FAKE 第5页

深度学习图像压缩

原始图与解码后图像的残差，编码端：对残差网络进行学习得到res_true对解码后图像进行学习得到res_fake两个相减得到最终残差final_res=res_true-res_fake解码端：根据码字学习最终残差

风口上的传奇·2023-01-29 17:26

Pytorch量化感知训练

参考博客：Pytorch量化感知训练量化感知训练（QuantizationAwareTraining）是在模型中插入伪量化模块（fake_quantmodule）模拟量化模型在推理过程中进行的舍入（rounding

@BangBang·2023-01-28 10:13

Python 简单的信号处理

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpy.fftimportrfft,rfftfreqPi2=2*np.piframerate=10000defgene_fake_signal

River Chandler·2023-01-18 11:07

谣言检测相关论文阅读笔记：PAKDD2020-SAFE: Similarity-Aware Multi-Modal Fake News Detection

目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Methodology3.1Multi-modalFeatureExtraction3.2Modal-independentFakeNewsPrediction3.3Cross-modalSimilarityExtraction3.4ModelIntegrationandJointLearning4.Experiment

yxx35AN·2023-01-16 08:40

Fake PhotoShop的实现【doge】

做一个PS软件我们需要一个强大的用户交互界面（bushi）这里我们建一个text的classclassText(pygame.sprite.Sprite):def__init__(self,content,x,y):super().__init__()self.font=pygame.font.Font('freesansbold.ttf',40)self.content=contentself.

绝对没有绝对的事·2023-01-09 15:44

fake-useragent安装成功，jupyter notebook提示No module named ‘fake_useragent‘解决方法

记录下安装fake-useragent的过程一：安装1、问题：在cmd中使用pipinstallfake-useragent失败，按各种提示操作也没有成功，如下图2、解决方法：上fake-useragent

tell_me_why0·2023-01-08 09:18

Jupyter怎么安装第三方库

pipinstall****比如安装一个fake_useragent

蓝夏曦月焰·2023-01-05 15:13

论文阅读-虚假信息检测综述 - Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.01967.pdf目录摘要1引言2.假新闻定义2.1假新闻的定义2.2传统新闻媒体上的假新闻2.3社交媒体上的假新闻3.假新闻检测3.1问题定义3.2特征提取3.2.1新闻内容特征3.2.2社会语境特征3.3模型构建3.3.1新闻内容模型3.3.2社会背景模型4.评估检测效果4.1数据集4.2评估指标5.相关领域5.1谣言分类5.2真

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-01-04 09:33

【报错】PyTorch使用tensorboard出错：tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称

PSE:\python_work\DeepLearning\Test_Project\DNN_for_Fake\log>tensorboard--logdir=.

学懵了·2022-12-24 03:49

conda虚拟环境 | install 与 list 问题

钠文·2022-12-23 11:08

Multi-attentional Deepfake Detection论文阅读笔记

Multi-attentionalDeepfakeDetectionAbstract以往的区分人脸造假的方法就是用一个网络先提取特征，然后再进行二分类（real/fake），作者提出利用Attention

Mr Sorry·2022-12-22 22:11

Detecting Deep-Fake Videos from Appearance and Behavior

DetectingDeep-FakeVideosfromAppearanceandBehaviorPaperPDF文章目录IntroductionGenerateDeepFakesDetectingDeepFakesInnovationMethodBiometricsExtractionBehaviorAppearanceAuthenticationExperimentResultCompareA

zcx_language·2022-12-22 22:08

zero-shot：基于对抗生成网络的零样本学习

GenerativeDualAdversarialNetworkforGeneralizedZero-shotLearning关键点：视觉——》语义——》视觉；语义——》视觉——》语义使用cycleLoss衡量视觉——视觉；语义——语义的损失使用Discriminator进行real/fake

