版本生成演算法
A. 用Keras生成面部Python實現
可採用的機器學習數據集：
兩者都包含人臉圖像。我把這兩個組合成一個文件夾。
最常聽到的兩種圖像生成技術是生成對抗網路（GAN）和LSTM網路。
LSTM訓練的時候速度非常慢，GAN訓練會快得多。實際結果花不到半小時，模糊的面孔就會開始出現。隨著時間的推移，圖像會更加逼真。
有許多GAN變種。我使用的一種稱為深度卷積神經網路（DCGAN）。DCGAN的優點在於它使用了卷積層。卷積神經網路目前是存在的最佳圖像分類演算法。
生成對抗網路是由一位名叫Ian Goodfellow的研究員發明的，並於2014年引入了GAN。
GAN非常強大。利用正確的數據，網路架構和超參數，您可以生成非常逼真的圖像。
將來，一些高級版本的GAN或其他一些內容生成演算法可能會讓我們做一些很酷的事情：
但GAN是如何運作的呢？
GAN實際上不是一個神經網路，而是兩個。其中之一是Generator。它將隨機值作為輸入並生成圖像。
第二是discriminator。它試圖確定圖像是假的還是真的。
訓練GAN就像一場競賽。Generator試圖在愚弄discriminator時變得盡可能好。discriminator試圖盡可能地將假圖像與真實圖像分開。
這將迫使他們兩個都改善。理想情況下，這將在某種程度上導致以下情況：
在現實中，您需要確保一切正常(數據、體系結構、超參數)。GAN對超參數值的微小變化非常敏感。
導入庫
第一步是導入所有需要的Python庫。
FaceGenerator類
這段Python代碼初始化了訓練所需的一些重要變數。
將訓練數據載入到模型中
此函數將文件夾的名稱作為輸入，並將該文件夾中的所有圖像作為numpy數組返回。所有圖像的大小都調整為__init__函數中指定的大小。
Shape=（圖像的數量，寬度，高度，通道）。
神經網路
這兩個函數定義了generator和discriminator。
神經網路模型訓練
對於每個epoch：
訓練結束後：
此函數可用於在訓練後生成新圖像。
訓練GAN很難，當你成功時，這種感覺會非常有益。
此Python代碼可以輕松用於其他圖像數據集。請記住，您可能需要編輯網路體系結構和參數，具體取決於您嘗試生成的圖像。
B. git 的版本是從文件內容計算出的哈希值， 會重復么git 是否通過比較已產生過的版本號列表來防止碰撞
git的版本應該是你說的從文件的內容計算出的哈希值，但還有提交作者的信息，及該次提交的時間戳
重復的情況是存在的，從數學的角度考慮，可能性是2的63次方分之一。
使用的是 SHA-1 哈希演算法，40位的長度
放置碰撞應該會考慮到，可以想像下比較簡單，如果重復等1秒後提交，因為是有提交的時間戳的
當然還有其他情況
但一般項目可以不用擔心，畢竟重復也只是理論層面的
可以想像下Linux也是通過git進行源代碼管理的
C. JS版本 排序演算法
1.三種排序--冒泡，選擇排序，快排
2.二分查找（非遞歸版本）
3.鏈表反轉
D. 我的世界地圖存檔從舊版本更新到新版本會出現什麼問題
一般不會有什麼問題，MC的地圖生成機制是當玩家到一個未生成區塊的距離足夠近的時候根據生成演算法生成區塊。
也就是說如果你用舊版本的地圖轉移到新版本里舊的已生成區塊仍然保持原狀，未生成的區塊則會在需要生成的時候按照新演算法生成。
可能出現的問題就是新舊地圖的分界線特別明顯、新地圖在舊地圖的邊緣生成了某些巨型結構導致舊地圖的部分區域被覆蓋。
E. letax編寫論文時，原有模版生成演算法格式為：algorithm1, 如何讓algorithm與章節關聯， 如：演算法3.1
LaTeX（LATEX，音譯「拉泰赫」）是一種基於ΤΕΧ的排版系統，由美國計算機學家萊斯利·蘭伯特（Leslie Lamport）在20世紀80年代初期開發，利用這種格式，即使使用者沒有排版和程序設計的知識也可以充分發揮由TeX所提供的強大功能，
能在幾天，甚至幾小時內生成很多具有書籍質量的印刷品。對於生成復雜表格和數學公式，這一點表現得尤為突出。因此它非常適用於生成高印刷質量的科技和數學類文檔。這個系統同樣適用於生成從簡單的信件到完整書籍的所有其他種類的文檔。
LaTeX使用TeX作為它的格式化引擎，當前的版本是LaTeX2ε。
Leslie Lamport開發的LaTeX是當今世界上最流行和使用最為廣泛的TeX宏集。它構築在Plain TeX的基礎之上，並加進了很多的功能以使得使用者可以更為方便的利用TeX的強大功能。使用LaTeX基本上不需要使用者自己設計命令和宏等，因為LaTeX已經替你做好了。因此，即使使用者並不是很了解TeX，也可以在短短的時間內生成高質量的文檔。對於生成復雜的數學公式，LaTeX表現的更為出色。LaTeX自從八十年代初問世以來，也在不斷的發展.最初的正式版本為2.09，在經過幾年的發展之後，許多新的功能，機制被引入到LaTeX中。在享受這些新功能帶來的便利的同時，它所伴隨的副作用也開始顯現,這就是不兼容性。標準的LaTeX 2.09引入了「新字體選擇框架」(NFSS)的LaTeX、SLiTEX，AMS-LaTeX等等，相互之間並不兼容.這給使用者和維護者都帶來很大的麻煩。為結束這種糟糕的狀況，FrankMittelbach等人成立了ATeX3項目小組，目標是建立一個最優的，有效的，統一的，標準的命令集合。即得到LaTeX的一個新版本3.這是一個長期目標，向這個目標邁出第一步就是在1994年發布的LaTeX2e。LaTeX2e採用了NFSS作為標准,加入了很多新的功能，同時還兼容舊LaTeX 2.09。LaTeX2e每6個月更新一次,修正發現的錯誤並加入前，LaTeX2e將是標準的。[1]
F. 求教VB冒泡排序演算法編寫，需要一個text框輸入，list記錄的，一個在List隨機生成的版本
Private Sub Command1_Click()
Dim i As Integer, j As Integer, A(4) As Integer
Dim temp As Integer
For i = 0 To 4
A(i) = InputBox("請輸入數字:", "系統提示", 0)
Next i
i = 0
j = 4
For i = 0 To 3
For j = 4 To i + 1 Step -1
If A(j) < A(j - 1) Then
temp = A(j)
A(j) = A(j - 1)
A(j - 1) = temp
End If
Next j
Next i
For i = 0 To 4
Print CStr(A(i)) + " ";
Next i
End Sub