3月23日毕设数据

已于 2022-03-31 14:27:37 修改
阅读量444 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
于 2022-03-23 22:34:26 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/buyaotutou/article/details/123697287

3月23日毕设代码

文章目录


提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch#Getting-Started 对抗性攻击-PyTorch

https://nbviewer.org/github/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/blob/master/demos/White%20Box%20Attack%20%28ImageNet%29.ipynb Demo - White Box Attack (Imagenet)

make_grid的作用是将若干幅图像拼成一幅图像。其中padding的作用就是子图像与子图像之间的pad有多宽。nrow是一行放入八个图片。
（https://blog.youkuaiyun.com/zouxiaolv/article/details/105034512）
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
（https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48249563/article/details/111387501）

李宏毅机器学习作业10——Adversarial Attack，FGSM，IFGSM
iwill323的博客
11-25 5057
李宏毅机器学习作业10——Adversarial Attack FGSM I-FGSM MI-FGSM Diverse Input (DIM)
毕设开源 基于hadoop大数据教育可视化系统(源码+论文)
mabile123444的博客
06-15 959
大数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究[9]，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，更多的为态势监控和综合决策服务。数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。
PyTorch中文教程 | (10) 对抗性示例生成
sdu_hao的博客
07-25 4948
Github地址 如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。 本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识，并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像中添加细微的干扰会导致模型性能的巨大差异。鉴于这是一个教...
FGSM、PGD、BIM对抗攻击算法实现
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-16 5401
​PGD、BIM对抗攻击算法实现可以直接导入这个torchattacks这个库，这个库中有很多常用的对抗攻击的算法。 pip install torchattacks 然后添加相关代码，即可直接调用
对抗样本工具箱（2）——cleverhans
ji_meng的博客
08-23 2492
2017年，AI对抗攻防迎来首个算法开源平台CleverHans——“聪明的汉斯”。由Ian Goodfellow和其团队开发并开源，Cleverhans平台的攻防框架，将攻防算法模块化，全球研究者能在这一平台上，快速研发不同的对抗样本生成算法和防御算法。tutorials/defenses/每个文件夹都由三种框架实现，pytorch，tensorflow，JAX。
黑白盒 对抗扰动攻击方法 现成调用库 Attacks Toolbox
haimengjie的博客
06-18 713
Attacks Toolbox
【计算机毕设文章】基于微信小程序的个人健康数据管理系统的设计与实现
Eastonzhang888的博客
07-10 610
在整个系统测试中，根据需求文档和设计文档，逐一对功能进行检测并写好测试用例，有效避免残片缺陷，因为产品出现缺陷不仅影响功能，而且可以导致数据的不准确，导致产品质量的降低，经过测试，才能使得产品的稳定性和成熟度得到极大的提升，产品质量也才有保证。
【计算机毕设文章】校园跑腿小程序
weixin_63982010的博客
07-11 617
摘 要伴随着科技水平的不断提高，人们的消费水平也逐日增加，当今大学校园, 学生对跑腿服务的需求日益增多，繁忙的学业、使学生没有多于的时间去食堂，这就成就了小程序校园跑腿服务，小程序覆盖了用户的跑腿订单发布、订单信息查看、对跑腿员评价、以及活动申请与提交，用户可以以多种身份登录系统，同时完成发布和订单的查看，在小程序校园跑腿没有开发之前进行了深入调查，并设计开发一套小程序校园跑腿，该系统一方面方便用户日常生活、解决学习时间冲突等问题。另一方面为提供给 在校大学生勤工俭学的途径。 系统后台服务端使用php
基于django+vue+Vue基于vue的电商数据分析系统【开题报告+程序+论文】-计算机毕设
最新发布
紫蝶学姐--毕设
10-16 897
一、选题背景 关于电商数据分析系统的研究，现有研究多集中在通用的数据分析理论和部分业务环节的数据应用方面。例如，在电商运营中，主要以传统的销售数据、流量数据等的简单统计和分析为主 [[1]](https://blog.youkuaiyun.com/a3881312/article/details/81188277)。专门针对一个整合用户、商品分类、商品品牌、商品信息等多维度的电商数据分析系统的研究较少。因此本选题将以电商运营的整体生态为研究情景，重点分析和研究如何构建一个全面的电商数据分析系统，涵盖从用户行为到商品全方
【计算机毕设文章】基于微信小程序的云上考试
Eastonzhang888的博客
06-17 458
随着互联网技术和通讯技术的快速发展、成熟，两者最终结合到了一起，即移动互联网。移动互联网时代的到来，微信的普及，致使基于微信小程序的系统越来越多，因此，针对用户对各类考试信息查询、模拟考试练习以及交流方面的需求，特开发了本云上考场微信小程序。
adversarial-attacks-pytorch:PyTorch对抗攻击的实现
05-12
