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翻译 Paper Read：《A review of black-box adversarial attacks on image classification》

近年来，基于深度学习的图像分类模型在学术界得到了广泛的研究，并在工业界得到了广泛的应用。然而，深度学习天生容易受到对抗性攻击，对人脸识别、医学图像诊断和交通标志识别等安全敏感领域的图像分类模型构成安全威胁。尤其是对于黑盒对抗性攻击，即使没有远程模型信息也可以进行，深度学习面临的安全问题更加严峻。尽管这一问题受到越来越多的关注，但现有的综述总是从一个角度分析黑盒对抗性攻击，只关注某一个应用领域。本文系统地回顾和讨论了现有进展，从多个角度展示了黑盒对抗性攻击，并对现有方法进行了系统分类。

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2. 学习率（learning rate）大小：学习率大小决定参数更新快慢，影像寻找步子大小。eg：MAE（平均绝对误差）MSE（均方误差）cross entropy（交叉熵）最常见的 方法有梯度下降（gradient descent）可以使用误差表面图（error surface）来表示。1. 梯度大小：梯度（斜率）大小决定寻找步子的大小。ps：在机器学习中，需要手动设置参数的被称为超参数。step1. 参数+模型+特征+权重+偏执。step3. 解最优化问题。step2.定义损失函数。

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第三章未完待续静态栈#include <stdlib.h>#define Maxsize 10typedef struct { int data[Maxsize]; int top;}SqStack;/* 以下代码为栈顶指针指向-1*///初始化栈void InitStack(SqStack& S) { S.top = -1;}//判空bool StackEmpty(SqStack S) { if (S.top == -1) {

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计算机组成与系统结构第一章：绪论计算机发展史第0代：机械计算机第1代：电子管计算机（1945-1955）由电子管组成 世界上第一台计算机ENIAC在1946第2代：晶体管计算机（1955-1965）由晶体管组成第3代：集成电路计算机（1965-1980）利用小规模及中规模集成电路第4代：超大规模集成电路计算机（1980-）由大规模、超大规模集成电路构成第5代：高性能智能计算机采用超大规模、超高速集成电路摩尔定律​ 集成电路芯片的集成度每18个月翻