版本生成算法
A. 用Keras生成面部Python实现
可采用的机器学习数据集：
两者都包含人脸图像。我把这两个组合成一个文件夹。
最常听到的两种图像生成技术是生成对抗网络（GAN）和LSTM网络。
LSTM训练的时候速度非常慢，GAN训练会快得多。实际结果花不到半小时，模糊的面孔就会开始出现。随着时间的推移，图像会更加逼真。
有许多GAN变种。我使用的一种称为深度卷积神经网络（DCGAN）。DCGAN的优点在于它使用了卷积层。卷积神经网络目前是存在的最佳图像分类算法。
生成对抗网络是由一位名叫Ian Goodfellow的研究员发明的，并于2014年引入了GAN。
GAN非常强大。利用正确的数据，网络架构和超参数，您可以生成非常逼真的图像。
将来，一些高级版本的GAN或其他一些内容生成算法可能会让我们做一些很酷的事情：
但GAN是如何运作的呢？
GAN实际上不是一个神经网络，而是两个。其中之一是Generator。它将随机值作为输入并生成图像。
第二是discriminator。它试图确定图像是假的还是真的。
训练GAN就像一场竞赛。Generator试图在愚弄discriminator时变得尽可能好。discriminator试图尽可能地将假图像与真实图像分开。
这将迫使他们两个都改善。理想情况下，这将在某种程度上导致以下情况：
在现实中，您需要确保一切正常(数据、体系结构、超参数)。GAN对超参数值的微小变化非常敏感。
导入库
第一步是导入所有需要的Python库。
FaceGenerator类
这段Python代码初始化了训练所需的一些重要变量。
将训练数据加载到模型中
此函数将文件夹的名称作为输入，并将该文件夹中的所有图像作为numpy数组返回。所有图像的大小都调整为__init__函数中指定的大小。
Shape=（图像的数量，宽度，高度，通道）。
神经网络
这两个函数定义了generator和discriminator。
神经网络模型训练
对于每个epoch：
训练结束后：
此函数可用于在训练后生成新图像。
训练GAN很难，当你成功时，这种感觉会非常有益。
此Python代码可以轻松用于其他图像数据集。请记住，您可能需要编辑网络体系结构和参数，具体取决于您尝试生成的图像。
B. git 的版本是从文件内容计算出的哈希值， 会重复么git 是否通过比较已产生过的版本号列表来防止碰撞
git的版本应该是你说的从文件的内容计算出的哈希值，但还有提交作者的信息，及该次提交的时间戳
重复的情况是存在的，从数学的角度考虑，可能性是2的63次方分之一。
使用的是 SHA-1 哈希算法，40位的长度
放置碰撞应该会考虑到，可以想象下比较简单，如果重复等1秒后提交，因为是有提交的时间戳的
当然还有其他情况
但一般项目可以不用担心，毕竟重复也只是理论层面的
可以想象下Linux也是通过git进行源代码管理的
C. JS版本 排序算法
1.三种排序--冒泡，选择排序，快排
2.二分查找（非递归版本）
3.链表反转
D. 我的世界地图存档从旧版本更新到新版本会出现什么问题
一般不会有什么问题，MC的地图生成机制是当玩家到一个未生成区块的距离足够近的时候根据生成算法生成区块。
也就是说如果你用旧版本的地图转移到新版本里旧的已生成区块仍然保持原状，未生成的区块则会在需要生成的时候按照新算法生成。
可能出现的问题就是新旧地图的分界线特别明显、新地图在旧地图的边缘生成了某些巨型结构导致旧地图的部分区域被覆盖。
E. letax编写论文时，原有模版生成算法格式为：algorithm1, 如何让algorithm与章节关联， 如：算法3.1
LaTeX（LATEX，音译“拉泰赫”）是一种基于ΤΕΧ的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在20世纪80年代初期开发，利用这种格式，即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能，
能在几天，甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。对于生成复杂表格和数学公式，这一点表现得尤为突出。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的文档。
LaTeX使用TeX作为它的格式化引擎，当前的版本是LaTeX2ε。
Leslie Lamport开发的LaTeX是当今世界上最流行和使用最为广泛的TeX宏集。它构筑在Plain TeX的基础之上，并加进了很多的功能以使得使用者可以更为方便的利用TeX的强大功能。使用LaTeX基本上不需要使用者自己设计命令和宏等，因为LaTeX已经替你做好了。因此，即使使用者并不是很了解TeX，也可以在短短的时间内生成高质量的文档。对于生成复杂的数学公式，LaTeX表现的更为出色。LaTeX自从八十年代初问世以来，也在不断的发展.最初的正式版本为2.09，在经过几年的发展之后，许多新的功能，机制被引入到LaTeX中。在享受这些新功能带来的便利的同时，它所伴随的副作用也开始显现,这就是不兼容性。标准的LaTeX 2.09引入了“新字体选择框架”(NFSS)的LaTeX、SLiTEX，AMS-LaTeX等等，相互之间并不兼容.这给使用者和维护者都带来很大的麻烦。为结束这种糟糕的状况，FrankMittelbach等人成立了ATeX3项目小组，目标是建立一个最优的，有效的，统一的，标准的命令集合。即得到LaTeX的一个新版本3.这是一个长期目标，向这个目标迈出第一步就是在1994年发布的LaTeX2e。LaTeX2e采用了NFSS作为标准,加入了很多新的功能，同时还兼容旧LaTeX 2.09。LaTeX2e每6个月更新一次,修正发现的错误并加入前，LaTeX2e将是标准的。[1]
F. 求教VB冒泡排序算法编写，需要一个text框输入，list记录的，一个在List随机生成的版本
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("请输入数字:", "系统提示", 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