对抗攻击PyTorch 是一个PyTorch库，其中包含对抗性攻击以生成对抗性示例。 干净的图像 对抗形象 目录 推荐的地点和配套 用法 :clipboard: 依存关系 火炬== 1.4.0 Python== 3.6 :hammer: 安装 pip install torchattacks或 git clone https://github.com/Harry24k/adversairal-attacks-pytorch import torchattacks atk = torchattacks . PGD ( model , eps = 8 / 255 , alpha = 2 / 255 , steps = 4 ) adversarial_images = atk ( images , labels ) :warning: 预防措施 在用于攻击之前，应使用transform [to.Tensor（）]将所有图像缩放为
ali-pytorch:对抗学习推理（BiGAN）的PyTorch实施
05-09
对抗性推论 PyTorch实施 SVHN样本 1个纪元后： 10个纪元后： 40个纪元后： CIFAR10样品： 1个纪元后： 100个纪元后： 在500个时代之后： 要测试使用L2-SVM进行半监督学习的SVHN预训练嵌入，请执行以下操作： python3.5 test_semisup.py --dataset=svhn --dataroot=<dataroot> --model_path=<saved> 注意：所提供的模型经过100个纪元的训练，错误率达23％，而论文中报道的错误率为19.5％。 原始模型的训练在此实现中不稳定，并且我使用了一些GAN技巧，例如添加实例噪声和选择性训练。 请参阅此以获取更多详细信息： https : //github.com/soumith/ganhacks 。 引用 @article{DBLP:journals/corr/
DeepRobust:用于图像和图形攻击和防御方法的 pytorch 对抗性库
08-03
| | [AAAI 2021] DeepRobust 是一个 PyTorch 对抗库，用于对图像和图形进行攻击和防御方法。 如果您是 DeepRobust 的新手，我们强烈建议您阅读本 README 中的或以下内容以了解如何使用它。 如果您对此库有任何问题或建议，请随时创建问题。 我们会尽快回复 ：） 包含算法的列表可以在和。 用法 图像攻防 图攻防 致谢 关于攻防的更多细节，可以阅读以下论文。 图的对抗性攻击和防御：综述、工具和实证研究 图像、图形和文本中的对抗性攻击和防御：综述 如果我们的工作对您的研究有帮助，请引用： DeepRobust: A PyTorch Library for Adversarial Attacks and Defenses @article{li2020deeprobust, title={Deeprobust: A pytorch lib
PyTorch-Adversarial-示例：对CIFAR-10和MNIST的对抗攻击
02-14
PyTorch顾问实例 对CIFAR-10和MNIST的对抗攻击。 这些笔记本使用生成对抗示例，以攻击PyTorch模型。 将来可能会针对更多数据集提供更多方法。
PyTorch-Adversarial-Attack-Baselines-for-ImageNet-CIFAR10-MNIST:ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较）
03-08
针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较） 该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。 该存储库显示每个数据集的最新攻击成功率。 该存储库利用了攻击库，例如 ， 等。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 影像网 该存储库提供了一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集。 该数据集每个班级有5张图像（总计5,000张图像）。 这是ImageNet验证数据集的子集。
论文阅读 (100)：Simple Black-box Adversarial Attacks (2019ICML)
因吉的博客
09-08 1319
提出了一个在黑盒设置下构建对抗图像的简单方法：1）从预定义的正交基中随机采样一个向量，并将其添加或减去到目标图像；2）在多个现实任务下展示了算法的性能和效率；3）算法非常快，且实现仅需不要20Pytorch代码；
Pytorch实战__反向攻击（Adversarial Attack）
hello_JeremyWang的博客
11-18 3520
0. 介绍 首先需要指出的是，代码是从李宏毅老师的课程中下载的，并不是我自己码的。这篇文章主要是在原代码中加了一些讲解和注释，以及将繁体字改成了简体字。 今天的内容，说实在话，有点像是教咱们如何成为一名“特工”（哈哈~~碰巧最近在回顾马特达蒙的谍影重重，感觉这一部分还挺有趣）。 首先我们来介绍一下反向攻击这个词以及代码中涉及的算法。反向攻击就是在原图片中加一些极其微小的杂讯（这些杂讯有时候人眼根本看不出来），以使得我们之前训练出来的很不错的神经网络失效。听起来是不是很酷，以后提前偷摸下班的时候就可以不被摄像
开源项目 `adversarial-attacks-pytorch` 使用教程
gitblog_00348的博客
08-09 455
开源项目 adversarial-attacks-pytorch 使用教程 adversarial-attacks-pytorchPyTorch implementation of adversarial attacks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adversarial-attacks-pytorch 1. 项目的目录结构及介绍 adversa...
对抗攻击PyTorch库教程
gitblog_00268的博客
08-09 1109
对抗攻击PyTorch库教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adversarial-attacks-pytorch 项目介绍 adversarial-attacks-pytorch 是一个基于PyTorch的库，专门用于生成对抗样本。该项目提供了类似于PyTorch的接口和函数，使得PyTorch用户能够更容易地实现对抗攻击。该库包含多种攻击方法，如...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值