使用Perlin噪声作为程序化噪声是由于其易于使用, 流行并且简单, 虽然Perlin噪声不是最有效或者无伪影的噪声函数, 其简单的实现对于低成本的黑盒攻击而言十分有效....对手知识 目标模型是一个已经完成学习的黑盒分类器. 我们假设攻击者没有目标分类器的内幕知识, 例如其学习算法, 训练数据和模型设置. 虽然对手知道分类器的输入, 输出和类标签的数据类型....对于对侧训练的模型IRv2adv和IRv2adv-ens, 至少有一半的Perlin噪声设置达到最小40％的误差....同样, 至少有一半的Perlin噪声攻击分别对IRv2和v3分类器至少有50％和60％的误差. 应该强调的是, 单一扰动会导致这种规模的错误分类....尽管如此, 结果仍然认为至少有一半的Perlin噪声设置将导致所有分类图像的至少一个图像的错误分类, 如图6所示.
至少有以下三种方法： 1.MATLAB 主页->预设->常规，右侧可以设置启动时的工作路径。...3.这个方法仅对 Windows 操作系统，且通过双击快捷方式启动 MATLAB有效。...MATLAB 不将指定的字符串识别为 MATLAB 路径上的函数的名称或变量。可能的原因包括： 1）键入函数或变量名时的拼写错误（例如，当您要键入小写字母 l 时键入了数字1）。...同时，MATLAB 的新版本提供“是不是想输入:”来解决这些拼写错误。 2）函数或变量名的错误大小写。同时，MATLAB 的新版本提供“是不是想输入:”来解决这些拼写错误。...如果确定变量或函数存在，请验证函数或变量名的大小写。如果未定义的标识符是一个函数，则 which函数可以帮助您验证它对发生错误的函数是否可见。
简介 Pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8）和有潜在问题的代码。...Pylint 是一个 Python 工具，除了平常代码分析工具的作用之外，它提供了更多的功能：如检查一行代码的长度，变量名是否符合命名标准，一个声明过的接口是否被真正实现等等。...__init__() 忽略文件中某个类执行类型(C,R,W,E,F)不进行检查 对external.py中’W,R,E’类型不检查，在文件中类下面设置： # pylint: disable=C,F,W,...（错误）； 3 级别之后的数字表示告警所在文件中的行号和列号； 4 参数 “-ry”开启报告，“-rn”关闭报告（只显示警告和错误），默认为关闭报告； ************* Module pylint_demo.s1...持续集成：在持续集成环境中，pylint可以作为一个检查步骤，帮助我们在代码提交前发现问题，以避免将错误的代码合并到主分支。
警告：如果你的任何实体被错误地注释，你的评估可能会失败。一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。...例如，如果你有一个name实体的示例，如 [Brian](name)'s house，这仅在你的标记器将Brian's分成多个标记时才有效。在这种情况下，空格标记器不起作用。...然而，基于BILOU的方法将此标记为完全失败，因为它期望“Alexanderplatz”作为最后一个标记被标记为实体（L-LOC）而不是单个标记实体（U-LOC）。...如果至少有一个操作被错误预测，我们会将任何故事视为失败。 此外，这会将混淆矩阵保存到名为results/story_confmat.pdf的文件中。...创建两个（或更多）配置文件，包括要比较的策略（每个只包含一个策略），然后使用训练命令的compare模式训练模型： $ rasa train core -c config_1.yml config_2.
