qq_36281420的博客

原创 图像的均方差MSE和PSNR计算

计算MSEPSNRMSEMSE衡量的是给定两个图像I1I_1I1​和I2I_2I2​的区别,计算公式如下：其中,m，n是I1I_1I1​和I2I_2I2​的dimensions公式具体过程：summation / 3 * 3这里的3就是I1I_1I1​和I2I_2I2​矩阵的维度PSNR可以看出，MSE越小，PNSR越大，即算法抵抗噪声的能力越强所以，像下图中展示的一样，一个非常strong的加密系统需要：加密后的图像和原图的PSNR很小，而解密后的图像和原图的PNSR很大

原创 在python脚本中调用joern批量生成C/C++代码属性图

链接导航joern基本使用介绍1 解析前的准备joern在解析C/C++代码时，输入形式是一个独立的文件夹,每个文件夹包含着要解析的.cpp文件，具体如下：每一个文件夹的内容都只包含一个独立的.cpp文件也就是说:我有一个很大的数据集，里面是很多的C++代码段，我需要先把这些C++代码段包装成一个个独立的.cpp代码文件，然后再使用与.cpp文件数量相等的文件夹来包裹住每一个独立的.cpp文件，即每个文件夹里面只有一个.cpp文件。我的文件目录结构为：data data/c_co

原创 joern 基本使用介绍

这里joern写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何

原创 JDK15安装配置+eclipse+MVN安装

前言：我安装了最新的JDK15，但是竟然没有找到如何安装对应的eclipse版本，绕来绕去还是在youtube上看了一个印度人的教学视频，费了不少时间，写在这里避免其他人也这么费劲安装–2020-11-131 下载jdk15先去oracle官网oracle官网来到java产品界面使劲往下翻点击之后使劲往下翻，就可以看到下载的链接了吐槽一下oracle真的太不人性化了，我真的是找了好久，不知道是不是英语太烂的问题我下载的是这个版本，直接下载安装就行了。修改安装路径安装路径在下文配置环

原创 Linux+Windows virtualenv配置深度学习虚拟环境

Linux 虚拟环境为什么安装虚拟环境：因为linux系统是大家共同在用的，每个人，甚至同一个人的不同项目所用的tf、keras等版本不一样，自己的改动可能会影响别人使用服务器，所以，需要根据自己的需求来配置不同的虚拟环境，安装不同的python包、tf框架等，避免因为某次修改改动公共环境.1、先安装设置虚拟环境所需要的包：virtualenvwrapperpython3 -m pip install virtualenvwrapper -i https://pypi.tuna.tsinghua.e

原创 通俗易懂的attention理解与代码实现

1 Ateintion理解输入句子每个单词对于生成序列的某个单词有多大的影响程度论文A Neural Attention Model for Sentence Summarization使用注意力机制来生成摘要，可以看下面这个图来帮助理解注意力。Encoder-Decoder框架的输入句子XXX是：“russiandefenseministerivanovcalledsundayforthecreationofajointfrontforcombatingglobalterrorism”“russia

原创 超级详细的LINUX 安装postgresql +MIMIC III数据集导入

安装更新系统sudo apt-get upgrade安装PostgreSQL服务器和客户端sudo apt-get install postgresql postgresql-clientPostgreSQL安装完成后默认是已经启动的sudo /etc/init.d/postgresql start 开启sudo /etc/init.d/postgresql stop 关闭sudo /etc/init.d/postgresql restart 重启创建数据库用户houls，并指定为

原创 postgresql（psql） windows安装+ MIMIC III 下载+导入数据库

本文参考了shuaban的视频先总结步骤如下：先在psql官网下载数据库安装包根据大家反馈导入数据其他版本有问题，最好下载9.6版本安装：下载之后一般安装就行安装过程值得注意的三点：① 设置数据库软件的安装位置②设置database文件夹的位置。这个应该是数据的存储位置，尽量选一个大点的硬盘③自己输入的密码需要牢记，登录需要导入数据库MIMIC III 数据集的下载首先需要下载MIMIC III数据集。这个需要完成一定的要求。一个可以跳过这个麻烦的步骤的网址MIMIC III

