行运盘 火星拱金星 金星与火星刑

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克里斯托弗·伦斯特罗姆，美国著名占星师、占星作家，从业超过35年，出版多本书籍、创立占星 及教学项目，在多个媒体开设专栏。主要风格为指导。

译文出处请注明星译社及译者。

整体星象——译者：即兴幻想

只要火星还在天秤座（9月14日-10月30日），你就得在人际关系上多花点心思。因为，当象征勇气和行动力和火星行运在金星掌管的领域，就不太会有独行侠之类的事情。诚然，落在天秤座的火星就像是假小子穿上公主裙一样不自在，但是协作与合作始终是解决问题应有的方式。这意味着你需要学会什么时候该妥协让步，找到一个各方矛盾的缓冲停战区，而毫无疑问，天秤座火星的能量也会改善言谈举止，提升你的吸引力。

白羊座——译者：安德烈

火星在天秤座，这个时候你不会孤军奋战。天秤座是代表伙伴、伴侣关系和婚姻的星座，因此，如果你单身，那么你不会单身太久。你很快就会找到自己的另一半。如果你已经有了另一半，那么你们的关系会变得更加严肃、更加忠诚，做到这一点不容易，但是现在你的守护星在天秤座，你必须学会好好表现。这回让你展现出自己不为人知的一面。你可以把这段时间想象成宇宙在训练你的度。

金牛座——译者：安德烈

本周的重点在于工作和金钱。你的所有重点都在这些事情上，无论你是正在面试一份工作，还是你已经想好了某个数额的薪资，或是你觉得可以个人投资的项目。重要的是，你要记住，像现在这样的时候——你可以抱有乐观的期待。让他人畅所欲言，接受一件，拥抱合作。也许别人说的并不合你的想法，但这些观点会拓宽你的事业，向你展示出还有其他的能自己想要的东西。

双子座——译者：clover

本周别怕让人重复他们说过的话。太阳对冲海王星一定会让你头脑不清楚的，而你也不想在没搞懂的时候装懂。不存在“蠢”问题——特别是在9月14日和16日，因为提出了该问题而避免犯严重错误时。你可能也会对技术性专业术语的价值质疑，如果“它”出现在电邮或者对话中超过两次，这或许就表明某个所谓的专家正在试图掩盖自己的错误。

巨蟹座——译者：安德烈

火星在天秤座的时候，你爱的人的生活出现变化也会影响到你，但这时你要抑制自己的保护本能，让当事人自行解决分歧。现在你星盘当中代表家庭、家人的宫位有很多争吵与好斗的能量。你可能会试图说服不和的双方友好解决分歧，但短期之内情况不会缓和。事实上，目前的争端可能需要到11月初才能解决。在此之前，你可能会发现充当调解和仲裁的人会轮现。

狮子座——译者：安德烈

本周不要为金钱困扰。太阳和海王星形成对分相，这个相位一定会让你觉得自己无论做什么都无法领先，一切都像是徒劳无功。然而，现在反映出来的更多是你的精神状况，而不是实际状况。9月16日，田阳和冥王星形成三分相，这个相位会给你带来，这个消息和销售、或者某种基金有关。重整旗鼓的道路漫长而艰巨，但你要知道，你们正在取得显著的进步。

处女座——译者：脚步

这会是不稳定的一周，因为处女座内的太阳与双鱼座内的海王星形成对冲相。这会让你感觉像是楼上有人趁你不注意时往你的柑橘晨饮里丢了片。海王星强势的时候，每件事情都变得朦胧不清。要将这种失去平衡的感觉摇头甩开会是困难的，这也正是你会被强烈建议回避任何重大会晤、激烈对抗或戏剧性决定的缘故。你只不过是头脑不清醒而已，并且在海王星效应消散之前——也就是9月18日——都会是这样的状态。

天秤座——译者：海浪泡沫

火星从9月14日到10月30日会在你的星座。火星无论到哪都会造成冲突，所以你预计要应对各种不安、挑战和危机。但这不一定会是坏事。事实上可能会是好事，因为火星会稳固你的决心，加强你的意志力。你会觉得自己不再需要欠别人人情。然而你一定要着眼于利用好这股强大的能量，才不会让它肆意践踏你的余生。记住，一旦你开始行动，就没有退路了。