DeepWWJ·2022-12-20 18:20

[论文阅读]Representative Forgery Mining for Fake Face Detection

RepresentativeForgeryMiningforFakeFaceDetection文章创新点提出了一种基于注意力引导的数据增强方法FAM：一种可以定位出对检测器而言最敏感的面部区域的方法，用于知道后续的数据增强。SFE：一种基于attention的数据增强方法，在FAM指导下，帮助检测器去更加均衡地去分配注意力RFM：一个可以在无监督下可视化伪造区域的框架，能够帮助基于CNN的伪造检测

zwplus·2022-12-19 20:01

22_JSON兼容编码器

1.使用jsonable_encoder假设我们有一个数据库fake_db,它只接收与JSON兼容的数据。比如，它不接收datetime对象，因为

空巢青年_rui·2022-12-16 21:35

深度学习之生成对抗网络（8）WGAN-GP实战

同时添加梯度惩罚项，实现如下：defgradient_penalty(discriminator,batch_x,fake_image):#梯度

炎武丶航·2022-12-16 09:32

BERT实战：实现多分类

具体如下：文件地址：https://www.kaggle.com/c/fake-news-pair-classification-challenge/data模型形式：BERT+LinearClassifier

shun-ripking·2022-12-15 20:20

ChatGPT“克星”：用AI识别AI生成的文本，英语论文阅读笔记都能测出

像这样输入一段看起来没毛病的笔记，经过它一番检测，认为这段文字“由AI编写”（Fake）的可能性为99.98

QbitAl·2022-12-15 15:22

pytorch tutorial -- DCGAN

AboutGANGANsisaframeworkforteachingDLmodeltocapturedata’sdistributionsowecangeneratenewdatafromthatsamedistribution.Thejobofthegeneratoristospawn‘fake

bla234·2022-12-15 01:42

自己动手做一个爬虫项目

下面首先给出开头代码片段，本人纯编程小白，这里主要想分享自己的思路：frombs4importBeautifulSoupimportrequests,random,fake_useragentimportredis

西兹克利斯托夫·2022-12-13 16:18

pyecharts学习

导入工具包frompyechartsimportoptionsasopts#导入饼图frompyecharts.chartsimportPie#随机生成样例数据，一般不会用到frompyecharts.fake

m0_74486560·2022-12-12 22:30

vutils.make_grid()与黑白图像有关的一个小体会

我发现往vutils.make_grid()里面传单通道的黑白图像时，它最后会变成三通道的图像截取的代码是这样的，其中fake形状是64*1*64*64，是64个黑白图像的数据，而调试的时候往img_list

也无风雨也无晴 ~~·2022-12-12 10:46

PyTorch--线性回归

importtorchastfrommatplotlibimportpyplotaspltfromIPythonimportdisplayt.manual_seed(1000)defget_fake_data

stefan0559·2022-12-11 15:24

历史最全Deepfakes检测相关数据集、工具、论文和代码整理分享

Deepfake=Deep+fake.广义上来说，Deepfake是使用深度学习来糊弄人类感知的技术。比如，视频换脸技术，或者语音上的换音技术。

lqfarmer·2022-12-11 12:21

论文阅读 - Fame for sale: efficient detection of fake Twitter followers - Cresci - 2015数据集介绍

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1509.04098.pdf目录摘要1绪论2相关工作2.1灰色文学和在线博客2.2学术文献2.3与我们的方法的异同3基线数据集3.1TheFakeProject3.2.#elezioni2013dataset3.3人类帐户的基线数据集3.4虚假关注者的基线数据集3.5虚假关注者和人类账户的基线数据集4.使用基于分类规则的算法进行虚假检测4.1.

