Velocity （简称 VTL）是一个基于 Java 的模版引擎。它允许任何人仅仅使用简单的模板语言来引用由java代码定义的对象。 本案例使用 Velocity 动态生成 XML 文件 Velocity总体架构 APP模块 其中app主要封装了一些接口，暴露给使用者使用。主要…

文章目录 基本用法导入依赖1.基本用法1.1 注释1.2 替换变量1.3 不解析&#xff0c;原文输出1.4 调用对象方法 vtl 指令set &#xff08;String、int、Boolean、List、Map&#xff09;if 、elseforeachinclude 、 parsedefineevaluatemacromacro的注意 基本用法 导入依赖 <…

velocity 简介 Velocity是一个基于java的模板引擎&#xff08;template engine&#xff09;&#xff0c;它允许任何人仅仅简单的使用模板语言&#xff08;template language&#xff09;来引用由java代码定义的对象。它作为一款成熟的基于java的模板引擎&#xff0c;能够帮我…

velocity简介 velocity介绍 Velocity是一个基于Java的模板引擎&#xff0c;可以通过特定的语法获取在java对象的数据&#xff0c;填充到模板中&#xff0c;从而实现界面和java代码的分离 应用场景 Web应用程序:作为为应用程序的视图,展示数据。源代码生成 :velocity可用于基…

文章目录 一、整数规划1、整数规划概念2、整数规划分类 二、整数规划示例三、整数规划解决的核心问题四、整数规划问题解的特征五、整数规划问题 与 松弛问题 示例六、分支定界法1、整数规划概念2、分支定界法求解整数规划步骤3、分支定界理论分析 七、分支过程示例八、分支定界…

一.隐函数 1.概念: 注:①这里只表示存在着定义在 I I I上,值域包含于 J J J的函数 f f f&#xff0c;而不意味着 y y y能用 x x x的某一显式来表示 2.存在性 3.隐函数定理 (1)隐函数存在唯一性定理: 定理18.1:若函数 F ( x , y ) F(x,y) F(x,y)满足: ① F F F在以 P 0 ( x…

老是挂题…没救了… Part 1 总结 期望得分&#xff1a; 100 100 [ 30 , 60 ] 70 [ 300 , 330 ] 100100[30,60]70[300,330] 100100[30,60]70[300,330]。 实际得分&#xff1a; 100 40 60 70 270 100406070270 100406070270 。 修正得分&#xff1a; 100 100 100 70 …

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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，…

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…

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…

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…

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…