一季南凉的博客

原创 离线下载NuGet包管理器

推荐方法：使用 NuGet 包管理器安装（方法 1）。离线方法：如果目标电脑无法访问互联网，可以使用方法 2、3 或 4。如果你有其他问题，或者需要更详细的步骤，请随时告诉我！

原创 Math.NET Numerics 库怎么装

你提到的缺少的库是 Math.NET Numerics。

原创 VAE变分自编码器的初步理解

变分自编码器（VAE）就像一台神奇的绘画机，通过两个关键部分——一个负责记录画作的精髓（编码器），另一个负责根据这些精髓创作新画（解码器）——来生成新的数据。它不仅学会了如何还原原作，还能在此基础上创新出各种风格独特的新作品。虽然在生成质量和训练难度上存在一些挑战，但它所提供的概率模型和潜在空间解释能力，使其成为理解和生成数据的重要工具。这就是用费曼学习法讲解VAE的核心思想，希望这个简单的故事能帮助你更好地理解这个强大的生成模型！

原创 显示器画面有沙沙的感觉

看看与主机的转接头的地方全插进去了没有。

原创 You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed

You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed” 先把电脑已经存在的FrameView SDK 卸载掉，把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\FrameViewSDK文件夹删掉。设置-应用-卸载nvidia frameview.

原创 （python）如何看自己安装的包的版本

windows环境下。

原创 如何将 Jupyter Notebook (.ipynb) 文件转换为 Python (.py) 文件

或者在命令行里下载个jupyter 然后输入命令进行转换。概要：编写python代码运行将.ipynb转化为.py。别的就是下载一个jupyter Note ，进行转化。所生成的文件在你所在的文件下。然后执行这个代码就行。

原创 在 Anaconda 中使用 cd 进入文件路径时，为什么还是没有效果？

cd 路径之后，使用大写 D: 来切换到 D 盘。

原创 Pycharm已经打开，任务栏里有图标，但是看不到界面

你就把鼠标放到图片上的窗口的位置，就是把光标放在任务栏pycharm的图标上，然后会出现红框里的窗口，然后你再这个窗口上右键，然后会有对窗口的操作。就是任务栏显示已打开，然后桌面上不显示窗口，点任务栏的图标也没有反应。原因是之前用扩展显示屏，可能电脑出故障了，重启了。就这个，我选的最大化就出来了。

原创 argument和claim的关系，第一个是动词论证？第二个是论点？

在学术和逻辑分析中，和。

原创 对抗样本存在的原因

对抗样本的存在源于深度学习模型对高维输入空间的敏感性、局部线性行为、数据流形与分类边界的不匹配，以及模型的非鲁棒特征。要解决这一问题，需要更鲁棒的训练方法和模型设计，如对抗训练、正则化或数据增强等策略。

原创 流形与对抗性样本本质的关系

是的，从根本上来说，使用流形的一个关键原因与息息相关。

原创 插入语和同位语的区别

插入语提供额外信息，通常可省略，对句子的核心意思没有影响。同位语则是对名词的补充说明，通常是必要的信息，有助于理解句子中的名词。

原创 雅可比矩阵

原创 火狐浏览器安装ublockIP受限装不了

ublock 如果在火狐上下不了扩展，如果有梯子，可以换个IP就行，香港行政区就行。如果不行，就得自己去github上下载到本地，然后从本地来安装扩展。详细步骤见我这个链接。

原创 2024/9/27 The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings读后感

对抗显著图是对抗样本生成中的一个强大工具，它通过揭示模型对输入特征的敏感性，帮助攻击者更精确、更高效地选择扰动方向和大小，从而在最小扰动的前提下达到误导模型的目的。

原创 神经网络的线性部分和非线性部分

神经网络的和是其构成中的两个核心元素，它们共同决定了模型的能力和行为。

原创 自己对对抗性样本的实质的理解

深度神经网络的近似性：网络在处理输入数据时确实存在近似误差，这使得小的扰动可能导致预测结果的变化。优化的必要性：通过优化算法，可以针对这些误差进行调整，提高模型的鲁棒性，减少对扰动的敏感性。适应性方案：利用适应性调整方法，可以动态地调整训练数据的分布，以更好地应对模型的局部弱点，从而提高整体性能。你的理解强调了模型处理输入数据时的近似误差和对扰动的敏感性，同时也指出了通过优化算法来改进模型表现的必要性。这些都是深度学习研究中非常重要的方面。

