到真的见面的时候，菲利普担心“见光死”，想留个美好的回忆，偷偷的先行离去 ...PS：就剧中的小黑而言，绝大部分的人的牌，比小黑好的多的吧。触不可及 观后感： 菲利普 选择 录用小黑， 有个细节点 ，小黑把菲利普当成正常人，没有任何的怜悯，同情；最终在小黑的撮合下，菲利普见到的笔友 ... 后续的结局不错， 菲利普有了新生活，小黑也有了一个很好的结局~而小黑呢，背景出身很差，刚刚放出来，破罐子破摔，自暴自弃，准备去领取失业金的人，意外的被菲利普录用；--- 在小黑的撮合下，菲利普见到笔友。
春天来了，又到了万物复苏的季节。 总想安安静静的写点什么，奈何总是静不下心来。
纵有千言万语，在手指按下键盘的那一刻，突然又感到思维枯竭。 或许 这里不是抒发情感的地方，多想想工作，
如何在技术上提升自己，如何分享更多的技能，知识点。 怎样表达通俗易懂！
春天是一个播种的季节，多努力，...
GAN模型（Generative Adversarial Networks）是一种生成模型，主要由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成假样本，判别器负责区分真假样本，两个网络相互对抗、相互博弈，直到生成器生成的样本与真实样本
不可
区分，达到了生成模型的目的。
GAN的基本原理是通过训练生成器和判别器来实现样本生成。生成器的输入通常是一个噪声向量，输出是一个与真实数据具有相同分布的样本。判别器的输入是样本，输出是一个标量，表示样本是真实样本的概率。
训练过程中，生成器通过生成假样本来欺骗判别器，判别器则通过判断样本的真实性来打击生成器。在这个过程中，生成器和判别器的参数都不断更新，直到生成器生成的样本越来越接近真实样本，判别器也越来越难以区分真假样本。
GAN模型在图像生成方面取得了很大进展，它可以生成高质量的图像，并且可以控制生成图像的特定属性。例如，通过改变输入噪声向量的某些维度，可以生成不同风格的图像。GAN模型还可以进行图像转换，例如将黑白照片转换为彩色照片。
近年来，随着深度学习技术的发展，GAN模型在图像生成领域的应用越来越广泛。其中，一些最新的GAN模型（如StyleGAN和BigGAN）已经可以生成更加复杂、高质量的图像，这些模型在人脸生成、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。
