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老是挂题…没救了… Part 1 总结 期望得分： 100 100 [ 30 , 60 ] 70 [ 300 , 330 ] 100100[30,60]70[300,330] 100100[30,60]70[300,330]。 实际得分： 100 40 60 70 270 100406070270 100406070270 。 修正得分： 100 100 100 70 …
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2021.02.18 北师大寒假新生训练 Candies and Two Sisters 签到 #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int main() {int T;scanf("%d", &T);while (T--) {int n;scanf("%d", &n);i…
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1 邻接表 树和图的DFS和BFS&#xff0c;可以将树也看成图来存储&#xff0c;存储图的一个常用的存储结构就是邻接表。对于有向图而言&#xff0c;只存这个方向的边&#xff0c;对于无向图而言&#xff0c;存两个方向的边。 在邻接表的实现中&#xff0c;用数组h来记录每个节点…
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力扣18. 四数之和

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题目来源&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/4sum/description/ C题解&#xff1a;第一次尝试&#xff0c;数组排序后&#xff0c;分别从两端各自往里走&#xff0c;单个样例都能通过&#xff0c;但是超时 class Solution { public:vector<vector<int>> fo…
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JJJ：python学习笔记1

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文章目录 p4p5p7p8p10 p12p13p14p15 在这里插入图片描述第二章print函数input函数注释缩进 第三章 数据类型和运算符保留字和标识符 p12保留字标识符 变量和常量 p12变量常量 数值类型 p13整数类型浮点数类型复数常用的数值类型转换函数 字符串类型 p15转义字符索引切片常用的字…
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CAS权属线粗细修改

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修改软件配置文件 安装程序目录——SYSTEM——WORK.DEF文件 打开文件 将300000,JZD,18,jjj,0.3 修改为300000,JZD,18,jjj,0.0 这样画权属线的时候就可以是最细了 因为细可以更精确 做宅基宗地图得用 因为要求精确&#xff0c;不能有缝隙和交叉等&#xff0c;得用此方法。 注&a…
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FastAPI获年度第一新兴框架，2021年最受欢迎的TOP 100开发工具出炉

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目录 年度最佳新兴工具 年度最佳分析工具 年度最佳应用托管工具 年度最佳网络服务器 年度最佳应用工具 年度最佳资产和媒体工具 年度最佳后台办公工具 年度最佳构建、测试和部署工具 年度最佳协作工具 年度最佳通信工具 年度最佳数据存储 年度最佳设计工具 年…
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PGD 中 min-max 问题

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目录 1. min-max 问题 1. min-max 问题 为解决基于迭代方法生成的对抗样本攻击&#xff0c;Madry等人[2]提出PGD对抗训练方法&#xff0c;并从鲁棒优化的角度研究模型的对抗鲁棒性以及给出对抗鲁棒性的统一观点。对抗样本的攻击防御问题总结如式(2.1)所示&#xff1a; 其中x为…
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对抗攻击经典论文剖析（上）【FGSM、BIM、PGD、Carlini and Wagner Attacks (CW)】

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最近做数据增广做的心累&#xff0c;想要看一看对抗攻击&#xff01;这个博文会对四种经典算法进行剖析&#xff0c;分别是FGSM、BIM、PGD、Carlini and Wagner Attacks (C&W)。 对抗攻击和防御 首先我们简单来说一说对抗攻击和防御的目的。攻击就是对原始样本增加扰动生…
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2 基于梯度的攻击——PGD

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PGD攻击原论文地址——https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf 1.PGD攻击的原理 PGD（Project Gradient Descent)攻击是一种迭代攻击，可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次数），大概的思路就是，FGSM是仅仅做一次迭代，走一大步，而PGD是做多次迭代，每次走一小步，…
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对抗机器学习论文-Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks（PGD）

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Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks&#xff08;PGD&#xff09; 文章目录 Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks&#xff08;PGD&#xff09;摘要1 介绍2 对抗鲁棒性的优化视角3 面向通用的鲁棒网络3.1 对抗样本的前景…
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Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks(PGD adversarial training)

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目录 Introduction内容简介 An Optimization View on Adversarial Robustness内容介绍 Towards Universally Robust NetworksThe Landscape of Adversarial Examples Network Capacity and Adversarial Robustness内容介绍 Experiments: Adversarially Robust Deep Learning Mo…
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PGD_Towards deep learning models resistant to adversarial attacks_CSDN

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Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks (PGD)&#xff0c;ICLR2018&#xff0c;涉及PGD和对抗训练。 Abstract:本文从优化的角度研究了神经网络的对抗鲁棒性问题。本文提出的方法提…
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对抗训练fgm、fgsm和pgd原理和源码分析

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当前&#xff0c;在各大NLP竞赛中&#xff0c;对抗训练已然成为上分神器&#xff0c;尤其是fgm和pgd使用较多&#xff0c;下面来说说吧。对抗训练是一种引入噪声的训练方式&#xff0c;可以对参数进行正则化&#xff0c;提升模型鲁棒性和泛化能力。 fgm FGM的全称是Fast Grad…
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模型训练-Tricks-提升鲁棒性(1)：对抗训练【FGM、PGD、FGSM、FreeLB、AWP】

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对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT, YOPO -＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT

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对抗训练基本思想——Min-Max公式 中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。这样一组样本组成的对抗样本集，它们所体现出的数据分布，就是该中括号中所体现的。 外层min()函…
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对抗训练的理解，以及FGM、PGD和FreeLB的详细介绍

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对抗训练基本思想——Min-Max公式 如图所示。中括号里的含义为&#xff0c;我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本&#xff08;该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到&#xff09;。这样一组样本组成的对抗样本集&#xff0c;它们所体…
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【单目3D目标检测】FCOS3D + PGD论文解析与代码复现

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文章目录 前言FCOS3D概述主要创新点主要框架结构回归目标损失函数推理过程2D引导的多层3D预测2D高斯分布的3D中心度实验设置源码复现 PGD概述主要创新点深度估计主要框架结构创新点一&#xff1a;概率表示的不确定性建模 D P D_P DP​创新点二&#xff1a;透视几何体的深度传播…
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使用pgd和fgsm方法进行攻击并使用map方法评估

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本次实验对100张飞机图片组成的数据集&#xff0c;分别使用pgd攻击和fgsm攻击&#xff0c;达到对每张图片飞机区域的攻击&#xff0c;并使用getmap程序对攻击的效果进行评估。 文章目录 1、运行1.py程序和auto.py程序对飞机数据集的所有图片进行获取掩码操作&#xff08;1&…
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PGD论文阅读笔记

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文章从鲁棒优化的角度研究了神经网络的对抗鲁棒性。 鞍点问题可以视为内部最大化问题和外部最小化问题的组合。 内部最大化问题的目的&#xff1a;找到一个给定数据点x的对抗样本&#xff0c;从而实现高损失&#xff0c;这就是攻击给定神经网络的问题。外部最小化问题的目的&…
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