日本地址生成器_一些常见的色彩搭配

• 日本地址生成器，一些常见的色彩搭配？
• 如何高效提高每日工作效率？
• 生成对抗网络GAN的基本原理是什么？
• 为什么中兴通讯没有自己的芯片？
• 扫码看视频有风险吗？

日本地址生成器，一些常见的色彩搭配？

排名前10的设计师色彩工具网站：

1，Coolors --快速配色方案生成器

2，Color Hunt --设计师和艺术家的调色板

3，uiGradients --精选的色彩渐变系列

4，ColorZilla --颜色工具

5，CSS Gradient --免费CSS渐变生成器工具

6，ColorSpace --调色板生成器和颜色渐变工具

7，WebGradients --免费线性渐变的集合

8，NIPPON COLORS --日本传统色彩

9，ColorDrop --数千种色彩方案

10，ColorFavs --调色板工具

更详细的内容请点击 http://www.jusotu.com/category/colors.htm

如何高效提高每日工作效率？

作为一位专门分享软件应用的作者，帮助大家提高工作效率是我写作的动力之一。

我把这个问题下的所有回答都翻了一遍！发现大多数回答都偏理论多点，那么如何才能即学即用，即刻提高工作效率呢？

注：文末有福利噢！真的，超级大福利！！

每个人的生活都有大大小小的事情构成，我们经常会碰到 “前一秒记得，后一秒忘记” 的情况，为防止忘记，我们都应该把它们记下来，让自己成为一个有条理的人。

首先技能君推荐的是一款超好用的 GTD 应用，希望大家耐心看完，相信也会受益匪浅~

TickTick 是一款简洁高效的 to-do list 待办事项和任务管理、提醒软件，它同时还是一款跨平台应用能让您在任何设备上轻松管理, 分享, 同步您的任务, 包括安卓, iOS 和浏览器插件。

在主界面中，默认打开的是「收集箱」，我们可以把临时的事情先写在这里，等后续想好如何分类再进行划分。

我们可以对某一个待办事项选择提醒时间和任务的重要程度，以及对其打标签和分类。

如果你不喜欢选择提醒时间这种方式，它的「智能识别日期」功能还能通过文字输入来设置提醒，例如技能君现在设置的就是 6 点 55 分和 7 点整的提醒。

当然，点击某个待办事项后还可以进行更多的操作，例如增加子列表、添加附件、开始番茄等等。

相信有小伙伴对「开始番茄」会感到比较好奇吧？

那么这个著名的番茄工作法怎么玩呢？对我们有什么帮助呢？

番茄工作法的具体操作就是先选择一个待完成的任务，将番茄时间设为25分钟，专注工作，中途不允许做任何与该任务无关的事，直到番茄时钟响起，然后休息5分钟，每4个番茄时段多休息一会儿。

那如果在某个番茄钟的过程里，突然想起要做某事怎么办？

使用番茄工作法不仅能极大地提高了工作的效率，还会有意想不到的成就感。

接下来让我们具体实操一下番茄工作法吧~

在「番茄计时」中，我们可以设置每个番茄的时长、短休息和长休息时长以及一些其他的设置。

在右上角就可以选择一个待办事项开始番茄，如果你喜欢在工作或学习中听白噪音，你还可以在番茄钟界面中根据喜好进行选择，在上面的动图中，技能君还演示了如何处理在番茄过程中不太紧急的事项。

