徐孟奇-CSDN博客

原创使用清华thulac中文分词分析工具

清华中文分词工具thulac使用记录1 安装2 使用2.1 遇到的问题解决2.2 使用分词和词性标注2.3 清除文本中的空行3 thulac使用方式3.1 使用示例3.2 接口参数3.3 guihub 地址1 安装由于用到了分词，需要给已经处理成每行内容只含汉字的txt文本进行分词，所以想到用thulac试一下。环境是anaconda+pycharm+python 3.6.使用pip安装：pip install thulac2 使用pycharm中新建python文件，导入thulac包，然

2020-05-08 21:22:20 7819 1

原创 window10下Neo4j安装

Neo4j安装过程记录1 安装Java JDK2 安装Neo4j1 安装Java JDK链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html然后右键电脑属性，高级设置，环境变量，在系统变量和用户变量上都增加新建变量，路径为安装路径，默认为：C:\Program Files\Java\jdk-14.0.1\bin...

2020-05-04 19:52:06 262

原创梯度攻击实现降低手写识别率

本文主要实现在手写模型识别率为95%以上的情况下，通过FGSM和PGD方式梯度攻击模型后，识别率降到0.1%以下，也简单对比了两种方式的攻击效果。

2020-04-22 11:49:22 636

原创神经网络白箱攻击实验

神经网络白箱攻击实验记录实验总览介绍实验步骤1 使用识别模型对原图片识别，导入图片cat.png；代码：2 对抗攻击代码，生成对抗图片：3 原图片(左)和生成图片(右)对比：参考博文：源码实现见CSDN上传的资源，主页可找到。实验总览介绍对目标图片正确识别后，利用生成对抗模型，对图片进行扰动后，生成新的扰动图片，再对新产生的图片进行识别，识别出来的结果完全不一样。这里实现的是将准确率为84%...

2020-04-21 19:37:09 855

原创计算机科学速成课学习

观看计算机科学速成课学习内容概述1 链接地址2 每集主要内容3 别人做的部分笔记1 链接地址https://www.bilibili.com/video/BV1EW411u7th?p=12 每集主要内容3 别人做的部分笔记https://shimo.im/docs/vkCKkj3YxGtygrVg...

2020-04-21 13:06:10 959

原创 window下安装Ubuntu双系统

在window10系统下安装Ubuntu系统的一些操作记录0 系统安装自己常用操作1 设置系统时间和window同步：2 设置截图快捷方式3 添加root用户4 设置科学上网5 安装anaconda5.1 在anaconda中的操作5.2 一些问题5.3 nltk安装不了，总是报错解决方式：6 安装deepin-wine环境6.1 下载容器：6.2 Ubuntu 18.04 Gnome桌面显示传统...

2020-04-19 19:52:19 366

原创 Data-Free Adversarial Perturbations for Practical Black-Box Attack阅读笔记

Data-Free Adversarial Perturbations for Practical Black-Box Attack阅读笔记摘要1 介绍2 相关工作3 无数据对抗扰动3.1 问题定义3.2 黑匣子设置3.3 映射连接3.4 最大化差异3.5 实施细节4 实验4.1 实验设定4.2 数据集4.3 无数据攻击能力4.4 黑匣子攻击转移性4.5 映射连接的经验论证4.6 目标函数的有效性...

2020-04-17 19:57:57 1034

原创平方乘算法和模重复平方根算法实现

平方乘算法和模重复平方根算法实现代码代码下面展示一些内联代码片。// c语言实现方式：#include <stdio.h>int main(){ int a, m, n, a1, m1, n1, a2, m2, n2; int i, j, cnt, quotient, tmp, s1 = 1, s2 = 1; int mm[20]; ...