天蝎座——译者：夜雨成秋

你知道自己能有多专注，而且通常是以一种好的方式——比如你会全力跨越障碍，或在他人放弃希望时坚持下去。然而，本周你的专注可能选错了目标。继火星进入天秤座后，太阳对冲海王星，提醒你可能把一切都倾注于一个可能不会成功的冒险上。你通常比较头脑冷静，但海王星容易让我们不清醒。不要告诉自己没有某人（或某物）就活不下去，因为简单的事实是——你可以。

射手座——译者：Pa

作为一个不知疲倦的乐观者，你出了名地信念坚定，就算面对令人畏惧的情况也如此。你对最后做出命运一搏的信念，对最后一刻的反转，希望渺茫的救援这类事情的信念，已经带领你走过了一些相当艰难的道路。通常上玄月都会鼓励你积攒势能，因为月亮正在增加亮度，但9月13日的月亮意味着是时候将能量转向其他地方了。毫无疑问你已经做出了更大努力去说服，请求或恳求，但没有什么比守在一道里面没人的门外更糟糕的事情了。

摩羯座——译者：脚步

火星在接下来的6周半都将占据你星相中的显著位置。极为重要的是在这颗星星具有如此影响力时，你为自己设定好正确的计划。这样的计划应该是积极的，并且它应该包括设定一个让你走出自我舒适区的目标。你需要专注于你希望看到发生在你生活中的那些事，而非你害怕会发生的那些状况。火星所支持的是勇敢的行动与大胆的决定，而非行事畏首畏尾。给这股强大的力量指明方向，你就会比以往任何时候都走得更远。

水瓶座——译者：安德烈

有些人已经明确态度自己不会被动摇，想要争取到这些人的支持会很困难。不管怎样，临近周末的时候你会发现自己处于现在的位置。尽管你已经知道事情会按照你想的路径进展，但如果你不尝试，那么就是你的失职。幸运的是，水瓶座是一个从不认输甚至从不会让自己失望的星座。的确，规则被人修改了，你无法赢下比赛，但是谁能说你无法给人留下积极、不可磨灭的印象，别永不会因此回到你身边？

双鱼座——译者：即兴幻想

现在可不是自我牺牲的时候。不要挑这个上弦月落在射手座，即双鱼座星盘中天的时候。一定要非常清楚自身的感受。拒绝别人真的不容易，但要是有拒绝的机会，却试也不试更糟。大结局之后真的有“从此幸福快乐地生活”吗？鉴于土星行运于12宫，这种情况不太可能，然而，12月份的星象变化可能预示着要么重新回到岔路口，要么某人心理负担大大减轻。无论哪一种结果你都赢了。

在星座当中射手女的老公是谁，射手女一般都嫁给了谁

在星座当中射手女的老公是谁

我认识一对夫妻，男的是射手座，女的是摩羯座。十分融恰的快乐生活，这么看未必同时土象星座的人才相配。所以大家在谈恋爱找对象时，把目光看远点。匹配的人在圈子外也不一定哦。

摩羯女一般长的很有颜值，外相漂亮。人们都说她们眼光高，其实她们也不是特别眼光高。总是走晚婚晚育这一步。这个真的不怪TA们，遇到心仪的对象真的太难了，一年一年又过去，直到遇见你…

射手男非常开朗有才华，也是一个爱玩、爱自由喜欢一个人独自旅游的男孩，且有些花心大萝卜…是吗？真的是这样吗？或许不要把话说满，部分是吧，部分不是也。

射手男，遇上心仪对象，那是一个宠与爱，射手座的男子，当他爱上一个人时，那是全心全意地喜欢你，对你好，满眼都是爱意。只有找到真爱时，才会这么一心一意，没有找到心爱的人，假象性的见一个爱一个，且自带幽默风趣，才华横溢，阳光型的大男孩，这才是摩羯女想要的那盘“菜”，摩羯女就是喜欢阳光帅气聪慧的男孩。你只要足够的优秀很能捉住摩羯女的心。

当射手男结婚了，从前的所有喜欢，都暂时停下来，生活柴米油盐酱醋茶，先是好好照顾家人，很有责任感。即便他们喜欢玩、自由，也埋在心里。注意力转到一心一意只对你好。当然有时间有钱时可以带着家人自驾游四周逛，带着你走天下。

射手男很看重私人空间，手机互相不看。也是个人素养做的很好，从不翻查对方的手机，很尊重个人隐私。就算摩羯女说，我给你看，打开给你看，他也会拒绝看，挥开对方的手。但如摩羯女去翻查他的手机，刚开始会有一点点的不乐的表情，但你硬要看，他也不会生气任由你看，但他从来不主动更不会动你的手机。夫妻之间确实信任感要做到足够有。才能对得起这日日夜夜相对的人。

