1632
правки
Изменения
м
{| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
|+
|-align="center"
|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
|-style="font-size: 16px;"
|
24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
''Антивоенный комитет России''
|-style="font-size: 16px;"
|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
|-style="font-size: 16px;"
|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
|}
rollbackEdits.php mass rollback
{{В разработке}}
Пример:
* тренировочные данные данные {{---}} два множества: <code>{реальные фотографии}, {картины К. Моне}</code>;
* приложение {{---}} взяли любую фотографию, например, поле с цветами; получили поле с цветами в стиле К. Моне.
Для того, чтобы описать полный порядок работы Pix2Pix, обратимся к примеру:
Пусть у вас есть набор пар, состоящий из реальных фотографий и их сегментаций. Задача состоит в том, чтобы чтобы научиться генерировать из сегментированных изображений реальные.
* помещается сегментированное изображение в генератор U-Net, и он генерирует некоторый выход;
* дальше сгенерированное изображение соединяется с исходным входным сегментированным изображением, и это все идет в PatchGan дискриминатор, который выводит матрицу классификации, состоящую из значений между 0 и 1, которая показывает, насколько реальны или поддельны разные части этого изображения;
