声明 作者刚上手此领域，因此仅分享新手可能遇到的问题。 系统：Ubuntu 20.4 LTS（虚拟机） 本文架构：HBase搭建、GeoMsea-HBas...
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GeoMesa+HBase单机环境搭建 -
Android Studio一、gradle问题 问题描述：当导入一个工程文件时，可能一直提示“import gradle.......”但是等待很长时间还没有结束（即使已经设置了gradle home...
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Conditional Generation by RNN & AttentionOutline Generation Attention Tips for Generation Pointer Network Generation generate a ...
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Defending Your Voice: Adversarial Attack on Voice ConversionAbstract 对speaker做对抗攻击，相当于生成了一个defended speaker，使其听觉上不易区分，但是能有效防止其被VC滥用。（本文的基调是defend）...
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CommanderSong: A Systematic Approach for Practical Adversarial Voice RecognitionAbstract 将命令嵌入到歌曲中，使其既能在实际环境中被ASR模型有效识别，又能不被人类感知。而且，这种攻击不仅是可行、实际的，而且还能自动构建。 提出了Commande...
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Network Compression背景 类似于智能手表等移动设备，资源、空间有限，大而深的网络显然不能直接应用，因此需要Network Compression。 OUTLINE Network Pruning...
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SirenAttack: Generating Adversarial Audio for End-to-End Acoustic Systems[Abstract] 基于深度学习的语音系统虽然应用广泛，但对于对抗攻击的抵抗能力较弱。 作者提出了一种新的对抗样本合成方法：SirenAttack。相较于传统方法，Si...
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吴恩达深度学习笔记(69)-端到端的深度学习
什么是端到端的深度学习？（What is end-to-end deep learning?） 深度学习中最令人振奋的最新动态之一就是端到端深度学习的兴起，那么端到端学习到底...
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粒子群优化算法链接：粒子群优化算法[https://blog.csdn.net/xiaofalu/article/details/100576488]全文引用，仅作为笔记参考。 粒子群算...
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Adversarial Attack一、背景 神经网络（分类器）不仅要对噪声鲁棒，还要能够应付来自人类的恶意。 二、对抗样本的生成 1.基本原理 Adversarial examples就是对原始图像（）添加轻...
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Houdini: Fooling Deep Structured Prediction ModelsAbstract Houdini 用来解决对抗样本生成中评价指标存在的组合（combinatorial）及不可微（non-fieerentable/non-dicom...