值得一提的是，它还可以设置多种超赞的主题皮肤，管理任务也要你赏心悦目。

在正式开始前，我们需要知道一点: 双击Ctrl键，显示搜索框/隐藏搜索框。

1.秒搜文件/快速打开软件。

没有火萤酱前，我们需要打开我的电脑 —— E盘 —— 火萤酱，才能找到这个文件夹。

有了火萤酱后，双击Ctrl —— 输入“火萤酱”，极速打开文件，不管文件在哪个角落都可以把它揪出来。

2.丰富的小程序应用

输入 “XCX” 即可看其内置的小程序，包含翻译、快递和天气查询、二维码生成器、记事本共20款小程序，而且每一个小程序都有对应的指令。

在搜索框输入“关键词＋空格＋主要内容”，拿翻译小程序举例，输入“fy cat”，即可查询cat的中文翻译，当然这只是冰山一角而已呢~

3.系统命令

在搜索框输入“卸载”、“控制面板”、“关机”等等即可调用系统命令。

4.网络搜索

在搜索框按下“Tab”键，即可切换到网络搜索，可以直接搜索内容。

当然，还有更高阶的玩法。

火萤酱内置微信、bing、知乎、花瓣等21款主流搜索，使用“关键词＋空格＋主要内容”，即可指定网站进行搜索，并且还可以自定义网站！

输入框为空时，按下“回车”，即可到设置页面自定义网站。

另外，还可以切换打开方式，来选择自己喜欢的浏览器。

5.网站直达

没有火萤酱前，需要打开浏览器——输入完整的内容搜索——点击进入网页。

有了火萤酱后，只需要在搜索框输入设置的关键词即可到达指定网页！

在网址导航处即可自定义添加~

6.炫酷皮肤DIY

如果你觉得搜索框太单一了，你可以选择DIY设计一个独一无二的皮肤。

当然，也可以使用已有的皮肤。

个人喜欢这 “魔性跺脚” ，那你呢？~

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

最后福利来啦！

首先你需要搜索微信公众号：技能指南（我分享软件应用和资源的地方~）

在后台回复“效率”，文章中介绍的两款效率神器，直接领取！

回复“Adobe”，Adobe2017~2019 + Adobe 视频教程，一键获取！

回复“Office”，Office 2010~2019，一键获取！

回复“模板”，领取 1000 份超精美 PPT 模板！

回复“计算机”，可获计算机一到四级考试题库！

另外，还有 N 款效率神器在等着你哦~

如果觉得文章不错的话

生成对抗网络GAN的基本原理是什么？

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。

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），而生成算法学习类的分布（如生成器做的那样）。

想要学习生成器的分布，应该定义数据 x 的参数 p_g，以及输入噪声变量 p_z（z）的分布。然后 G（z，θ_g）将 z 从潜在空间 Z 映射到数据空间，D（x，θ_d）输出单个标量——一个 x 来自真实数据而不是 p_g 的概率。

训练判别器以最大化正确标注实际数据和生成样本的概率。训练生成器用于最小化 log（1-D（G（z）））。换句话说，尽量减少判别器得出正确答案的概率。

可以将这样的训练任务看作具有值函数 V（G，D）的极大极小博弈：

换句话说，生成器努力生成判别器难以辨认的图像，判别器也愈加聪明，以免被生成器欺骗。

当判别器不能区分 p_g 和 p_data，即 D（x，θ_d）= 1/2 时，训练过程停止。达成生成器与判别器之间判定误差的平衡。

一个有趣的 GAN 应用实例是在「Prize Papers」中检索相似标记，Prize Papers 是海洋史上最具价值的档案之一。对抗网络使得处理这些具有历史意义的文件更加容易，这些文件还包括海上扣留船只是否合法的信息。

每个查询到的记录都包含商家标记的样例——商家属性的唯一标识，类似于象形文字的草图样符号。

我们应该获得每个标记的特征表示，但是应用常规机器学习和深度学习方法（包括卷积神经网络）存在一些问题：

它们需要大量标注图像;

商标没有标注;

标记无法从数据集分割出去。

这种新方法显示了如何使用 GAN 从商标的图像中提取和学习特征。在学习每个标记的表征之后，就可以在扫描文档上按图形搜索。

其他研究人员表明，使用自然语言的描述属性生成相应的图像是可行的。文本转换成图像的方法可以说明生成模型模拟真实数据样本的性能。

图片生成的主要问题在于图像分布是多模态的。例如，有太多的例子完美契合文本描述的内容。GAN 有助于解决这一问题。

我们来考虑以下任务：将蓝色输入点映射到绿色输出点（绿点可能是蓝点的输出）。这个红色箭头表示预测的误差，也意味着经过一段时间后，蓝点将被映射到绿点的平均值——这一精确映射将会模糊我们试图预测的图像。

GAN 不直接使用输入和输出对。相反，它们学习如何给输入和输出配对。

下面是从文本描述中生成图像的示例：

用于训练 GAN 的数据集：

Caltech-UCSD-200-2011 是一个具有 200 种鸟类照片、总数为 11,788 的图像数据集。

Oxford-102 花数据集由 102 个花的类别组成，每个类别包含 40 到 258 张图片不等。

当其它研究员应用 GAN 处理图片和视频时，Insilico Medicine 的研究人员提出了一种运用 GAN 进行药物匹配的方法。

我们的目标是训练生成器，以尽可能精确地从一个药物数据库中对现有药物进行按病取药的操作。

经过训练后，可以使用生成器获得一种以前不可治愈的疾病的药方，并使用判别器确定生成的药方是否治愈了特定疾病。

Insilico Medicine 另一个研究表明，产生一组按参数定义的新抗癌分子的管道。其目的是预测具有抗癌作用的药物反应和化合物。

研究人员提出了一个基于现有生化数据的用于识别和生成新化合物的对抗自编码器（AAE）模型。

「据我们所知，这是 GAN 技术在挖掘癌症药物领域的首个应用。」- 研究人员说。

数据库中有许多可用的生物化学数据，如癌细胞系百科全书（CCLE）、肿瘤药物敏感基因学（GDSC）和 NCI-60 癌细胞系。所有这些都包含针对癌症的不同药物实验的筛选数据。

对抗自编码器以药物浓度和指纹作为输入并使用生长抑制率数据进行训练（GI，显示治疗后癌细胞的数量减少情况）。

分子指纹在计算机中有一个固定的位数表示，每一位代表某些特征的保留状态。

隐藏层由 5 个神经元组成，其中一个负责 GI（癌细胞抑制率），另外 4 个由正态分布判别。因此，一个回归项被添加到编码器代价函数中。此外，编码器只能将相同的指纹映射到相同的潜在向量，这一过程独立于通过额外的流形代价集中输入。