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-10 04:42

Gan的loss函数

为经过sigmoid的输出值（1）在GAN第一阶段——求Discriminator，最大化实验中统计梯度是对最小值进行寻优的，因此实际操作上是对目标函数做最小化处理：实现方式：dis_real、dis_fake

qq_38101208·2022-12-10 00:33

GAN损失函数的理解：

GAN损失函数的理解：因为根据对GAN的理解来看，GAN的生成器希望输出的数据分布能够更加的接近真实数据的分布，同时GAN的判别器需要从真实数据和生成器输出的数据之间做出判断，找到真实数据和fake数据

夜游神fff·2022-12-07 22:14

无监督式GAN(infoGAN) matlab实战

InfoGAN的基本结构为：其中，真实数据Real_data只是用来跟生成的Fake_data混合在一起进行真假判断，并根据判断的结果更新生成器和判别器，从而使

matlab数学建模加油站+·2022-12-04 13:51

虚假新闻检测论文阅读（二）：Semi-Supervised Learning and Graph Neural Networks for Fake News Detection

论文标题：Semi-SupervisedLearningandGraphNeuralNetworksforFakeNewsDetection论文来源：IEEE2019#基于新闻文本、#半监督、#图结构一、文章动机1、数据标签通常非常模糊和稀疏，故选择半监督检测方法；2、图模型富有表现力，能够捕获文章之间的上下文依赖关系，从而缓解标签不足的问题。二、框架1、使用词嵌入获得文章在低维中的向量表示；2、

Quinn-ntmy·2022-12-04 10:14

【ACL-2021】Compare to The Knowledge: Graph Neural Fake News Detectionwith External Knowledge

_Fish_·2022-12-04 10:40

GNN NLP(14)：Compare to The Knowledge Graph Neural Fake News Detection with External KnowledgeACL2021

本文提出了一种新的端到端图神经模型CompareNet，该模型通过实体将新闻与知识库(KB)进行比较，用于虚假新闻检测。考虑到假新闻检测是与话题相关的，也加入了话题来丰富新闻表现。具体来说，为每个包含主题和实体的新闻构造一个有向异构文档图，然后通过精心设计的实体比较网络将上下文实体表示与相应的基于KB的实体表示进行比较，以捕获新闻内容和KB之间的一致性。目录FakeNewsDetectionPro

五月的echo·2022-12-04 10:38

Go 中模拟 Kubernetes 客户端进行单元测试

在本文中，我们将了解如何使用client-go包中的fake（伪造的）cl

进击云原生·2022-12-03 11:43

Pytorch中的optimizer.zero_grad和loss和net.backward和optimizer.step的理解

real_a,real_b=batch[0].to(device),batch[1].to(device)fake_b=net_g(real_a)optimizer_d.zero_gr

Einstellung·2022-12-01 08:56

CLM4.5网络资料整合

CLM4.5网络资料整合CSDN气象家园官方网站其他CSDNCESM2.2_CLM5.0singlepoint单点模拟CESM2.2_CLM5.0(fake)singlepoint（伪）单点模拟√Linux

Claret_YF·2022-11-29 17:33

Fake Location（安卓）

FakeLocation是开发调试类定位模拟工具，操作简单，使用方便，目前官方版本拥有专业版与非专业版区分，当然普通的开发调试使用非专业版本即可.使用这款软件前，需要对手机开启开发者模式，一般的开启方式如下：在设置中找到关于手机，在该页面连续点击"版本号"即可.开启开发者模式之后，在相关页面找到"选择模拟位置信息应用"，并勾选上FakeLocation即可.不同手机的开启方式有所差异，具体以实际操

手机电脑软件分享·2022-11-28 20:52

谣言检测文献阅读七—EANN: Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks谣言检测文献阅

江_小_白·2022-11-27 13:08

谣言检测文献阅读六—Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks谣言检测文献阅

江_小_白·2022-11-27 13:07

PyCharm的Requirement already satisfied 解决方法

在PyCharm终端使用pipinstall命令安装第三方库fake_useragent时，显示该第三方库已存在某个文件夹内Requirementalreadysatisfied:fake_useragentinc

