如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效。研究不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。 然而，设计和训练模型的一个经常被忽视的方面是安全性和健壮性，特别是在面对希望欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。 您可能会惊讶地发现，在图像中添加不可察觉的扰动会导致截然不同的模型性能。 鉴于这是一个教程，我们将通过一个图
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2023-11-19 16:28:19
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# Python对抗网络的科普
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。GAN通过同时训练两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——使它们在一个博弈的过程中相互提升性能。生成器的目标是生成尽可能真实的数据，而判别器的目标是准确区分真实数据
原创
2024-10-06 03:58:24
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目录文章目录目录工厂模式应用场景编码示例1、简单工厂模式2、工厂方法模式工厂模式应用场景编码示例1、简单工厂模式简单工厂模式，不直接向客户端暴露某个类的对象（实例化）创建的实现细节，而是通过一个工厂类来负责创建。适用于简单的业务场景。import abc# 抽象产品class
原创
2022-03-01 16:12:49
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目录文章目录目录原型模式应用场景代码示例原型模式原型是相对于复制、克隆而言的，但是不同于模板，模板创造出的东西是一模一样，而原型创造出的东西是允许存在差异化和个性化的。原型模式的实现思路是：“深拷贝” 和 “属性更新”。定义一个原型，设计一个拷贝接口，不需要频繁实例化类，只需要拷贝。
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2022-03-01 16:18:45
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目录文章目录目录建造者模式应用场景代码示例建造者模式建造者模式同样用于实例化复杂的对象。与抽象工厂模式的主要区别在于：抽象工厂模式侧重于实例化多个系列的复杂对象。建造者模式侧重于一步步有序地构造一个复杂对象。应用场景代码示例按照有序的步骤来组装（建造）一个复杂对象。实体角色：
原创
2022-03-01 16:13:03
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创建者模式又叫建造者模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。创建者模式隐藏了复杂对象的创建过程，它把复杂对象的创建过程加以抽象，通过子类继承或者重载的方式，动态的创建具有复合属性的对象。创建者模式通常包括如下几种角色：1.建造者角色（Builder）对复杂对象的创建过程加以抽象，给出一个抽象接口，以规范产品对象的各个组成部分的建造。这个接口规定了要实现复
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2024-09-29 22:11:26
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①目前，针对对抗样本出现的原因主要有三种观点：流形中的低概率区域解释；线性解释；此外，还有一种观点认为线性解释存在局限性，即当前的猜想都不能令人信服。 ②对抗样本的几种典型生成方式：F-BFGS法、FGS法、迭代法、迭代最小可能类法及其他方法。③对抗样本具有迁移性是对抗样本攻击的原因，该属性意味着攻击者可以不用直接接触基础模型，而选择攻击一个机器学习模型使样本被错误分类。④针
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2023-10-31 12:05:45
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# Python 对抗训练 KFold
在机器学习领域，对抗训练是一种用于增强模型鲁棒性的技术。它通过引入对抗样本来训练模型，使得模型能够更好地应对未知的输入。而KFold交叉验证则是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成K个子集，每次用K-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为验证集，共进行K次训练和验证。本文将介绍如何结合python中的对抗训练技术和KFold交叉验证方法来提高模型的泛化能
原创
2024-07-07 05:00:27
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建造者模式 建造者模式（Builder Pattern）使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。 一个 Builder 类会一步一步构造最终的对象。该 Builder 类是独立于其他对象的。 介绍 意图：将一个复杂的构建与其表
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2020-08-06 21:43:00
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单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。 这种模式涉及到一个单一的类，该类负责创建自己的对象，同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式，可以直接访问，不需要实例化该
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2020-08-05 21:50:00
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简介上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含以下3个方
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2024-07-24 20:32:33
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1. 生成式模型1.1 概述机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）[1 李航]。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数
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2024-03-11 20:10:14
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前言此文参考原文Github代码本文Github代码 GAN是2014年提出的一个框架。简单来说，这个框架有一个生成器和一个判别器，生成器生成数据（假币），判别器判别数据真假（判别假币），基于这种max-min极大极小值博弈算法，最终生成器生成的数据（假币）会使判别器分辨不出，也就是说D(p_data)和D(p_gen_data)均在0.5左右。基于这一框架生成器得到了出色的生成效果引起了许多学者
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2024-01-28 03:06:30
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# Python Selenium 创建无窗口模式的教程
作为一名刚入行的开发者，学习如何使用Python Selenium创建无窗口模式（Headless Mode）是一项重要的技能。无窗口模式可以让你在后台运行浏览器，适合于自动化测试或数据抓取任务。
## 流程步骤
首先，我们将整个过程分为几个关键步骤，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-26 06:36:58
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# 生成对抗网络（GAN）及其在Python中的实现
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成逼真的数据样本，而判别器的目标是尽可能正确地区分生成的假样本和真实的数据样本。两个网络通过对抗训练的方式共同提升，最终生成器可以
原创
2024-07-06 03:58:21
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# 生成对抗网络 (GAN) 科普文章
在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一个颇具吸引力的概念。自2014年提出以来，GAN在图像生成、语音合成和图像翻译等领域都展现了显著的能力。本文将为您介绍GAN的基本原理，并提供一个简单的Python实现示例。
## GAN的基本原理
GAN由两个主要部分组成：生成器（Generat
# 如何使用 Python 实现对抗样本
在机器学习中，对抗样本是指经过微小修改的输入数据，旨在欺骗模型，使其产生错误的预测。今天我们将学习如何使用 Python 创建对抗样本。我们将使用流行的深度学习库 TensorFlow 和 Keras。
## 实现流程
以下是创建对抗样本的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Python之常用设计模式一、设计模式分类1. 创建型模式工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、单例
原创
2022-04-07 16:40:24
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工厂模式（Factory Pattern）是 Java 中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。 在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。 意图：定义一个创建对象的接口，让其子类自己决定
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2020-08-02 22:06:00
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据国外媒体报道，一些大牌技术公司周二在旧金山举行的开源软件商业会议上宣布组建开放虚拟化联盟。这个联盟的成员包括IBM、惠普、英特尔、KVM Linux领先的出版商Red Hat以及Novell、BMC和Eucalyptus Systems等公司。这个行业组织的创建旨在加快基于KVM管理程序的开源软件虚拟化栈的应用，对抗虚拟化领域的主要厂商VMware。
这个组织的目标是提高KVM的知名
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2011-06-02 10:58:27
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