原创 Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks

探讨了当前对抗攻击防御研究中的挑战，如计算开销、对抗样本的多样性和防御方法的泛化能力等。并提出了未来研究的方向，如开发更高效的防御算法、提升模型的可解释性和透明性等。：重点讨论了几种防御对抗攻击的方法，包括对抗训练、梯度掩蔽和模型集成等。总的来说，这篇论文综述了当前深度学习模型在面对对抗攻击时的脆弱性，并介绍了不同的防御策略及其效果，为未来开发更鲁棒的深度学习模型提供了理论基础和实践指导。：介绍了评估模型对抗攻击鲁棒性的方法和标准，如准确率曲线、失效率和对抗容忍度等。这篇论文的主要内容是关于。

原创 如何应对情绪和培养理性的书

这些书籍提供了不同的视角和方法，帮助你更好地理解和管理自己的情绪，从而培养更加理性的思维方式。这本书提供了一种有效的沟通方式，帮助读者更好地理解和表达自己的情绪，同时也能更好地理解他人的情绪。诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的经典之作，解释了我们在决策过程中如何被情绪和非理性思维所影响。这本书探讨了情绪智商（EQ）的重要性以及如何通过提高EQ来改善个人和职业生活。这本书提供了许多实际的技巧和策略，帮助读者在面对情感创伤时进行自我修复。这本书强调活在当下的重要性，并提供了许多练习来帮助读者更好地管理情绪。

原创 exp()是什么

原创 Softmax 函数

原创 compare to 和 compare with 有什么区别？

*

原创 对抗样本与防御方法+所涉及的数学知识和学习方法

总之，对抗样本利用机器学习模型的漏洞，通过引入小的、经过精心设计的扰动来实现，从而导致模型做出错误的预测。理解 softmax 函数、训练损失和 logits 对理解这些攻击如何运作及其防御方法至关重要。这段文本涉及的数学主要集中在机器学习（特别是深度学习）的基础概念和方法上。线性代数向量和矩阵的表示和运算，如神经网络中的权重参数 ( \theta )，输入 ( x )，输出 ( F_\theta(x) ) 等都是向量或矩阵形式。概率论与统计。

原创 温度缩放temperature scaling，以及其在对抗性样本的隐私泄露中的作用

温度缩放是一种用于校准分类模型输出置信度的后处理技术。通过调整 logits 的尺度，它可以使模型的输出概率更好地反映真实的置信度。其优点包括简单高效和在许多实际应用中的有效性，虽然它也有一定的局限性。理解和应用温度缩放可以帮助提升模型在实际应用中的可靠性和可解释性。降低模型的过度自信：对抗性鲁棒模型可能会对其预测结果过度自信，从而增加被攻击者推断出成员身份的风险。通过温度缩放，输出的概率分布可以被校准，减少这种过度自信，使得模型的预测置信度更为合理。提高成员推断攻击的防御能力。

原创 Adversarial Perturbation Constraint对抗扰动约束

对抗扰动约束是关于在生成对抗样本时施加的限制条件，以确保这些样本能够有效欺骗模型且满足一定的规范。理解和研究这些约束对于提升模型的安全性和鲁棒性具有重要意义。

原创 prior knowledge 先验知识

先验知识是指在进行数据分析或建模之前已掌握的信息。在统计学中，它通过先验分布体现在贝叶斯方法中；在机器学习中，它可以通过特征工程、模型选择、正则化和参数初始化等多种方式应用。有效利用先验知识能够显著提高模型的准确性和稳定性。

原创 置信度是什么

置信度是一个广泛应用于统计学和机器学习的概念，帮助我们理解和量化不确定性。在统计学中，通过置信区间和置信水平来表示参数估计的可靠性；在机器学习中，通过置信度得分来衡量模型对预测结果的确定性。了解和使用置信度能够帮助我们更好地解释数据和模型的表现。

