最近在做嵌入式Linux平台上的服务器，使用的工具是Java。
在项目中一方面要将所有数据记录在日志文件中，存储于嵌入式Linux平台上；另一方面要将实时数据存放在一个表格里，随时供网络查询。
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2023-06-30 21:18:55
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在传统飞行器的飞行演示中，通常使用二三维网格将飞行轨迹绘制出来，但这种方式存在着不够直观等问题，且不能对飞行器飞行轨迹进行实时展示，难以满足现代飞行任务系统的需求。飞行任务态势推演三维可视化模拟系统结合了数字孪生技术，根据飞行器、飞行航迹、飞行姿态、跟随状态、地形等因素模拟飞行环境，打造超高还原度的飞行任务场景。系统主要输出的信息有任务配置信息、目标理论弹道、设备指向和目标飞行航迹等。其中，任务配
戳我，查看GAN的系列专辑~！本文汇总了ECCV 2020上部分对抗相关论文，后续公众号会随缘...
原创
2021-07-18 16:53:18
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参考博客有pytorch的实现，开箱即食：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91269728原理的说明更容易理解，而且覆盖的对抗训练方法更多更广更新：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103593948本博客主要是基于自己的理解过程，结合一下上面的两篇大佬的博客。关于对抗 对抗样本可以用来攻击和防御，对抗训练属于对抗样本用于防御的一种方式。
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2024-01-15 20:11:58
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【导读】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and App
一、KERAS实现当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟GAN相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本博客里以前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下
学号：201521430027中国人民公安大学Chinese people’ public security university 网络对抗技术实验报告实验五综合渗透 学生姓名艾鹏年级2015 区队 三指导教师 高见 信息技术与网络安全学院201810月23日实验任务总纲2018—2019 学年 第 
Triangle Partition Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 132768/132768 K (Java/Others)Total Submission(s): 304 Accepted Submission(s):
原创
2021-07-29 17:03:57
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1.对抗样本所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些
原创
2022-07-18 21:35:36
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生成模型（GenerativeModel）是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中，最具潜力的是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs 是非监督机器学习的一种，它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞争的零和游戏（zero-sum game）。时间要回溯到2014年，Ian Goodfellow等人在Gen
目前市场上唯一向远近端提供噪声抑制的解决方案
CVC5.0(CSR公司最近宣布推出的第五代清晰语音捕捉技术)是目前市场上唯一向远端和近端同时提供先进音频增强和噪声抑制的解决方案，它还可提供丢包和误码隐藏技术，以进一步改善蓝牙耳机的用户使用体验。CVC5.0现已上市，并已做进CSR公司最新的BlueCore ROM 单声道耳机解
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2014-05-22 17:12:06
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前两天看到一个朋友发的招人贴，兴趣之余点进去看了一下，看到的第一个岗位是资深信息安全工程师/高级专家（人机识别），顿时引起了我的注意。 简要描述一下： 岗位职责：1、负责机器人流量识别与数据分析 2、负责人机识别系统技术设计与实现 岗位定级：P6-P8 工作地点：上海/杭州/北京 印象中多次看到过他招人的帖子，但似乎是第一次有关人机识别或人机对抗的，
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2023-08-24 11:26:08
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文章目录一、GAN二、DCGAN 一、GAN生成对抗网络一般分为两部分：生成器和分类器 生成器的功能是输入一个样本将其输出成一个逼真的样子，判别器来判断输入的样本是真的还是伪造的。 分类器通过模型判别假数据，互相对抗提升模型能力。例如输入的是真样本，网络输出就接近1，输出的是假样本，网络输出接近0。生成对抗网络的目标是其模型可生成符合数据集分布，又和原数据集不同的数据，并且生成器生成的数据能够骗
生成对抗网络的基本原理深度学习的模型可大致分为判别式模型和生成式模型 目前深度学习取得的成果主要集中在判别式模型 生成式模型是一个极具挑战的机器学习问题：首先，对真实世界进行建模需要大量先验知识，建模的好坏直接影响生成式模型的性能；其次，真实世界的数据往往非常复杂，拟合模型所需计算量往往非常庞大，甚至难以承受。 Goodfellow等于2014年提出一种新型生成式模型——生成对抗网络（GAN, g
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2023-12-29 19:26:32
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文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2 对抗深度学习和可迁移性2.1 对抗深度学习问题2.2 对抗样本生成的方法2.3 评估方法3. 非定向对抗样本3.1 基于优化3.2 基于FGSM4. 定向对抗样本5.集成的方法6.几何特征 论文概述发表于ICLR2017，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.02770——深入研究可迁移的对抗样本和黑盒攻击id
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2024-04-26 14:13:43
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在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用。但是CNN的无监督学习受关注较少。DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(DCGAN)，可以将有监督和无监督学习连接到一起。它分为生成器G（有监督）和判别器D（无监督）的CNN网络连接到一起（文章中的生成器简写为G，判别器简写为D）
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2024-06-05 07:46:37
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本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现， 本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs， 但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真
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2024-10-11 09:48:25
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定义深度模型具有良好的泛化能力同时，也具有极高脆弱性。以分类为例：只需要通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本（对抗样本），模型以高置信度给出了一个错误的输出。当然这问题不仅出现在深度模型中，在其他机器学习模型也存在。“对抗样本”是安全方面非常好的一个议题，因为它代表了AI安全领域里的一种具体的问题。 如上样本x的label为熊猫，在对x添加部分干扰后，在人眼中仍然分为熊猫，但对深度模型
域对抗网络Domain adversarial neural network及其应用相关论文论文介绍1.Domain-Adversarial Training of Neural Networks， JMLR,20162. Developing Personalized Models of Blood Pressure Estimation from Wearable Sensors Data
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2024-09-02 13:35:57
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tensorflow 自带物体检测模型api使用概述环境model下载以及依赖项的安装编译为model的文件添加环境变量跑demo参考 不知道从什么时候开始，tensorflow自带的已训练好的模型从库里被单独分出来，即自成一个单独的 库 概述集model库，该库包括很多已经训练好的网络模型，可以直接用. 本文主要告诉大家以下内容:手把手教你搭建使用Object Detection API所需
