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摘要： 对抗训练 对抗训练（Adversarial Training）是一种提高机器学习模型鲁棒性的技术，特别是在面对对抗性攻击时。对抗性攻击是指对输入数据故意添加微小的扰动，这些扰动对于人类来说是难以察觉的，但却能够导致模型做出错误的预测。 在对抗训练中，除了常规的训练数据外，还会生成对抗样本作为训练数据 阅读全文

摘要： 即使开了全局模式终端也无法魔法上网，但我们往往需要在终端中使用git、curl,所以终端也必须开启代理。 windous powershell 如果要使用curl,并且本地监听端口为10809 在命令行中输入该命令： $env:http_proxy="http://127.0.0.1:10809" 阅读全文

摘要： 问题引出 1.背景噪声比前景噪声更能降低模型精确度 概念 背景敏感度（foreground sensitivity）是一种用于评估模型对前景和背景信息的敏感度的指标。通过计算模型在前景和背景噪声下的准确性，可以得到相对前景敏感度（RF S），用于比较不同模型在相同噪声水平下对前景和背景信息的敏感度。 阅读全文

摘要： 海疆权力定义 海疆权力，指的是一个国家或地区对沿海及海洋区域的控制和治理能力，包括对海洋资源的开发利用、海洋领土的主权维护、海洋航道的管理以及海洋安全的保障等。在海疆权力的范畴内，国家通过制定法律、政策，建立相应的机构和力量，对海洋事务进行管理和监督，确保国家海洋权益的实现。 在历史文献中，秦朝和汉 阅读全文

摘要： 2021（11篇） CVPR 1.Calibrated RGB-D Salient Object Detection Wei Ji, Jingjing Li, Shuang Yu, Miao Zhang, Yongri Piao, Shunyu Yao, Qi Bi, Kai Ma, Yefeng 阅读全文

摘要： 1.论文摘要 尽管当前显著性目标检测已取得重大突破，它们在预测显著区域的"完整性"上仍存在局限性。本文把"完整性"的概念分为微 观完整性和宏观完整性两个层面。具体而言，在微观层面上，模型需要找出单个显著目标的所有部分。而在宏观层面上，模型需要发现图 片中的所有显著目标。为了达到对显著性目标检测的完整 阅读全文

摘要： 类 python是一门面向对象的语言，强调的是对象，当我们创建一个类时，必然要给这个类赋予对应的属性去描述它，例如一个动物的类，那么这个类应该有动物种类，颜色，年龄，体重，习性等属性，代码如下： class Animal: def __init__(self, species, color, age 阅读全文

摘要： 本文来自知乎用户会找论文的鸡翅根，这里仅作备份，原文链接。 计算机视觉和模式识别领域的代表就是四大顶会了：ICCV、ECCV、CVPR、NIPS，还有就是难度最高的PAMI了，这些都让人望而生畏。 那么除了这些耳熟能详的期刊和会议之外，还有哪些该领域的期刊呢？ 下面我收集了一些该领域的代表性期刊，并 阅读全文

摘要： 一.引言 在Java编程语言中，项目、模块、包和类是组织代码的不同层次，它们之间的关系构成了Java程序的框架和结构。下面将详细解释这些概念以及它们之间的关系。 二.定义 项目（Project）： 项目是最大的组织单位，通常代表一个完整的软件应用或一组相关的应用。一个项目可以包含多个模块，这些模块可 阅读全文

摘要： 常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | 阅读全文