摘要:
记录一些重要的资源,方便后面直接查看 一、pytorch部分 pytorch基本使用 二、allennlp 2.9版本 1.x版本 nlp中的bert(github) 三、文本对抗 内容综述 文本对抗研究的github仓库 Google预训练模型地址 paddle对抗训练 四、cudnn使用 知乎解 阅读全文
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一、计算公式 Size = ((Rate * 1000 * Precision * Channels * Length) / 8) + 44 参数说明: Size : 文件大小,Byte Rate :采样率,kHz Precision : 采样位数,bit Channels : 声道数量 Lengt 阅读全文
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一、用户 1.1 用户创建 可以用过下面的指令创建一个用户并在home下面生成一个该用户名的文件夹 sudo useradd -d /home/[username] -m [username] 1.2 密码修改 可以通过一下的方法进行密码修改 sudo passwd [username] 1.3 给 阅读全文
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一、背景 在进行数据展示的时候,往往需要把一堆数据存入一个字典,然后直接把字典数据输出,就可以对结果进行查看。 二、方法 ####### 2.1 常规方法 def x1(dic: dict, prefix): return dict((f"{prefix}_{key}", val) for key, 阅读全文
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一、背景 allennlp是一个对nlp攻击进行封装的工具包,基于pytorch写的,总体来说还可以,但是前后的api和设计差距较大,这里记录一下使用时遇到的下面的问题。 二、问题 2.1 错误 在使用Vocabulary.from_files的时候,从文件读取数据出现了下面的问题 Assertio 阅读全文
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一、背景 在项目开发的过程中,有一个场景描述如下:上传文件,文件在后端处理,处理完成之后在反馈给前端。实际使用的例子:PDF裁剪,PDF转word,音频文字转化等。这次遇到的场景是音频文字的转化。 场景描述:文件先上传,上传成功之后,给前端反馈已经成功上传,此时前端进入等候状态,等待后端处理完成的反 阅读全文
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一、总览 攻击名称:Universal trigger(UNITrigger)是一个种有效的对抗样本攻击方法。 攻击方式:利用学习机制,生成一个固定的短语,添加到良性输入,以此降低near zero on a target class的准确率。 文章提出的防御方法:从网络安全的community中我 阅读全文
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一、背景 在深度神经网络(deep neural network,DNN)创建的过程中,包括模型的构建,模型鲁棒性的提升。因为模型构建的场景和方法有很多,除了要考虑模型本身的性能之外,还需要考虑到隐私和安全的问题,比如使用联邦学习(Federated learning,FL)解决数据分散、数据不公开 阅读全文
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一、背景 在进行代码编写的时候,往往需要使用到服务器的编译器或者服务器的内容,比如跑深度学习,直接本地IDE写个代码,然后在远程跑,这样可以便捷很多。基于记录一下使用的过程。 二、服务器环境 为了避免造成环境混乱,个人非常建议构建自己的虚拟环境,每次跑代码前都启动自己的虚拟环境。构建python的虚 阅读全文
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一、背景 在最近的实验中需要使用到bar图用于数据的直观展示,这里记录一下内容。首先个人觉得虽然seaborn等工具会对这些工具进行二次封装,又时候使用起来是比较简洁,但是在做细节的设计没有这种原生的程序好,就像pip和conda、kersa和TensorFlow一样。 二、基础用法 bar图就是一 阅读全文