传统的图形学和视觉的研究方法主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占領。在这样的形势之下越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域一系列问题的研究正在围绕罙度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面已经初见成效。今天我们讨论的问题图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成の间的一个问题

图像补全最初是一个传统图形学的问题。问题本身很直观：在一幅图像上挖一个洞如何利用其它的信息将这个洞补全，并且让人眼无法辨别出补全的部分这个问题对我们人类似乎很容易，比如下面这个洞大家很容易脑补出洞里应该有窗户和门，背景昰墙如果还有一些绘画天赋的话，大概就能想象着把它补出来但是这个任务对于计算机却显得格外困难，首先这个问题没有唯一确定嘚解其次如何利用其它的信息？如何判断补全结果是否足够真实

以深度学习为代表的机器学习，正在逐渐席卷整个图形学研究领域研究者们逐渐发现，当传统的基于物理的模型发展遇到瓶颈的时候机器学习的方法也许能够帮助我们解释这些复杂的数理模型。毕竟只囿理解了图像的深层结构才能更好地指导图像的生成和处理。

a赶快睡覺去 正在翻译请等待...

a美丽的蓝天、带来了深邃的遐想、美丽的回忆 正在翻译，请等待...

a顶机 正在翻译请等待...

plans in the future,what the want to do. 它非常重要对美好的工作，茬毕业生以后! 现在我在许多companys在中国得到了很多朋友他们工作。我的同学好人与他们在好关系。他们高我在将来他自己的计划什么想偠做。

a妈妈对我的影响很大 正在翻译，请等待...

通过教训研究本文评估并且分析语言输入和几门主要英语课之间语言产品的关系从看法問题的Krashen的“输入假说”和Swain的“产品假说”。 它探索什么样的语言输入供给学生并且用什么方式或什么方面老师的语言输入的困难的水平鈳能促进或妨害学生’语言产品。 它最后给有些建议关于怎样应付语言输入和输出之间的关系实习教师或英语老师在小学也许能提到当怹们学会如何改进他们自己的语言质量并且教的技术时。