经过训练，网络可以从期望的分布中生成分子，并使用 GI 神经元作为输出化合物的微调器。

这项工作的成果如下：已训练 AAE 模型预测得到的化合物已被证明是抗癌药物，和需接受抗癌活性化合物实验验证的新药物。

「我们的研究结果表明，本文提出的 AAE 模型使用深度生成模型显著提高了特定抗癌能力和新分子的开发效率。」

无监督学习是人工智能的下一个蓝海，我们正朝着这一方向迈进。

生成对抗网络可以应用于许多领域，从生成图像到预测药物，所以不要害怕失败。我们相信 GAN 有助于建立一个更好的机器学习的未来。

下面，我们将提供一些有用的资源来了解更多有关对抗网络的信息。

为什么中兴通讯没有自己的芯片？

华为、中兴作为我国两大移动运营通信商，产品遍及全球很多地区。“华为”、“中兴”，这两个包含“中华”的品牌名称，在移动通信领域向全世界展示了我中华人民共和国的实力。

经历鸦片战争以及一系列屈辱历史，我们深刻明白落后就要挨打的真理，虽然大跃进时期“超英赶美”的方式有误，但是中华人民一直是积积向上，从不向任何国家和势力低头。

改革40年，我们与欧美一些国家的差距不断缩小，很多领域我们甚至处于世界领先水平。面对美国的贸易擦边球，中国也做出相应措施回击 但是，美国一直以老大哥的身份自居，怎会让中国这个社会主义国家威胁自己的地位呢？

中兴在近日被美宣布7年内禁止从美企购买元器件，这无疑是对中兴最大的打击。 福无双至，祸不单行，继美国过后，英国政府警告英国电信行业不要使用中兴的设备和服务，澳大利亚方面也表示将逐步淘汰华为、中兴手机，以后也不会再使用任何华为和中兴的产品。

作为局外人，我们不清楚中兴是否侵犯安全法规。但毫无疑问，中兴是美国贸易战的牺牲品。

近日很多网友表示中兴是缺乏自主知识产权，应该向华为一样自主研发芯片。 这的确是一方面的原因，但是就算拥有知识产权别人一个“安全原因”照样打压你，华为在美国一样受限制，随后是一批跟风的国家。

我们应当关注，后期还会不会有中华企业因“安全原因”受到欧美国家的处罚。对于像中兴这样的企业，我们不能在它最危难的时期落进下石，批判其缺乏创新意识。

很多事情，不是我们想做就能做到的，付出努力，不一定能得到预期的收获，我们不能因为失败，而否认其当初的努力。就像当年高考，我们很多有都想考清华、北大，又有多少人能如愿考上。芯片也是一样，自主研发芯片非常难。

其次，很多国产企业都有自主研发的部门，可惜产品一时半会无法达到欧美国家的水平，但是又有多少消费者愿意花同样的钱购买国货呢。

大家都谈爱国情怀，都谈创新，都说抵制某某国的货物。但是如果拿出纯国货，又有多少人买账呢？相反却说其产品诚意不足。有的人甚至一个马桶都跑到日本购买。

况且现在是经济全球化时代，哪有纯国产的电子产品，手机的很多器件都是外国的，即使华为也一样。比如说相机的传感器（日企索尼为主）、手机的存储芯片（韩企三星为主），如果一味盲目宣扬所谓的“爱国情怀”那就是闭关锁国。

给科技以时间，给中国企业以时间。造芯片不是仅有钱、想法就可以成事的，往往付出大量投入都不一定有回报，谁不想成功？如果你成功了，你就是马云、刘强东，失败了就是贾跃亭，成为万夫所指。最后引用中兴内部信的一段话结束全文

“不盲目猜想。任何通往光明未来的道路都不是笔直的，公司国际化征程也同样伴随着曲折和不平。在前进的路上，我们要坚定信念，相信自己，更要相信公司，相信经历风雨后我们会变得更加坚强 。”

扫码看视频有风险吗？

有， 一、扫码下载APP二维码本身是不带病毒的，但通过扫描二维码下载的软件安装包可能会带有病毒，手机一旦被植入木马程序，支付账号、手机号、通讯录、等信息都存在被泄露的风险。

二、扫码转网页扫描二维码后跳转的网页，安全性得不到有效保障，有可能会在扫码之后跳转到不法分子搭建的钓鱼网站，这些网站会诱导用户进入填写账号密码、下载恶意脚本等，不仅窃取用户信息，更有甚者还可能威胁到用户的财产安全。

三、扫码加好友扫码加好友请求大多为微商，加了他们的微信号，可能会经常收到一些产品广告信息，或者经常被各种推销朋友圈刷屏，当然也有一些人通过添加好友，获取用户的照片和个人信息后贩卖牟利。

四、扫码加关注虽然公众号后台对个人隐私保护得非常严格，隐私泄露的风险相对比较低，但如果关注是诈骗团伙或传销组织，就可能经常收到一些洗脑内容，稍有不慎就可能被骗。