偏差。
这样小的变化，让语义信号可以

作用于所有层输出，不会在生成图像中丢失语义信息。

{n}

△

SPACE生成器结构{n}此外，因为语义信息是通过SPADE层提供的，因此随机向量成为神经网络的输入，所以，你还能随心改变图像的画风。

{n}

效果+++