科研篇(11)：ICLR20 分类整理-对抗样本&Meta-Learning

Abaqus许可价格高，项目组如何合理调度资源？
在大型制造企业、科研机构或工程服务公司中，Abaqus已成为结构非线性分析与多物理场仿真的首选平台之一。它能够处理复杂接触、塑性变形、大变形、断裂、复合材料等高难度问题，尤其适合航空航天、汽车碰撞、精密工程等领域的计算模拟。但同时，Abaqus的模块价格昂贵、资源调度复杂，特别是在多个项目组并行使用的环境下，频繁出现：仿真任务排队、许可冲突；模块占用严重、使用不透明；项目间“抢资源”，效率低下；如
《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
使用 Python 在 Word 文档中插入数学公式 - 详解 nuclear2011 Python Word python 插入数学公式到Word文档添加数学表达式到Word文档给Word文档添加数学公式 MathML数学公式 LaTeX数学公式
目录为什么在Word文档中插入数学公式？环境准备如何使用Python在Word文档中插入数学公式方法一：使用EQ域插入数学公式方法二：通过LaTeX和MathML插入复杂数学公式总结在金融、工程、教育和科研等专业领域的文档中常常需要包含复杂且精确的数学公式。将数学公式直接嵌入文档中，不仅能够提升文档的专业水准，还能实现公式的自动更新和动态计算，从而有效提升工作效率和内容的准确性。本文将介绍如何使用
271万+学术论文数据集 (2007-2025.4) .Android安卓科研室. 数据引用数据分析
文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、数据指标三、数据概览项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明arXiv是一个向所有人开放的学术资源共享平台，创立于1991年，是开放获取运动的先驱。该平台由全球志愿者团队维护，目前已收录超过200万篇学术论文，涵盖物理学、计算机科学、数学等八大核心学科领域。通过近30年的发展，arXiv不仅为科研人员提供了免费的知识共享渠道，也成
【科研写作自动化工具】如何用AI技术组合（大模型+多Agent+自动化）打造一个“智能论文生产线”，把枯燥的写作流程变成自动化
n8n是一款开源的工作流自动化工具，类似于Zapier或Make（原Integromat），但更注重灵活性和开发者友好性。在课程文件中提到的n8n自动化流水线主要用于科研写作的自动化流程集成，以下是详细解释：n8n的核心功能可视化工作流设计：通过拖拽节点（Nodes）连接不同工具和服务，无需编写复杂代码即可搭建自动化流程。多平台集成：支持连接文献数据库（如PubMed、arXiv）、AI模型（如O
SurveyForge：AI自动撰写综述论文的革命性工具，助力科研效率跃升花生糖@ AIGC学习资料库人工智能 AI论文 AI助手
在学术研究领域，综述论文（SurveyPaper）的撰写是一项耗时且复杂的任务，通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今，上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge，通过创新的AI技术，将这一过程压缩至10分钟内，且生成质量接近人工水平，成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型（LLM）的自动综述论文生成工具，专为计算机科学领
【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码 matlab科研助手算法 transformer lstm
✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
企业级云原生平台的演进路径与治理框架
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：从“项目型IT”到“平台型能力”的战略转型企业在数字化进程中正面临从“项目交付”向“平台支撑”的深层转型。传统项目型IT架构以“一次性交付”为目标，缺乏后续演进能力，而平台化思维强调“能力复用、持续运营、面向组织协同”，使得云原生平台不仅成为基础设施的新形态，更是企业核心竞争力的构建载体。云原生带来的不仅仅是技术革命，更是组织边界、协作
健康管理实训基地建设要点：赋能健康管理人才培养凯禾瑞华健康管理实训室建设健康管理实训室健康管理人才培养产教融合虚拟仿真
在健康中国战略背景下，健康管理实训基地作为连接理论与实践的重要桥梁，其建设质量直接关系到复合型健康服务人才的培养成效。一、健康管理实训基地科学规划健康管理实训基地的规划设计需遵循“以人为本、功能复合、适度超前”原则，构建集教学、科研、服务于一体的综合性平台。在选址上，应优先选择交通便利、环境宜人的区域，确保实训环境与真实工作场景的高度契合。建筑布局需融入人性化设计理念，如设置无障碍通道、防滑地面、
GraphRAG革命性突破！美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘：知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗？ DeepSeek-大模型系统教程人工智能大模型 chatgpt 语言模型 ai 大模型学习大模型教程
摘要：随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升，Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术，打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库，用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合，赋能专业人士实现高效科研转化，为认知障碍领域带来突破正文据估计，690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破，预计到2060年，美国这一数字将上升到1380万，到2050年全球将上升到
《小学生作文辅导》期刊投稿邮箱
《小学生作文辅导》是国家新闻出版总署批准的正规教育类期刊，适用于全国各小学语文老师事业单位及个人，具有原创性的学术理论、工作实践、科研成果和科研课题及相关领域等人员评高级职称时的论文发表（单位有特殊要求除外）。栏目设置：写法导引、智慧阅读、课堂建设、课堂建设、教学透视、教育撷英等。刊名：小学生作文辅导级别：省级主管单位：吉林出版集团股份有限公司主办单位：北方妇女儿童出版社有限责任公司ISSN：16
MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现 Emmamkq~~
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法，具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤，包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等，并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台，特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法，灵感来
高端宠食新标杆？瑞普纳百年科研实力 Jamie20190106 宠物
在高端宠物食品领域，一场由消费者认知升级驱动的范式革命正在发生。当市场焦点仍普遍停留在“天然食材”或“无谷配方”的表层叙事时，雀巢普瑞纳（NestléPurina）已凭借其超过130年的科研积淀，率先提出并实践“主动健康科学（ProactiveHealthScience）”的营养新理念。这不仅是一次产品迭代，更是对行业标准的深度重塑——从“满足当下需求”跃迁至“科学预见并管理未来健康”，以制药级的
Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）小白熊XBX 机器学习机器学习 python 逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱：[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
7月1日19点，ModelWhale 大模型应用平台全新升级！ ModelWhale 大模型 modelwhale
大模型对推动组织智能化转型、提升科研效率与竞争力具有重要意义。但您在应用大模型时是否常被这些问题困扰？大模型面对专业领域知识一问三不知模型切换、调试、部署复杂耗时业务需求瞬息万变，智能应用永远慢半拍......别担心！2025年7月1日19:00，ModelWhale大模型应用平台全新升级，为您答疑解惑！全新升级的ModelWhale大模型应用平台，将知识库升级为RAG知识库、模型库升级为模型re
SciPy 安装使用教程小奇JAVA面试安装使用教程 scipy
一、SciPy简介SciPy（ScientificPython）是基于NumPy的开源科学计算库，提供了数值积分、优化、信号处理、线性代数、统计分析等高级科学计算功能。它是构建Python科学计算生态系统的核心组件之一，常用于科研、工程、数据分析等领域。二、安装SciPy2.1使用pip安装（推荐）pipinstallscipy2.2使用Anaconda安装（科学计算推荐）condainstall
Word转LaTeX排版6大技巧加油吧zkf 目标跟踪计算机视觉目标检测机器学习人工智能 python
Word内容快速排版到TeX格式的技巧分享（含多种实用方法）在科研论文、技术报告或毕业论文写作中，很多同学喜欢先用Word写初稿，再迁移到LaTeX（.tex文件）进行排版。但迁移过程中常常遇到这些麻烦：Word中的公式复制过去乱码或无法编译排版格式对不上期刊/会议模板自己新写的tex文件总是出错，编译困难今天分享我在实际论文写作中总结出的几条小技巧，帮大家快速把Word内容排到LaTeX，而且能
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程一ge科研小菜菜人工智能 Python 编程语言语言模型人工智能自然语言处理
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而，从HuggingFace下载模型，到提供一个结构化、稳定、可调用的API，并不是一个简单过程。它涉及：模型推理框架（如vLLM）的集成；WebAPI封装（FastAPI等）；容器化部署与资源调度；可扩展性设计与
《R循环：深度解析与高效使用技巧》沐知全栈开发开发语言
《R循环：深度解析与高效使用技巧》引言R语言作为一种功能强大的统计计算和图形显示语言，被广泛应用于科研、数据分析、金融等领域。R循环是R语言中的核心概念之一，对于提高编程效率、处理复杂数据至关重要。本文将深度解析R循环，并介绍高效使用技巧，帮助读者更好地掌握R语言。一、R循环概述1.1什么是R循环R循环是指在R语言中，重复执行某个操作或代码段的过程。R循环包括for循环、while循环和repea
《脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？》 HeartException 人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？》展开全景式论述。文章结合2025年最新科研突破与伦理实践，以“技术裂变-意识革命-文明跃迁”为逻辑主线，揭示神经科学与人工智能融合如何重绘人类存在的边界：脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？副标题：从神经解码到意识上传，一场重塑人类本质的技术奇袭作者：意识
WRFDA资料同化系统在区域数值预报中的参数优化与敏感性分析 jwwkyjspt 水文大气气象气象海洋大气水文
数值预报已经成为提升预报质量的重要手段，而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法，成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。为有效提升广大科研、业务人
回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 matlab科研社神经网络回归 matlab
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南 jwwkyjspt 机器学习 SCI论文人工智能 chatgpt 语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
LabVIEW荧光微管图像模拟 LabVIEW开发 LabVIEW开发案例 LabVIEW设备控制 LabVIEW知识 LabVIEW程序 LabVIEW开发案例 LabVIEW知识
利用LabVIEW平台，集成PI压电平台、Nikon荧光显微镜及AndorsCMOS相机等硬件，构建荧光微管滑行实验图像序列模拟系统。通过程序化模拟微管运动轨迹、荧光标记分布及显微成像过程，为生物医学领域微管跟踪算法测试、运动特性分析提供标准化仿真环境，解决传统实验中手动跟踪效率低、误差大及硬件漂移等问题。应用场景科研算法验证：高校及科研机构用于验证微管跟踪软件（如MTrack2）在不同运动轨迹下
