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对抗样本攻击的机器学习

机器学习领域下的对抗样本攻击是目前研究的热点，这是伯克利分校的入门教材。

dcgan_mnist（对抗学习）

提供详细的对抗学习的python程序，并提供具体实例验证，

Tutorial_HYLee_Deep.pdf 深度学习讲座

第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础 3 第一章 机器学习的统计基础 3 第二章 探索性数据分析（ EDA 11 第二部分 机器学习概述 14 第三章 机器学习概述 14 第三部分 监督学习 ---分类与回归 16 第四章 KNN k最邻近分类算法） 16 第五章 决策树 19 第六章 朴素贝叶斯分类 29 第七章 Logistic回归 32 第八章 SVM支持向量机 42 第九章 集成学习 (Esemble Learning) 43 第十一章 模型评估 46 第四部分 非监督学习 ---聚类与关联分析 50 第十二章 Kmeans聚类分析 50 第十三章 关联分析 Apriori 52 第十四章 数据预处理之数据降维 54 第五部分 Python数据预处理 57 第十五章 Python数据分析基础 57 第十六章 Python进行数据清洗 77 第六部分 数据结构与算法 82 一、二叉树（前、中、后遍历） 82 二、几种基本排序方法 82 第七部分 SQL知识 86 第八部分 数据挖掘案例分析 87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e 87 案例二 Analysis for airplane-crashes-since-1908 94 案例三 贷款预测问题 98 案例四 KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证 107

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gan_tutorial 设定手电筒 curl -s | 重击 git clone torch-递归 cd〜/ torch; ./install.sh 在mnist上训练GAN train_mnist.lua 在mnist上训练CGAN train_mnist_conditional.lua

Tutorial_HYLee_GAN

李弘毅对抗学习教学ppt，详细内容，一天了解对抗学习。

第九讲-学习资料-生成对抗网络的理论推导与应用

深度学习系列课程资料分享，第一讲 课外学习资料，第二讲，传统神经网络，其他部分请看我上传的资源列表.......

基于对抗学习的强PUF安全结构研究.docx

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GAN生成式对抗攻击代码

生成式对抗攻击。GAN代码。有解释，比较不错的初学者入门学习资资料。

基于多模态对抗学习的无监督时间序列异常检测.docx

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基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究.docx

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五步对抗法PPT学习教案.pptx

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对抗机器学习在网络入侵检测领域的应用.docx

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针对深度学习的对抗攻击综述.pdf

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网络游戏-基于对抗式生成网络的深度学习对抗性攻击防御方法.zip

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无领导小组讨论培训对抗式学习教案.pptx

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融合对抗主动学习的网络安全知识三元组抽取.docx

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登记生效与登记对抗主义PPT学习教案.pptx

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国寿团队友谊对抗启动会PPT学习教案.pptx

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GAN生成对抗网络入门与实战视频教程

给大家分享一套视频教程，GAN生成对抗网络入门与实战，配套资料齐全。希望对大家学习有帮助，给个好评哦。

深度学习中对抗样本的构造及防御研究.docx

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hihttps高性能web应用防火墙（支持传统WAF功能如SQL注入、恶意漏洞扫描等+无监督机器学习，自主对抗未知攻击）.zip

2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子信息等)正在做课程设计、期末大作业和毕设项目的学生、或者相关技术学习者作为学习资料参考使用。 3、该资源包括全部源码，需要具备一定基础才能...

对抗深度强化学习为自动驾驶汽车保驾护航.pdf

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人工智能项目资料-基于深度学习的验证码破解、对抗与反对抗研究.zip

更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...

基于生成对抗网络的深度学习能耗预测算法.pdf

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黑盒威胁模型下深度学习对抗样本的生成.pdf

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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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