一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。...语言模型 做法一：将词 Token 化成词片段，如果片段不是完整的词，使用词向量构建候选集，否则使用MLM，然后按 0.4 的概率决定每个片段是否被候选集中一个随机词替换。...句级别：同词级别，删除的是句子。 二者结合：将注意力机制用于词级和句子级随机删除。 插入 词级别：选择一个句子中非停用词的随机词的一个随机近义词，插入句子的随机位置。重复 n 次。...对话理解中，通过插入槽值来增加输入对话行为以获得更多组合。 句级别：从其他文件（防止句子过于相似）中随机选择具有相同标签的句子来获得增强数据。 在词级使用标签独立的外部资源。...做法四：使用 Transformer 作为编码器，将知识从语法错误纠正转移到形式风格转移。 做法五：Edit-transformer，一个基于 Transformer 的跨域模型。
作者利用生成机制而不是进行迭代优化，将该问题制定为生成对抗网络（GAN）框架，并训练生成器网络生成对抗图像和关键帧。由于测试步骤仅涉及前向网络，因此运行时间很快。...其中 X 是 Faster R-cnn 网络输入图像为 I 时提取的特征图，t_n 是第 n 个 proposal 区域，l_n 是 t_n 的 ground-truth 标签，l^n 是从其他不正确的类采样的错误标签...作者提出了第一个后门检测框架 DeepInspect，在没有干净的训练数据或真实参考模型的帮助下，检查预先训练的 DNN 的安全性，使用条件 GAN 学习潜在触发器的概率分布，从而检索后门插入的足迹，并且通过模型修补实现有效的木马缓解...在 L_1 范数上添加一个 soft hinge loss 来限制 G 输出的大小，并设置一个防御者选择的阈值。 将它们加权求和就是总的损失，其中 r1,r2 为超参数。 ? 3....而本论文利用模型反演方法生成可替代原始训练数据的训练数据，有效解决数据问题，是一大亮点。
内容提要 弱监督时间动作定位是一项具有挑战性的视觉任务，因为训练视频中缺乏真值的动作时间位置。...由于在训练过程中只有视频级别的监督，大多数现有的方法依赖于多实例学习(MIL)框架来预测视频中每个动作类别的开始和结束帧。...然而，现有的基于MIL的方法有一个主要的局限性，即只捕捉动作的最具区别性的帧，而忽略了活动的全部范围。此外，这些方法不能对定位前台活动起着重要作用的后台活动，进行有效地建模。...我们的时间软注意模块，在分类模块中的辅助背景类的指导下，通过为每个视频片段引入动作评分来模拟背景活动。...我们提出的方法在THUMOS14数据集上IoU阈值为0.5时至少有2.2% mAP，在ActivityNet1.2数据集上IoU阈值为0.75时至少有1.3% mAP，性能SOTA！
main方法必须声明为public Java中所有的函数都属于某个类的方法，因此main方法必须有一个外壳类。...不是的， 会输出一个空字符串。 需要小心注释中的\u, // Look inside c:\users 会产生语法错误，因为\u后面并未跟着4个十六进制数。...第一个代码级别称为基本的多语言级别(basic multilingual plane)， 码点从U+0000到U+FFFF,包括经典的Unicode代码。...eg: 关键字可以设置一个类常量，允许一个类中的多个方法使用,常量还被声明为public， 其它的类也可以使用这个类常量： 被赋值后不能再更改。 建议常量名使用全大写。...JAVA没有内置的字符串类型，而是使用标准库中的一个预定义类。 每个由双引号括起来的字符串都是String类的一个序列。
b) 在输入条件规定了输入值的集合或者规定了“必须如何”的条件的情况下，可确立一个有效等价类和一个无效等价类。 c) 在输入条件是一个布尔量的情况下，可确定一个有效等价类。...d) 在规定了输入数据的一组值（假定n个），并且程序要对每一个输入值分别处理的情况下，可确立n个有效等价类和一个无效等价类。...等价类表 输入条件 有效等价类 无效等价类 根据等价类表，然后从划分出的等价类中按以下三个原则设计测试用例： a) 为每一个等价类规定一个唯一的编号。...b) 2、设计一个新的测试用例，使其尽可能多地覆盖尚未被覆盖地有效等价类，重复这一步，直到所有的有效等价类都被覆盖为止。...等价类划分： 输入条件 有效等价类 无效等价类 银行卡 银行卡 非银行卡 密码 字符串为0～9之间的阿拉伯数字组合，密码长度为6位 长度不是6位的0~9之间的组合 金额 以50为单位，50~1500 RMB
