前言预训练模型顾名思义就是使用别人已经训练好的模型参数放到自己的任务里面进行特定任务的微调。这里的模型参数包括：神经网络的结构、神经网络的权值参数。本博客将尝试使用预训练模型进行猫狗分类。实验所用数据集及工具数据集本实验使用实验数据基于kaggle Dogs vs. Cats 竞赛提供的官方数据集，数据集可在百度网盘中进行下载：链接：https://pan.baidu.com/s/13...

FP-growth算法之前我们已经可以使用Apriori算法来在一个数据集里面找出那些支持度较高的元素组合，我们来回顾一下Apriori算法的核心。Apriori算法的核心其实就是分三步：1.在现有组合的基础上，生成可能的元素组合类型2.遍历数据集，求得这些元素组合的支持度（频率）3.剪枝，除去支持度不符合条件的组合。这三步迭代即可。其中在

论文URL:https://arxiv.org/pdf/1902.06626.pdf论文Motivation这篇论文是我一直想做的，没想到有人已经做出来了。论文的思路是这样的：在加密流量分类领域，一直存在着通过分析加密流量的包长、包到达时间间隔来推断加密隧道（例如VPN,TOR,SSH,SS等）上网络类别的工作，这种方法叫做Website Fingerprint Attack。这类网站指纹...

根据pytorch的文档，在加载模型的时候，可以指定将模型的tensor加载到特定目标GPU上。加载方法有：>>> torch.load('tensors.pt')# 1. Load all tensors onto the GPU 0>>> torch.load('tensors.pt', map_location=torch.device('cuda:0')

代码地址：https://github.com/LTS4/universal核心思想：本文提出一种 universal对抗扰动，universal是指同一个扰动加入到不同的图片中，能够使图片被分类模型误分类，而不管图片到底是什么。示意图：在这里插入图片描述形式化的定义：对于d维数据分布 μ，里面的每一个样本x∈R^d~μ，存在一个分类器k(x)→[1…k]。v是一个扰动，v满足：同...

使用printf(“%x”,…);可以输出指定参数的16进制形式，但是在实际的使用中，参数不一定都是32位的整数，有可能是16位的short,8位的char。如果使用printf %x 输出short和char会是什么结果呢？为此，在VS2015编写简单代码如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){int l;

论文urlhttps://arxiv.org/pdf/1702.05983.pdf@article{hu2017generating,title={Generating adversarial malware examples for black-box attacks based on GAN},author={Hu, Weiwei and Tan, Ying},journal={ar...

线性规划专题——SIMPLEX 单纯形算法（一）线性规划专题——SIMPLEX 单纯形算法（二）前面两篇博文已经把单纯形算法里面的核心思想给解释清楚了，主要是要认识到在线性规划里面的以下几点：目标函数的最优值一定在可行域的顶点取得。可行域的顶点对应这系数矩阵的一组基；系数矩阵的一组基也对应这一个可行域上的顶点顶点的转移是通过在旧的基本列里面加入新的列，同时为了保持rank一致...

EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES论文URLhttp://users.wpi.edu/~kmus/ECE579M_files/ReadingMaterials/LinearPerturbation-Goodfelow-1412.6572.pdf论文核心思想：对抗样本的存在不是因为深度学习模型的非线性，恰巧相反是因为深度模型的线性。高...

代码地址：https://github.com/LTS4/universal核心思想：本文提出一种 universal对抗扰动，universal是指同一个扰动加入到不同的图片中，能够使图片被分类模型误分类，而不管图片到底是什么。示意图：在这里插入图片描述形式化的定义：对于d维数据分布 μ，里面的每一个样本x∈R^d~μ，存在一个分类器k(x)→[1…k]。v是一个扰动，v满足：同...