深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者存在一定的偏差，比如在测试数据上的预测准确率就通常比在训练...

原文地址：https://blog.csdn.net/chognzhihong_seu/article/details/70941000GAN — GenerativeAdversarialNetworks3D-GAN — LearningaProbabilisticLatentSpaceofObjectShapesv...

cookie禁用就是在Scrapy的配置文件settings.py里禁用掉cookie禁用，可以防止被通过cookie禁用识别到是爬虫，注意，只适用于不需要登录的网页，cookie禁用后是无法登录的settings.py里禁用掉cookie禁用COOKIES_ENABLED =False禁用cookie#Di...

1、基本概念 2、反爬虫的目的 3、爬虫和反爬的对抗过程以及策略  scrapy架构源码分析图 ...

fromkeras.layersimportLeakyReLUfromkeras.layersimportBatchNormalizationfromkeras.optimizersimportRMSpropimportmathdefbuild_generator(inputs,image_size):'''生成者网络...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢分享生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理&...

1、结构图 2、知识点生成器(G)：将噪音数据生成一个想要的数据判别器(D)：将生成器的结果进行判别，3、代码及案例#coding:utf-8###对抗生成网络案例#####<imgsrc="jpg/3.png"width="590">#-判别器:火眼金睛，分辨出生成和真实的<br/>...

 【转载请注明出处】chenrudan.github.io本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗网络的关系，然后解释了对抗网络的每个组成部分，再结合算法流程和代码实现来解释具体是如何实现并执行这个算法的，最后给出一个基于对抗网络改写的去噪网络运行的结果，效果虽然挺差的，但...

在军事领域，演习是专指军队进行大规模的实兵演习，演习中通常分为红军、蓝军，演习多以红军守、蓝军进攻为主。类似于军事领域的红蓝军对抗，网络安全中，红蓝军对抗则是一方扮演黑客（蓝军），一方扮演防御者（红军）。在国外的话，进行渗透攻击的团队经常称做红队，在国内称为蓝队实际上应该是比较准确的叫法。 安全是一个整体，正...