一段感情中，如果某人成天疑神疑的，很容易分手的。

其实摩羯女也是不喜欢别人动她的东西，这个别包括家人在内。每个人都有自己的隐私，私人空间，互不干扰，是更好的。她们最烦感那些整天查看对方隐私的男女，相互做不到尊重，就别说你爱我，我爱你，满口胡言乱语的人，最让摩羯女讨厌。

摩羯学聚会，很晚都没有回家，眼见她的同学都有家人打关心问：在哪里什么时候到家？再看看自己手机，没动静一个关心都没有。回到家，摩羯女忍不住问射手男：你为什么不打关心，每次我出去玩，你从来不打问候一下？！你不怕我丢了？射手男给的答案十分让人安心：我知道你在外面玩，与谁在一起，因为你出门前已告知我了。至于玩的晚，你是大人了，不再是小孩子了，有自己的时间与原则，不需要我你。如果我连这个都管，你会不高兴的。要玩就玩的尽兴些。同学聚会这么久没有见面的同学，肯定会很多话说，你们私人空间，我不会去干扰你的。射手男对于心爱的女人，会这样做很教人淡定。

不知道你们的射手男会不会这样呢。

射手男很会说道，很懂得人情世故的套语。反而摩羯女不太会这些，说话直来直去的，很不喜欢拐弯抹角的说话方式也许很容易得罪人。就因为有人不懂这些，有人懂，这是很好的互补方式。当射手男他喜欢摩羯女的真实，不做作，不娇情。那他俩就是很好的一对。

射手男顾家，对朋友重情重义，所以他的朋友即使不常见面甚至两三年都不曾会过面，背地里，他的都会私人寄些手信给他，甚至有时资金不够运转时，他的朋友二话不说，说借就借，多久还都不曾催过。因为都知道，自己朋友不会赖账，你帮我，我帮你，这个搁在现在，很少会有这样的友情在。借钱时都是大爷，还钱时都是孙子。所以借钱还钱别提有多难。但这位射手男他就没有这些问题，说出有困难时，就肯定有朋友出手借。因为他对人情世故那套做的很好，平时也是对朋友真的很好。当然有人问他借钱时，他也借，也不曾催还。同样的道理他的朋友也同等处理这样的问题。所以朋友间友情能这么好也是平时个人积福积德得来的。

他的妻子摩羯女也一样对待这个问题，她的闺蜜曾这样问过她，“我不够钱用，想你借，你可否借？”她说：“借，你也不用还利息我。什么时候有钱还就什么时候还，我不着急。”当时她的闺蜜听了这翻话，那个心呐…极度温暖舒心。说：这个世上有你这个就好，我没交错朋友。

你们从中看到为什么她这个回答能让她的闺蜜感到温暖？知道的评论区留下笔心。

相似的人适合玩闹，互补的人才能终老…

前一篇我有写过，摩羯女是有趣的灵的一个人，当然她也不例外。一对恋人，一段婚姻，都逃不过七年之痒。但他们就没有这些问题，每天恩爱如此。当他遇上她，更多是行动多过口说爱。什么事以家庭为主，默默地为这个家护得好好的，守护这个家，守护摩羯女。从来不让她担心过什么，不让她感到有负担。我想这才是一种关系里面的人该做的事：本该如此，不是你让我，就是我让你，我不足你补，你不足我补，关系才会永恒到天荒地老。

预测未来另一半的样貌，测另一半的相貌超准

预测未来另一半的样貌

不知道自己未来的老婆 or 老公长什么样？来，我们先用 AI 预测出一个。

单身多年的你，是否曾幻想另一半的模样？最近，有这样一个开源项目在深度学习社区火了起来——通过神经 络生成你另一半的相貌。想知道自己会和什么样的人在一起吗？已有 友尝试了生成效果。

项目地址：https://github.com/irfanICMLL/CoupleGenerator

自己介绍，这是一个自 2023 年便开源了的项目，当时使用的是 TensorFlow，不过最近项目代码改成了 PyTorch。

得到对象只需 8800 步训练

项目使用了一百多位新婚夫妇的结婚照片，图像是通过爬虫从上爬取下来的。

这些结婚照都有着统一的模板：喜庆而单一的红色背景，清晰的人脸和五官，对模型训练比较友好和方便。

训练样本之一。爬取：https://blog.csdn.net/qq_27879381/article/details/65015280#comments

在模型构建和训练上，项目采用了 VGG 作为骨架 络学习图像特征。VGG 是一种常见的神经 络架构，发布于 2023 年， 是 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman，该 络表明堆叠多个层是提升计算机视觉性能的关键因素。VGGNet 16 或 19 层，主要由小型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作组成。

