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Kevin_Heidashuai的博客

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原创 【论文阅读 | 对抗攻击】《Low Frequency Adversarial Perturbation》

目录方法方法We sample the noise vector η uniformly from the surface of the unit sphere of radius ρ > 0 in the rd × rd LF-DCT space and project it back to RGB through the IDCT transform.不同 rrr 对抗样本相对原始图片的改变如下图所示:ρ\rhoρ 固定,随着 rrr 的减小,对抗样本和原始图片的 MSE 增大,对抗攻击

2021-08-19 16:26:02 530

原创 Latex 相关网站

公式王在线进行公式图片识别,转换为 Latex 语法。网址为 https://gongshi.wang/

2020-10-05 21:41:52 356

原创 Java Syntax

1. About Array1.1 Array Declaration(1) int [] a(2) int a [] The first declaration is recommended because it is easy to see that variable ‘a’ is an integer array. At this point, ‘a’ does not point to a specific piece of heap memory. So its def

2020-07-14 00:36:51 498

原创 Service Computing Direction

会议IEEE International Workshop on Agent and Services Computing

2020-07-12 16:32:09 164

原创 编译型语言

目录1. 过程文件2. 工作原理2.1. 预处理2.2. 编译1. 过程文件文件名文件含义file_name.c需要预处理的C原文件file_name.i预处理C文件后产生的文件file_name.ii预处理C++文件后产生的文件file_name.cc file_name.cpp需要预处理的C++原文件file_name.s产生的汇编...

2019-11-13 17:12:07 1665

原创 HTTP协议

目录1. 报文1.1. 请求报文格式1.2. 响应报文格式1. 报文  HTTP报文是HTTP应用程序之间发送的数据块,向Web服务器请求一个动作。这些数据块以一些文本形式的元信息开头,描述了报文的内容及含义,后面跟着可选的数据部分。HTTP报文在客户端、服务器和代理之间流动,一次HTTP请求,报文会从“客户端”流到“代理”再流到“服务器”,在服务器工作完成之后,报文又会从“服务器”流到...

2019-11-08 22:54:58 203

原创 DNS

目录1. 查询2. 工作原理2. 解析过程1. 查询(1) win + R在运行窗口输入cmd进入命令提示符界面,运行nslookup IP命令查询该IP对应的域名。(2) win + R在运行窗口输入cmd进入命令提示符界面,运行ping 域名命令查询该域名对应的IP地址。2. 工作原理  DNS服务的默认端口是53。2. 解析过程  当我们输入一个网站域名之后,浏览器并不是...

2019-11-08 10:22:55 161

原创 python实例

目录1. 鸢尾花分类-神经网络1. 鸢尾花分类-神经网络from keras.layers import Densefrom keras.models import Sequentialfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import classification_report...

2019-10-07 21:27:07 150

转载 强化学习的状态值函数与状态动作值函数

在本文中,我们将学习贝尔曼方程和价值函数。回报和返还(return)正如前面所讨论的,强化学习agent如何最大化累积未来的回报。用于描述累积未来回报的词是返还,通常用R表示。我们还使用一个下标t来表示某个时间步长的返还。在数学符号中,它是这样的:如果我们让这个级数趋于无穷,那么我们最终会得到无限的返还,这对于问题的定义并没有太大意义。因此,只有在我们期望返还的级数终止时,这个方程才有意义...

2019-08-23 20:16:22 22965 1

原创 复现 deeptraffic:MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars笔记

1、pygame.event.pump()让 pygame 内部自动处理事件2、当程序出现错误,python会自动引发异常,也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句,raise后面的语句将不能执行。raise语法格式为raise [Exception [, args [, traceback]]],语句中 Exception是异常的类型(例如,NameError)参数标准异常...

2019-08-22 16:21:06 490

原创 DQN站外学习

https://cloud.tencent.com/developer/article/1020496

2019-08-21 09:09:44 161

原创 Python学习笔记

1、if _name_ == '_main_'在python1.py中写入以下代码print('恋习Python')def main(): print('恋习Python')if __name__ == '__main__': main() print('跟着菜鸟分析,练习Python越练越恋')运行结果为:在python2.py中写入以下代码impor...

2019-08-15 13:43:01 205

转载 卷积神经网络(CNN)原理

卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段。另外一个阶段是,当前向传播得出的结果与预期不相符时,将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段,即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为:1、网络进行权值的初始化;2、输入数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值;3、求出网络的输出值与目标值之间的误差;4、当误差大于我们的...

2019-08-10 15:29:01 589

转载 Udacity Self-Driving Car Simulator Introduction

Introduction to Udacity Self-Driving Car SimulatorUdacity recently made its self-driving car simulator source code available on their GitHub which was originally built to teach their Self-Drivin...

2019-08-09 07:41:45 730

原创 信息熵原理

熵是考虑该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来的信息量的期望,公式如下:H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n} p\left(x_{i}\right) \log p\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑n​p(xi​)logp(xi​)条件熵表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性,公式为:H(Y∣X)=∑x...

2019-07-02 23:47:56 787

原创 使用共轭梯度法求解二次型函数超参数的局部最优解

问题阐述: A=(a11…a1n……an1…ann)A=\left(\begin{array}{ccc}{a_{11}} & {\dots} & {a_{1 n}} \\ {\ldots} & {} & {\dots} \\ {a_{n 1}} & {\dots} & {a_{n n}}\end{...

2019-06-28 22:42:39 988

原创 共轭梯度法学习笔记

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。共轭梯度法的基本思想是把共轭性与最速下降法相结合,利用已知点处的梯度构造一组共轭方向,并沿这组方向进行搜索,求出目标函数的极小点。根据共轭方向的基本性质,这种方法具有二次终止性。用共轭梯度法求解简单多元函数问题:引入泰勒展...

2019-06-27 20:07:28 2693

原创 镜头调焦

为什么要对焦? 通过对焦可以告诉相机哪里是最清晰的,从而进一步决定照片的景深。对焦的位置决定了画面清晰的区域,也就是指焦平面的位置。手动对焦时,在我们选定焦点和焦平面后,通过调整镜组之间距离使物体正好成像在传感器上,此时称为合焦。 图 1焦点前后的景深又是什么原理? 讲...

2019-06-17 21:06:58 3368

原创 Photoshop快捷键

1、Ctrl+Shift+A 启用Camera模式2、Ctrl+J 复制图层3、Alt+delete 前景色 Ctrl+detele 后景色4、Ctrl+E 合并图层5、Ctrl+L 色阶6、Ctrl+点击图层 白色部分载入选区7、Ctrl+D 取消选择8、Ctrl+Enter 确认9、Ctrl+Shift+I 反选10、Ctrl+...

2019-06-13 20:54:05 445

原创 局域网

交换机:二层交换机只能用来连接设备,不能做网关,因为它不具备路由功能,只能在子网内部做ARP (MAC) 寻址。三层交换机 具备路由功能,所以可以做网关,可以连接外网。二层和三层是七层协议的层的概念,二层 (物理层,链路层)用来MAC寻址;三层 (物理层、链路层、网络层)用来IP寻址。路由器:一种负责寻径的网络设备(按照OSI参考模型,路由器是一个网络层设备),它在互连网络中从多条路径中寻找通...

2019-06-13 20:52:58 198

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