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wildkid1024
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2023年3月4日
自动化机器学习(AutoML)的几个学习库
摘要: auto-weka hyperopt-sklearn auto-sklearn 与autoweak类似 auto-net TPOT 基于树模型的autoML工具库,会自动生成pipeline automatic-statisticion 自然语言描述
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posted @ 2023-03-04 23:34 wildkid1024
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2022年12月31日
[算法]yolov5、yoloX TRT速度测试表
摘要: 
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posted @ 2022-12-31 11:19 wildkid1024
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2022年12月26日
[Contest]2022 sti2百度搜索首届技术创新挑战赛赛道二比赛复盘总结
摘要: 2022 sti2 比赛复盘总结 前期进行了PaddleInference的配置探索,后期经过了Paddleslim的transformer裁剪+蒸馏的策略上分。 侥幸进入了决赛,感觉还是偏运气,感觉自己在比赛技术上还是没有太多长进。 比赛中遇到的问题 每次提交需要清楚地记录,提交的配置是什么,对应
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posted @ 2022-12-26 00:02 wildkid1024
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2022年11月20日
[paper]计算机视觉领域的物理对抗攻防综述(Physically Adversarial Attacks and Defenses in Computer Vision: A Survey)
摘要: 计算机视觉领域的物理对抗攻防综述 Physically Adversarial Attacks and Defenses in Computer Vision: A Survey http://arxiv.org/abs/2211.01671 摘要 攻击:主要从攻击任务,攻击形式,攻击方法几个角度进
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posted @ 2022-11-20 13:18 wildkid1024
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2022年5月23日
[paper]开放数据集的对抗防御(Open-set Adversarial Defense)
摘要: 开放数据集的对抗防御 Translator: wildkid1024 论文地址 arXiv:2009.00814 rshaojimmy/ECCV2020-OSAD 0. 摘要 开集训练和对抗防御是真实世界的两大关键问题,开集识别旨在测试阶段识别开集类别的样本,对抗训练旨在防御对抗攻击扰动。 本文则发
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posted @ 2022-05-23 15:27 wildkid1024
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2022年5月15日
[pytorch]pytorch 将x按阈值条件进行变换/裁剪/映射
摘要: pytorch 将x按阈值条件进行变换/裁剪/映射 0. 场景 在进行深度学习模型裁剪时,一个很显然的需求是将小于某个阈值的值全都设置为0,比如设置成阈值为0.5, 也即x[x<=0.5] = 0 借助mask,很容易实现上述的需求,但推广起来,比如将对应位置设置为对应的fun,也即x[x<=0.5
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posted @ 2022-05-15 15:09 wildkid1024
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2022年5月13日
[k8s] minikube的使用与应用部署
摘要: minikube的使用与应用部署 0. 安装minikube minikube是K8s的单机版本,通过minikube可以熟悉k8s的运行机理和工具。 安装十分简单,只需拉取二进制文件,然后放到可执行目录即可: curl -LO https://storage.googleapis.com/mini
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posted @ 2022-05-13 18:59 wildkid1024
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[docker]docker 安装及构建流程
摘要: docker 安装及构建流程 Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 docker的使用极大地简化了开发部署流程
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posted @ 2022-05-13 10:39 wildkid1024
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2022年5月6日
[docker]在本地/内部配置部署docker镜像仓库
摘要: 需求 通常我们在docker中拉取的镜像都是在docker hub在线存储库中获取的,这个在线存储库里的docker镜像可以由任何用户发布和使用。显然,这在某些场景下是不适用的,比如企业级别的隐私项目,又或者是公司完全处于内网状态不能访问外网,再或者是想个性化定制某些配置等等,这时就需要用到私有存储
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posted @ 2022-05-06 10:42 wildkid1024
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2022年4月9日
[paper] [综述]Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey
摘要: introduction Szegedy[22] 首先发现了深度学习在图像识别的脆弱性,微小的扰动会导致模型分类错误。 第一篇全面的对抗攻击综述 DEFINITIONS OF TERMS Adversarial example/image:修改后的image Adversarial perturba
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posted @ 2022-04-09 22:44 wildkid1024
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