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt 语言模型数据分析
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大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习 rnn 语言模型 lstm 深度学习机器学习人工智能 DeepSeek
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ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt 语言模型机器学习
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InteraXon 与 Muse 脑波头环：开启脑机交互与脑健康新时代 Scivaro_陈耀栋 InteraXon 脑机接口人因工程人工智能 EEG InteraXon Muse 脑电
作者：科采通|CSDN专栏一、公司简介InteraXon成立于2009年，总部位于加拿大多伦多，是一家专注于神经科技（Neurotechnology）的创新企业。其旗舰产品Muse脑波头环，是一款面向普通消费者和科研人员的脑电（EEG）设备，致力于通过脑机接口（BCI）技术帮助用户提升认知功能、减轻压力和改善睡眠。InteraXon由神经科学家、工程师和设计师组成的小团队起步，现已发展为拥有全球用
jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 java jdk tomcat
Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。分别配置 : path &nbs
Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 java spring
在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java 题解位运算 LeetCode Algorithm
原题链接：#136 Single Number 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
qq登陆界面开发 15700786134 qq
今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First { public void initul(){ jf=ne
Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
基于spring的web项目定时操作知了ing java Web
废话不多说，直接上代码，很简单配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
树形结构的数据库表Schema设计矮蛋蛋 schema
原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488 程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
java IO操作与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！百合不是茶
类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件：标准文件（txt doc mp3...）目录文件（文件夹）虚拟内存文件 2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 java spring
被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础， POJO package com.tom.servlets; public
【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
什么是Hive数据倾斜问题操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。原因：key分布不均匀倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
Netty源码学习-FileRegion bylijinnan java netty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板 Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
单例模式 cuishikuan 单例模式
第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
spring+websocket的使用 dalan_123
一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。一、Activity跳转方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent) 方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
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要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态：当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软你为啥感觉不舒服呢？难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
sql优化总结 macroli sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结超声波 oracle linux
1.linux更改主机名 (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名 2.linux重启oracle实例及监听的各种方法（注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoop hive函数
具体说明及示例参见附件文档。文档目录：目录一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class