如果在一个内部函数里，对在外部函数内（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。...每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。...argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称。...和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同。 ...logging有debug，info，warning，error等几个级别，每次只能设置一个级别的输出。通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
当代码的缩进级别不匹配时，将引发IndentationError。当代码在同一文件中同时使用制表符和空格时，将引发一个制表符错误。在后面的小节中，您将进一步了解这些异常。...有时，您唯一能做的就是从插入符号开始，然后向后移动，直到您能够识别出缺失或错误的地方。...错误消息也非常有用。它告诉您行的缩进级别与其他任何缩进级别不匹配。换句话说，print('done')是缩进2个空格的，但是Python找不到任何其他匹配这种缩进级别的代码行。...您可能会遇到的另一个问题是，当您阅读或学习在较新版本的Python中有效的语法，但在您正在编写的版本中无效的语法时。...这在3.8之前的Python版本中是有效的语法，但是代码会产生一个类型错误，因为tuple是不可调用的: >>> >>> [(1,2)(2,3)] Traceback (most recent call
这些数据集有的作为benchmark 可以很公平的比较各种语义分割模型的性能与精度，评价一个模型的好坏。 数据集分类与汇总 这些数据集的标注多数都是基于像素级别的标签，也有的是基于点级别的标签。...COCO(Microsoft Common Objects in Context)数据集 是微软发布的图像分类、对象检测、实例分割、图像语义的大规模数据集，其中图像分割部分有80分类，82783张训练图像...Cityscapes 一个大规模的城市道路与交通语义分割数据集，8大类别30种类的像素级别标注，数据集包含5000张精准标注的图像，20000张标注图像。...视频的另外一个特征是每帧至少有一个前景目标对象在视频帧中出现。...数据集包含715张至少有一个前景对象图像，进行了像素级别的图像标注。主要用于评估分割模型的语义场景理解。 SiftFlow 包含2688完全标注的图像，是LabelMe数据集的子集。
我们提出了自适应特征池，它将特征网格和所有特征级别联系起来，使每个特征级别中的有用信息直接传播到以下提议子网络。为每个提议创建一个捕获不同视图的补充分支，以进一步改进掩码预测。...我们的方法生成训练图像的伪实例分割标签，用于训练完全监督的模型。为了生成伪标签，我们首先从图像分类模型的注意力图中识别对象类的置信种子区域，并传播它们以发现具有准确边界的整个实例区域。...基于深蛇，我们开发了一个两阶段的管道进行实例分割：初始轮廓提议和轮廓变形，可以处理对象定位中的错误。\times 1080Ti GPU 上的 512 张图像。...我们指定并评估了一个新的无锚点的新的基于部分的实例分割器 FAPIS。我们的主要新颖之处在于对跨训练对象类共享的潜在对象部分进行显式建模，这有望促进我们在测试中对新类的少量学习。...给定一个由多个图像帧组成的视频剪辑作为输入，VisTR 直接输出视频中每个实例的掩码序列。其核心是一种新的、有效的实例序列匹配和分割策略，它在序列级别作为一个整体来监督和分割实例。
最近的长尾实例分割方法在训练数据很少的稀有目标类上仍然很困难。我们提出了一种简单而有效的方法，即特征增强和采样自适应（FASA），该方法通过增强特征空间来解决数据稀缺问题，特别是对于稀有类。...实例平衡采样对第一个特征学习阶段很有用，随后是具有类平衡采样的类优化阶段。 长尾实例分割： 为了处理实例分割任务中的类不平衡，最近的方法仍然严重依赖于数据重新采样、重新加权和解耦训练的思想。...然而，类分组过程依赖于静态启发式，如类大小或语义，这不是最优的。 唐等人研究了长尾设置中的样本共存效应，并提出了去混杂训练。Seesaw损失动态地重新平衡正样本和负样本的梯度，尤其是对于罕见类别。...注意FASA是一个用于功能增强的独立模块，保持基线模块不变。因此，FASA是一个即插即用模块，它可以与Mask R-CNN之外的更强的基线相结合并促进其发展。我们将在实验中展示这种灵活性。 ...具体而言，我们观察到 =5对 最有效，但对需要 =1的 来说不是最优的。另一方面，我们的自适应FS在线调整 ，以有效地重新平衡跨类别的性能。 图3（a）描述了在训练过程中类抽样概率如何变化。
，但不换行 \t 插入tab \v 与\f相同 \\ 插入\字符 \nnn 插入nnn（八进制）所代表的ASCII字符； read读取控制台输入 read用于从标准输入中读取数据并赋值给变量。...options表示选项；var表示用来存储数据的变量，可以有一个，也可以有多个。options和var都是可选的，如果没有提供变量名，那么读取的数据将存放到环境变量 REPLY 变量中。...-d delimiter 用字符串delimiter指定读取结束的位置，而不是一个换行符（读取到的数据不包括delimiter）。...，可以返回不同的状态值代表不同的错误。...文件名 read,如果文件存在且可读则为真 -w 文件名 write,如果文件存在且可写则为真 -x 文件名 execute,如果文件存在且可执行则为真 -s 文件名 string,如果文件存在且至少有一个字符则为真