VGG 的优点在于，堆叠多个小的卷积核而不使用池化操作可以增加 络的表征深度，同时限制参数的数量。例如，通过堆叠 3 个 3×3 卷积层而不是使用单个的 7×7 层，可以克服一些限制。

首先，这样做组合了三个非线性函数，而不只是一个，使得决策函数更有判别力和表征能力。第二，参数量减少了 81%，而感受野不变。另外，小卷积核的使用也扮演了正则化器的角色，并提高了不同卷积核的有效性。

在生成结果的过程中，模型使用 pix2pix 的方式。Pix2pix 是一种基于 架构的风格转换模型， 论文《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks》， 包括朱俊彦等，论文在 CVPR 2023 发表后，已有多种框架的实现。

Pix2pix 使用成对的图片数据，学习从一个图像到另一个图像的转换方式，并生成能够以假乱真的图像。

使用 pix2pix 实现不同风格和用途图像的互相转换。

在 Pix2pix 中，生成器采用 encoder-decoder 或 U-Net 的架构。

两种 Pix2pix 的生成器架构。

那么，应该怎么使用这个项目呢？

使用

在项目中， 提供了一些内容，包括：

CKPT 模型文件：https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/YHDWgez1g3RFc6oVGG 权重文件：https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg训练数据：https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/VWZJaWfbla3kFch

在使用的过程中，你需要 VGG 权重文件和训练数据，代码到运行环境中并运行 autotest.sh 文件。

效果

在训练 8800 步后，模型对给定的图片提供了生成结果，如下所示：

考虑到训练数据并不算多，生成图像的质量还有提高的空间。此外我们可以注意到，模型也学习了一些有趣的特征，比如右上角原始图像中有结婚证，则生成的图像中也保留了结婚证这一要素。

项目 介绍

这个项目的 是一位非常漂亮的姐，目前在澳大利亚阿德莱德大学攻读计算机科学博士学位，师从沈春华教授。

Yifan Liu。

Liu 同学本科和硕士就读于大学自动化科学与电气工程学院，曾 2023 年市优秀毕业生。在 2023 年 11 月进入阿德莱德大学攻读博士学位之前，她曾是微软亚研高级研究员、2023 年 ACM 杰出会员王井东教授的访问学生。

Liu 的主要研究方向是神经计算、识别等领域，包括图像语义分割等。在学术研究方面，2023 至 2023 年，她作为一作或其他 的多篇论文被 CVPR、ICCV、PAKDD、IEA/AIE、PACLING 等学术会议接收，有一些为 Oral 论文。

这是她的个人：https://irfanicmll.github.io/

实测效果怎么样

为了试一试项目的效果，我们也了项目的预训练权重（迭代 8800 次）以及 VGG16 的预训练权重。因为数据集非常小，我们先用项目中的数据试一试效果。如下所示我们用项目 datasets 目录下的图像做测试，其中左侧为两组输入图像，右侧为输出图像。从生成结果来看，不论性别，另一半的相貌总是能够被生成出来的，还进行了一点磨皮。

如果我们只给一张人像呢？现在看起来，模型的生成规则是输出输入图像中左侧的人像，如果只输入一张人像的效果可能会变差。为了验证这个想法，我们将上述两张图都截成一个单一人像并输入模型。正如所料，现在生成效果不太好。如下所示左侧为两组输入样本，右侧为输出效果。

如果数据不从测试数据集中呢？在默认输入规则为夫妻合照的情况下，我们再次进行了新的尝试。通过输入不在数据集中的夫妻人像样本，并检查模型的生成效果。如下图所示，左侧为输入图像，右侧为输出结果，生成的图像较难识别。夫妻图像 络搜索结果。

诚然，利用现有数据预测未来对象的相貌这种想法是很不错的，但是由于数据量太小，模型的泛化能力还没有达到应有的要求。总的来说，单身狗还不能光靠这个生成一张自己对象的照片。

项目 也表示，数据量比较少，效果也不太好，但是依然欢迎大家使用代码和数据进行进一步的训练，我们也会进一步 项目的进展。

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