科研篇(11)：ICLR20 分类整理-对抗样本&Meta-Learning

文章目录

一、对抗样本

1.1Enhancing Transformation-Based Defenses Against Adversarial Attacks with a Distribution Classifier .

1.2 Implicit Bias of Gradient Descent based Adversarial Training on Separable Data

1.3 Mixup Inference: Better Exploiting Mixup to Defend Adversarial Attacks

1.4 Rethinking Softmax Cross-Entropy Loss for Adversarial Robustness

1.5 Robust Local Features for Improving the Generalization of Adversarial Training

1.6 Fooling Detection Alone is Not Enough: Adversarial Attack against Multiple Object Tracking

1.7 Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples

1.8 Adversarial Policies: Attacking Deep Reinforcement Learning

1.9 Detecting and Diagnosing Adversarial Images with Class-Conditional Capsule Reconstructions

1.10 GAT: Generative Adversarial Training for Adversarial Example Detection and Robust Classification

1.11 Black-Box Adversarial Attack with Transferable Model-based Embedding

1.12 Certified Robustness for Top-k Predictions against Adversarial Perturbations via Randomized Smoothing

1.13 Adversarially Robust Representations with Smooth Encoders

1.14 Unpaired Point Cloud Completion on Real Scans using Adversarial Training

1.15 Adversarially robust transfer learning

1.16 Bridging Mode Connectivity in Loss Landscapes and Adversarial Robustness

1.17 Sign-OPT: A Query-Efficient Hard-label Adversarial Attack

1.18 Fast is better than free: Revisiting adversarial training

1.19 Intriguing Properties of Adversarial Training at Scale

1.20 Biologically inspired sleep algorithm for increased generalization and adversarial robustness in deep neural networks

1.21 Jacobian Adversarially Regularized Networks for Robustness

1.22 Certified Defenses for Adversarial Patches

1.23 Nesterov Accelerated Gradient and Scale Invariance for Adversarial Attacks

1.24 Provable robustness against all adversarial lp-perturbations for p ≥ 1

1.25 EMPIR: Ensembles of Mixed Precision Deep Networks for Increased Robustness Against Adversarial Attacks

1.26 MMA Training: Direct Input Space Margin Maximization through Adversarial Training

1.27 BayesOpt Adversarial Attack

1.28 Unrestricted Adversarial Examples via Semantic Manipulation

1.29 BREAKING CERTIFIED DEFENSES: SEMANTIC ADVERSARIAL EXAMPLES WITH SPOOFED ROBUSTNESS CERTIFICATES

1.30 (Spotlight)Skip Connections Matter: On the Transferability of Adversarial Examples Generated with ResNets

1.31 (Spotlight)Enhancing Adversarial Defense by k-Winners-Take-All

1.32 (Spotlight)FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Natural Language Understanding

1.33 (Spotlight)ON ROBUSTNESS OF NEURAL ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATIONS

1.34 (Oral)Adversarial Training and Provable Defenses: Bridging the Gap

1.35 MACER: ATTACK-FREE AND SCALABLE ROBUST TRAINING VIA MAXIMIZING CERTIFIED RADIUS

1.36 IMPROVED SAMPLE COMPLEXITIES FOR DEEP NETWORKS AND ROBUST CLASSIFICATION VIA AN ALLLAYER MARGIN

1.37 TOWARDS STABLE AND EFFICIENT TRAINING OF VERIFIABLY ROBUST NEURAL NETWORKS

1.38 TRIPLE WINS: BOOSTING ACCURACY, ROBUSTNESS AND EFFICIENCY TOGETHER BY ENABLING INPUTADAPTIVE INFERENCE

1.39 A FRAMEWORK FOR ROBUSTNESS CERTIFICATION OF SMOOTHED CLASSIFIERS USING F-DIVERGENCES

1.40 ROBUSTNESS VERIFICATION FOR TRANSFORMERS

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