我们提出了一个简单而有效的anchor-free实例分割方法，称为CenterMask，在Mask R-CNN基础上使用了FCOS和SAG-Mask。...因此，我们设计了一个简单但有效的anchor-free,one-stage实例分割，称为CenterMask，在Mask R-CNN基础上使用了FCOS和SAG-Mask。...如果没有anchor，则FCOS会直接预测4D向量以及特征图级别上每个空间位置处的类标签。如之前架构图所示，4D向量嵌入从边界框的四个侧面到位置（例如，左，右，顶部和底部）的相对偏移。...一般为了避免高模型复杂性负担，SE模块的两个FC层需要减小通道尺寸。具体来说，虽然第一个FC层使用缩小率r将输入特征通道C缩小到C/r，但第二FC层将缩小的通道扩展到原始通道大小C。...训练：我们将检测框的数量从FCOS设置为100，将得分最高的框输入到SAG-mask分支中以训练mask分支。我们使用与RoI及其关联的GT蒙版之间的交集所形成的Mask R-CNN相同的蒙版目标。
他们的方法基于Faster R-CNN模型，其中引入了三个新的组件：两个域分类器，（i）一个在图像级别，（ii）另一个在实例级别，以及（iii）正则化损失，以帮助网络学习更好的域不变特征。...这些图片经过过滤，以确保它们都至少有一辆车。 ...其次，测量所有召回级别的插值精度值。为此，对于每个调用级别r，取调用值大于或等于r+1的最大精度。第三，将AP计算为插值精度召回曲线下的总面积。 ...此外，标准偏差降低了约60%，表明实现了更稳健的模型。此外，将伪夜间数据集添加到训练过程中会产生一个更接近上限而不是下限的模型，平均mAP与上限的差异为4%。 ...此外，结果表明，使用伪夜间数据集进行训练只会导致模型更接近上限而不是下限，平均mAP与上限的差异为7.3%。
在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。...pip install nltk 如果要进行词嵌入的增强，则需要下载一个预训练的模型。...在字符级别，它用键盘上近距离的字符替换单词中的字符，模拟打字时出现键盘错误的可能性。该方法生成的增强文本数据类似于现实环境中通常遇到的排版错误，可以提高了训练数据的泛化性。...它模拟了语言中自然发生的不同类型的错误。nlpag的RandomCharAug()函数可以用相似的字符替换字符，随机交换相邻字符，或者在文本中删除或插入随机字符。...这些变化有助于更多样化的训练数据集，并在处理实际数据时提高模型的鲁棒性。 可以使用操作参数选择单一类型的操作:插入、替换、交换、删除。
如果是Pass@10表示一次性生成10个答案其中至少有一个准确的比例。...但有一个微妙的人为编写的错误，导致单元测试失败 bug_type：错误的类型（[ 、、、、、、]buggy_solution之一）missing logicexcess logicvalue misuseoperator...例如Pass@1就是只生成一个答案，准确的比例。如果是Pass@10表示一次性生成10个答案其中至少有一个准确的比例。...我们实现了两种不同级别的焦点损失函数来满足不同的粒度。 一个在样本级别运行，如公式 2 所示，而另一个则在任务级别运行，如公式 3 所示。...其中复赛比较关键的地方是需要保证构建的训练数据是符合Python编码规范的，千万不要有缩进、语法错误！其次需要对模型训练在验证集上的正确评估，计算测试用例通过的比例，trust cv！
@override:检查子类是否是重写父类中的方法 @Deprecated：标记过时 @SuppressWarnings(“all”)：压制错误警告 2.1、@override代码演示...@interface 大家现在可以把注解理解成一个特殊的类，定义类的格式和定义注解的格式是一样的， 只不过关键字换成注解的关键字而已。...=int.class,c=Color.YELLOW,ages= {1,2,3},s=@SelfDefAnno2(name="zs")) class A{ } 说明：注解前面说过其实就是一个特殊的类！...这里的“@”符号其实就相当于是关键字“new”,也就是说使用注解其实就是用注解这个“类”，创建一个对象！ 注意：注解在使用的时候，其属性必须全部有值！...3.5、default关键字和value变量名 （1）default关键字的使用 ----->定义的时候给成员变量指定默认值 （2）value变量名的特殊用法 ---->给成员变量赋值时不用给变量名
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