快用你那无敌的白金之星想想办法啊！·2022-11-26 14:41

TurtleBot3在ROS2 humble中的仿真解析之Fake Node

TurtleBot3在ROS2humble中成功安装好了之后，我们就来解析一下其中的代码，首先是FakeNode。主要从如下几方面入手，进行讲解：1.目录结构2.启动FakeNode3.代码解析TurtleBot3在ROS2humble中安装，请参照下面文章：(29条消息)基于Ubuntu22.04在ROS2Humble中编译turtlebot3遇到的坑_数据绿洲的博客-CSDN博客1.目录结构目

数据绿洲·2022-11-26 00:33

制作真伪数据集脚本

#将文件夹中的图片归类到对应文件夹的子文件夹中,比如将大train中的train_real和train_fake中名称对应的图片转移到Image中的train的子文件夹对应的名称文件夹中(trainImagetest

爱吃肉der小兔叽·2022-11-23 00:12

can‘t open/read file: check file path/integrity

modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_(‘I:\datasets\WildDeepfakewd_train_0.1\wd.fake139211

爱吃肉der小兔叽·2022-11-23 00:38

python的args指定重复的简短参数错误-argparse.ArgumentError: argument -r/--restart: conflicting option string: -r

argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)p.add_argument('--root','-r',type=str,default='F:/all_dataset/')p.add_argument('--fake_type

华尔街的幻觉·2022-11-21 02:10

生成对抗网络GAN

使用生成器生成fake图像，使得判别器可以误认为是real数据（loss很大），训练目标就是让生成器越来越能生成像real的图像。

RunningQzh·2022-11-20 02:35

对抗生成网络（GAN）中的损失函数

目录GAN的训练过程：L1和L2损失函数的区别基础概念相同点差异GAN的训练过程：1、先定义一个标签：real=1，fake=0。当然这两个值的维度是按照数据的输出来看的。再定义了两个优化器。

L888666Q·2022-11-19 15:53

[TOIS 2022] A Generic Federated Recommendation Framework via Fake Marks and Secret Sharing

源码引言当你打开淘宝，发现首页上每一件商品都是心头所好，你是否感到疑问？当你播放音乐，发现每日推荐里每一首歌都悦耳动听，你是否感到困惑？当你打开抖音，发现每一条视频都妙趣横生，你是否感到惊奇？这背后其实是推荐系统在发挥作用，它为你在信息爆炸的时代守护一方乐园，让你喜欢的靠近，让你不喜的远离。但是，推荐系统为你带来便利的同时，也带走了你的隐私。为了猜得准你喜欢的，它不得不知道你的性别、年龄、地理位置

sinat_38007523·2022-11-19 04:16

新手学习爬虫实战案例

小知识：fake_useragent的使用fake_useragent第三方库，来实现随机请求头的设置；安装—>pip3installfake-useragent查看use

q56731523·2022-11-17 07:49

【Pytorch】detach, requires_grad和volatile

在跑CIN的代码时,将batch_size从10一路降到2,依然每执行sample就爆显存.请教师兄后,发现问题出在这一句上:在进行sample的时候,不止保存之前的变量fake,而且还保存了fake前所有的梯度

mjiansun·2022-11-15 13:19

极智AI | 量化实现分享五：详解格灵深瞳 EQ 量化算法实现

_op_name==OP_CONV||this->op_name==OP_FC)///当层类型为CONV或FC时{this->gen_weight_scale(this->weight_tensor_fake_quant

极智视界·2022-11-12 11:44

2022-11-06 日记

就像上个月写的日记一样，原来我是一个对自己非常抠门儿的人，除了换手机之外，买其他东西我都会斟酌好久，能从上面买到fake的，我绝对不买real。

stitch6263·2022-11-11 11:34

house of cat 学习

目录前言：利用条件例题：2022强网杯Houseofcat程序分析：攻击思路：利用链:利用步骤：1.泄露libc_base和heap_base2.在堆地址中伪造fake_IO_，第一次largebinattack

Nqoinaen·2022-10-18 09:56

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