原创 一图看懂alpha-beta（α-β）剪枝

原创 win10+tensorflow+keras安装教程

anaconda安装一键安装anaconda，全部选默认anaconda下载地址测试：tensorflow1.1.0安装安装之前需要先更新pip：使用清华镜像源更新：python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple安装tensorflow指定版本（anaconda与trensorflow不够兼容，需要办恶补你对应）pip install tensorflow==1.1.0 -i https://pyp

原创 深度学习实战笔记四：在自己处理的数据集上训练CNN网络并进行预测

#cnn 识别狗狗类别#用类构造代码#dog图片的训练、保存#预测以及结果输出import osimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Convolution2D,Flatten,MaxPooling2D,Dense,Act...

原创 深度处学习笔记三：批量rename、resize数据集

参考Mike高的视频数据集下载地址(ppw3)#对图片数据集的批处理import osimport numpy as npfrom PIL import Image#重新命名def FileReName(DogType,FilePath): type_counter = 0 #类的序号 for type in DogType: #DogType是所有犬的种类，type遍历每...

原创 深度学习实战笔记三：编码器、解码器+mnist+kears

对matplotlib的解释import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa = [[1,2]]a = np.array(a)c = a[:,0]#‘：'表示：不管a中有几组数据，打印所有组数据的下标为0的数据 c=1b = a[:,1] #b=2print(c,b)print(a.shape)#画散点图plt.scatter...

原创 深度学习实战笔记二：keras+cnn+mnist cnn模型的创建、保存、调用

google colab的使用、文件路径设置参见上一篇博客：深度学习笔记一：google colab使用入门+mnist数据集入门+Dense层预测一个完整的cnn模型#CNN mnistimport numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models ...

原创 深度学习实战笔记一：google colab使用入门+mnist数据集入门+Dense层预测

首先kexue上网，进入google云端硬盘新建->更多->Google Colaboratory创建了一个新的.ipynb文件可修改该文件的名称使用google colab的GPU运行代码，点击链接，操作后粘贴码到下面方框中，回车from google.colab import drivedrive.mount(’/content/drive/’)下面...

原创 win10+python3.7+tensorflow2.0 cpu安装 豆瓣镜像源出错

原创 Latex使用笔记（TexStudio，树状图、八数码模板、中文小论文模板）

本篇文章参考了加入两行代码使TexStudio支持中文和调整TexStudio的画面字体为中文本篇文章有意冒犯侵犯，如侵，联系我，速删TexStudio支持中文的两行代码\usepackage{fontspec}\setmainfont[Mapping=tex-text]{KaiTi}...

原创 算法学习笔记

1 时间复杂度时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花费的时间，而是，当所要解决的问题的规模扩大后，程序需要的时间增长的有多快。对于高速处理数据的计算机来说，处理某一个特定的数据的效率不能衡量一个程序的好坏，而是应该看当这个数据的规模变得很大之后，程序处理所花费的时间是否仍然一样，或者还是跟着一样变慢了数百倍或者更多。不管数据有多大，花费的时间总是一样的，我们就说这个程序具有O（1）的复杂度...

原创 语义鸿沟

由语言的句法到语义的理解之间存在着一个语义鸿沟现有的机器学习方法能否跨越这个语义鸿沟？如果不能，到底该如何跨越这个语义鸿沟的问题呢?这牵涉到深层语义分析的问题概念相似、感知相似相似是存在于概念实体和感知实体之间的二元关系，分为概念相似和感知相似。由事物---->符号---->思维符号代表事物的形象化表示，符号表示之间的相似性：概念相似思维表示之间的相似性：感知相似...