原创 同位语的类型

**主要是，同位语不只有名词后面跟个that，然后用于解释这个名词的，还有这个 非限制性同位语，必须用逗号隔开的**

原创 the histogram of cross-entropy loss values 交叉熵损失值的直方图以及cross-entropy loss交叉熵损失

交叉熵损失通常用于多类别分类问题，其定义如下：假设有一个分类任务，输入数据样本为 ( \mathbf{x}i )，对应的真实标签为 ( \mathbf{y}i )，模型的预测概率分布为 ( \mathbf{p}i = (p{i1}, p{iC}) )，其中 ( C ) 是类别数目。则交叉熵损失定义为：i) = -\sum其中，( y_{ic} ) 是真实标签 ( \mathbf{y}i ) 在第 ( c ) 类别上的概率（通常为0或1），( p。

原创 black-box setting黑盒环境

在技术和研究上，“black-box setting” 指的是对一个系统或模型的操作者来说，该系统或模型的内部工作机制是未知或不透明的。具体来说，这意味着操作者只能通过输入和输出的交互来观察系统的行为，而不能直接访问或了解系统的内部结构、算法或参数。

原创 目标模型的泛化误差 target model’s generalization error

泛化误差是指机器学习模型在测试集或实际应用中表现出的误差，反映了模型从训练数据学习到的知识能否有效地应用到新的、未见过的数据上。训练误差（Training Error）：模型在训练数据集上的误差。测试误差（Test Error）：模型在独立测试数据集上的误差。

原创 规避攻击和毒化攻击Evasion Attacks and Adversarial Examples

"规避攻击（evasion attacks）"和"毒化攻击（poisoning attacks）"是两种常见的网络安全攻击类型，它们针对机器学习和深度学习模型进行攻击。

原创 adversarially有这个单词吗

Adversarially” 是一个存在的单词，尤其在机器学习和计算机安全领域中常用。它的词根是“adversarial”，表示对抗的、敌对的。因此，“adversarially”意为“以对抗性方式”。

原创 CCS 概念的解释

CCS 是 “ACM Computing Classification System” 的缩写。ACM（Association for Computing Machinery）计算分类系统是一个用于分类计算机科学和信息技术领域的出版物和研究的分层分类系统。CCS 提供了一套标准化的术语和分类，用于描述计算相关的主题、研究领域和技术。

原创 对抗性样本隐私泄露的例子

对抗性样本隐私泄露是指在机器学习或深度学习模型中，通过对抗性样本（即经过精心设计以误导模型的输入数据）来推测或推断训练数据中的隐私信息。

原创 设计一个简单的实验来研究对抗训练对模型隐私性的影响

Flatten(),])这个实验设计旨在验证对抗训练是否会导致模型在会员推断攻击下更容易泄露训练数据。通过训练并比较标准模型和对抗训练模型的隐私泄露程度，我们能够更好地理解这些防御方法的潜在隐私风险。

原创 降低对抗样本的隐私泄露风险Privacy Risks of Securing Machine Learning Models against Adversarial Example 大致讲了一个什么事

背景与动机机器学习模型特别是深度学习模型容易受到对抗样本的攻击。这些对抗样本是经过精心设计的输入，能够使模型产生错误的输出。近年来，很多研究都在尝试设计各种防御方法，以增强模型对这些对抗样本的鲁棒性。隐私风险论文讨论了这些防御方法在增强模型鲁棒性的同时，可能引入的隐私风险。具体来说，防御对抗样本的方法可能会使模型更加容易泄露训练数据中的敏感信息。实验与分析通过实验，论文展示了多种防御方法如何影响模型的隐私性。

原创 chatgpt 推荐的一些关于提高认知的书，我先存一下

这些书籍涵盖了多方面的认知和个人发展主题，可以帮助你提升认知能力，增强批判性思维，并在个人和职业生活中取得更大的进步。希望你能从中找到对自己有帮助的内容。

原创 举一个用mybatis和不用mybatis，来展示用了mybatis的好处

当然，通过对比可以更清楚地看到MyBatis带来的便利。让我们以一个简单的查询操作为例，来展示使用MyBatis和不使用MyBatis（直接使用JDBC）时的代码差异。