2020-04-17 18:27:59 2799

原创应用密码学——DES算法

DES算法笔记描述描述

2020-04-17 18:07:48 323

原创图的对抗性攻击与防御

Adversarial Attacks and Defenses on GraphsA Review and Empirical Study --图的对抗性攻击与防御：回顾与实证研究（2020-03-03发表文章内容中文翻译）摘要1 介绍2 原则和定义2.1 Learning on Graph Data2.2 图对抗攻击的一般形式2.3 记号3 图形攻击的分类法3.1 攻击者的能力3.2 ...

2020-04-16 19:33:13 5025

原创 windows 下安装nessus（7.1.0版本为例）

Windows 下安装nessus（7.1.0版本为例）前言：自己安装nessus时经常遇到安装失败的情况，很是苦恼，遂采用离线安装更新的方法安装成功，终于能成功安装，在此分享给大家，希望能给大家一个参考。Nessus下载网址： https://www.tenable.com/downloads/nessus选择相应版本下载：2. 申请激活码，在我们安装的时候差不多激活码就发到邮箱...

2019-03-13 22:23:06 3603 2

基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐.caj

基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究自从语义网的概念提出以来,越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中,互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在此背景下,知识图谱首先由Google提出,其目标在于描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。知识图谱在实体层面对本体进行了丰富和扩充；本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,描述了知识图谱的数据模式；而知识图谱则是在本体的基础上,增加了更加丰富的关于实体的信息。知识图谱在语义搜索、智能问答、知识工程、数据挖掘和数字图书馆等领域有着广泛的应用。本文在现有知识图谱及其本体构建研究的基础上,研究从多种数据源中构建中文知识图谱,在以下方面展开了研究工作：1.充分利用互联网中的各类结构化或半结构化的信息,包括各种开放链接数据、在线百科、行业网站等,这些数据在覆盖范围方面有较大的优势,更新速度也比较快。本文描述了从这些结构化或半结构化的数据源中抽取和学习知识的方法,利用这些数据在广度上的优势保证所构建的知识图谱的质量。2.研究如何综合使用多种数据源构建中文知识图谱,结合各种数据源的优势,包括关系数据库中数据的准确性,互联网中的开放链接数据和领域公开知识库的广度优势,行业数据的深度优势等。提出一种基于多种数据源的知识图谱构建方法,该方法综合利用不同数据源的优势,相互辅助进行知识学习；同时利用多种数据源之间的冗余数据对知识图谱的准确性进行有效地保证。3.研究如何从大规模的互联网文本中抽取知识图谱形式的知识,提出一种基于自监督机器学习的开放中文关系抽取方法,用于抽取实体(概念)之间的同义关系、上下位关系和属性关系。该方法的主要优势在于能够使用从结构化数据或半结构化数据中得到的知识以及一些通用的启发式规则,自动标注语料。对于网页中文本内容的抽取,提出了一种基于启发式规则的网页正文内容抽取算法,自动识别网页中的正文内容。4.对于行业知识图谱的构建,研究如何利用行业内部的结构化数据,设计了一种易于使用的从关系型数据到知识图谱语义数据的映射语言。同时研究如何自动地从互联网中发现行业数据,包括开放的知识库和行业网站等,提出了一种从少数行业种子关键词开始自动发现互联网中行业数据源的算法。5.研究如何提供在线协作编辑平台以有效地利用公众共享知识的积极性,以“众包”的方式编辑和完善知识图谱。构建了一个知识图谱在线编辑平台,通过对学习算法进行配置以启动自动学习过程,然后在自动学习的结果上进行知识图谱的编辑。该平台主要优势有：能够支持大规模的用户并发编辑；能够与后台的自动知识学习引擎结合。最后,使用提出的知识图谱构建算法成功构建了一个具备7,392,384实体和60,842,064事实的中文通用知识图谱；与现有的知识库和数据集进行对比表明本知识图谱具备良好的覆盖度；同时,评估结果表明该知识图谱的平均准确率在95%以上。同时,本文还构建了一个鱼类知识图谱,由于构建时利用了多个现存的最完整的数据源,因此其覆盖度非常高,包含了已知的32000余种鱼类相关知识。

2020-05-06