原创 论文阅读：The Program Dependence Graph and Its Use in Optimization

依赖关系数据依赖和控制依赖Control Flow Graph，CFG，控制流图控制流图是一个有向图支配关系：图中的结点a支配结点b（因为START->b的路径始终会经过结点a）PROGRAM DEPENDENCE GRAPH ，PDG，程序依赖图The PDG represents a program as a graph in which the nodes are...

原创 论文阅读：Neural Code Comprehension: A Learnable Representation of Code Semantics--NeurIPS 2018

摘要：大多数作品直接处理代码或者使用语法树表示，然而因为程序的一些结构特征，像函数调用、分支、以及语句顺序的可替换性，现有的方法没有足够地理解程序语义的鲁棒性。本文提出了一种新的技术去学习代码语义，并将其应用于各种程序分析任务中。具体来说，首先规定一个适应于人类和机器生成的程序的健壮的代码分布假设，根据这个假设定义一个基于代码中间（IR，独立于源代码编程语言）表示的嵌入空间inst2vec。利用...

原创 A Novel Neural Source Code Representation based on Abstract Syntax Tree--ICSE2019

一种新型的基于源代码表示的一种方法最新的研究表明，基于AST的神经模型可以更好地表示源代码。然而AST的规模通常较大，现有的模型容易出现长期依赖的问题。本文提出了ASTNN，一种新的基于AST的源代码表示得到神经网络。现有的模型是工作在整个AST上，ASTNN将每个大型的AST分割成小语句树序列，并通过捕获语句的词法和句法知识将每一个语句树都编码成一个向量。然后可以得到一个语句向量序列。然后...

原创 DeepSim: Deep Learning Code Functional Similarity

DeepSim: Deep Learning Code Functional Similarity代码的功能相似性检测1、现存的大多数方法聚焦于代码的语法相似性，功能相似性还是一个挑战（现存方法：都一般遵循相同的流程首先从源代码中提取语法特征，以原始文本、tokens或者AST的形式然后使用某个距离度量公式，如欧氏距离来检测相似的代码）本文中提出的方法：将代码的控制流和数据流编码成一个...

原创 win10+anaconda3+tensorflow+keras环境搭建

首先安装anaconda3,去官网https://www.anaconda.com/distribution/直接下载默认安装除了图中此步骤，要选择添加路径默认安装完毕后，以管理员方式打开cmd，若安装成功可以看到anaconda内置的python版本号因为tensorflow是在外网，下载比较慢，我选择的清华大学的镜像网站，先在这个网址上下载tensorflow到本地ht...

原创 最佳、最差、最先适应算法

#includeusing namespace std;#define n 10 //假定系统允许的最大作业数、空闲区表的最大值是n#define mini_size 100 //碎片大小 typedef struct table{float address;float length;float flag;}Table;typedef struct tabl

原创 POJ 3253 Fence Repair

最后一次cut 得到的是最短、次短的 plank最后一次cut之后得到全部所需要的plank，，把他们的序列按照长度升序排列分别为：L1、L2、L3....Lnprice+=（L1+L2）;所以倒数第二次cut时的状态应该为：（L1+L2）、L2、L3.....Ln-1排序之后得到序列：L1、L2、L3....Ln-1(此时的L1、L2为“（L1+L2）、L2、L3.....Ln-1”中的最小、次...

原创 android studio创建litepal数据库

1、创建一个新的工程之后2、左边目录选项选择project，如下图3、找到app下的src的main文件夹在main文件夹上右键点击new->folder->Asset Folder点击finish、4、右键已经创建好的assets，new->file->litepal.xml注意，名字要写成litepal.xml然后就创建好了一

原创 myeclipse8.5版本连接seqserver2014数据库

1、下载jdbc驱动程序到一个你能找到得到的任何一个文件夹2、将该驱动程序添加到该项目中右键点击该工程，选择最下面的properties点击Java Build Path的Libraries,点击右侧的选择你刚才下载的jdbc驱动程序，添加进去。会看到刚才新建的工程下面多了一个类库，说明你已经添加成功。3、建立一个新的java project，编写测