ai对话聊天软件glow,英语翻译baby,please try to forgive me stay here,don't put out the glow hold me now,don't bother if every minute it makes me weaker you can save me from the man that i've become,oh yeah looking back on the things i've done i was trying to be someo

英语翻译baby,please try to forgive me stay here,don't put out the glow hold me now,don't bother if every minute it makes me weaker you can save me from the man that i've become,oh yeah looking back on the things i've done i was trying to be someo

shape of my heart baby,please try to forgive me 宝贝,请试着原谅我stay here,don't put out the glow 呆在这儿,不要失去热情hold me now,don't bother 抓紧我,不要困扰if every minute it makes me weaker 在我虚...

学PS难不难

对于ps我不懂，无法作评论！

2020年5G手机换机潮超热，OPPO Reno4系列为什么卖得这么好

我觉得这和目前人们的用机需求有关。首先，5G替代4G是大势所趋，换手机最好就一步到位买5G机；其次，5G会导致手机电量消耗更多，支持快充的手机会比较受欢迎；最后一点，5G会进一步丰富我们的用机体验，其中视频最受人关注，影像功能突出的手机自然会得到更多青睐。这就正好解释了OPPO Reno4系列大卖的原因，该系列手机本身就定位5G视频手机，视频超级防抖3.0、超级夜景视频等黑科技加持，拍出来的画面又稳又清晰，而且在光线不足的环境下还能拍出明亮的视频画面。另外手机还支持65W超级闪充，可以分分钟回血，体验上非常不错。很多人就是被Reno4系列强大的产品力圈粉的，权威机构赛诺最近发布了一份报告，表示Reno4系列是今年第二季度5G手机销量大增的主力军，人们选择购买的原因主要来自几点：外观轻薄时尚、65W闪充、拍视频好，印证了上面的说法。最后一点也比较重要，Reno4价格在3K左右，这个档位是大部分人愿意接受的价位，有很大的用户群体，一定程度上刺激了销量的增长。所以预算在3000左右的，建议你可以考虑一下Reno4系列，这个价位结合它带来的体验，还是很香的。

OPPOrenopro＋参数

AI 焕采视频美颜AI 视频增强IMX766 索尼联合开发旗舰传感器星钻工艺（Reno Glow2.0）65W 超级闪充AI 精致证件照Soloop 即录闪电启动星河入梦 | 浮光夜影*尺寸和重量因配置、制造工艺、测量方法的不同可能有所差异尺寸与重量长：约 159.9mm宽：约 72.5mm厚：约 7.99mm重量：约 184g尺寸和重量因配置、制造工艺、测量方法的不同可能有所差异存储8GB+128GB | 12GB+256GBRAM 规格：LPDDR4xROM 规格：UFS3.1存储卡：不支持OTG 数据传输：支持（支持反向充电）

什么是“基于流的生成模型”，如何理解

基于流的生成模型是继 GAN 和 VAE 之后的第三种生成模型，但这只是很多人的初步印象。其实这种模型在 2014 年就被提出，比 GAN 还早，但仅在近期由于 OpenAI 提出了 Glow 模型才被人注意到。基于流的生成模型具有可逆和内在并行性的优点。实际上，生成模型可以分为四个类别：自回归、GAN、VAE、flow-based（基于流）。以图像生成为例，自回归模型需要逐像素地生成整张图像，每次新生成的像素会作为生成下一个像素的输入。这种模型计算成本高，并行性很差，在大规模生成任务中性能有限。WaveNet 就是一种自回归模型，最大的缺点就是慢。其它典型的自回归模型还有 PixelRNN 和 PixelCNN。此外，自回归模型也是可逆的。相对于自回归模型，基于流的生成模型的优势是其并行性。相对于 VAE 和 GAN，基于流的生成模型的优势是：可以用隐变量精确地建模真实数据的分布，即精确估计对数似然，得益于其可逆性。而 VAE 尽管是隐变量模型，但只能推断真实分布的近似值，而隐变量分布与真实分布之间的 gap 是不可度量的，这也是 VAE 的生成图像模糊的原因。GAN 是一种学习范式，并不特定于某种模型架构，并且由于其存在两个模型互相博弈的特点，理论的近似极限也是无法确定的。基于流的生成模型却可以在理论上保证可以完全逼近真实的数据分布。有这么多的优点，以一己之力轻松克服 WaveNet 的缺点也不是什么难事了。基于流的生成模型可以大致理解为：它希望将数据表示成简单的隐变量分布，并可以从该分布中完全还原真实数据的分布。也就是说，它要学习的是一个可逆函数。利用雅可比矩阵的这个性质：一个函数的雅可比矩阵的逆矩阵，是该函数的反函数的雅可比矩阵，NICE 和 RealNVP 提出了通过顺序的可逆函数变换，将简单分布逐步还原复杂的真实数据分布的归一化流过程，如下图所示。后来在 Glow 中提出用 1x1 可逆卷积替换 NICE 和 RealNVP 中的可逆变换。由于可以进行精确的密度估计，基于流的生成模型在很多下游任务中具备天然优势，例如数据补全、数据插值、新数据生成等。在 Glow 中，这种模型展示了其在图像生成和图像属性操控上的潜力：Glow 实现的人脸图像属性操作。训练过程中没有给模型提供属性标签，但它学习了一个潜在空间，其中的特定方向对应于胡须密度、年龄、头发颜色等属性的变化。这类模型是不是能超越 GAN 不好说，但相对于 VAE 还是有很明显的优势，在未来的生成模型研究领域中也是非常值得期待和关注的方向。