首页 > TAG信息列表 > defence
【RS-Defence】Adversarial Training on RS（附代码实现APR+LightGCN）
Adversarial Recommendation Training 开源了一个小项目，将一些经典的RS模型整合到一套代码中，可以作为学习参考， GitHub地址：https://github.com/ChadsLee/RS_Zoos Adversarial Personalized Ranking for Recommendation (SIGIR’18) MF-BPR容易受对抗噪声影响 首先定义什么是噪Defence
emm...这道题我调了一下午你敢信？？ 好吧还是我太天真了。 开始的时候以为自己线段树动态开点与合并写错了，就调; 结果发现没问题，那就是信息维护错了。 一开始以为自己最左右的1维护错了，后来与同学标程对拍，没问题。 最后才发现是自己维护最长的0序列时错了，具20210808 Hunter,Defence,Connect
考场 乍一看都不可做 T1 算了半天样例，一直算出来 \(\frac{81}{400}\)，直接丢了 T1 推了推发现是求最长连续 \(0\) 的数量，那就是线段树合并加上《玫瑰花精》 T3 完全不会。甚至不知道该状压还是乱搞 先敲了 T1 T3 两个暴力和 T3 完全图+边权相同的部分分，8 点多开始写 T2。结果出奇的题解 Defence
传送门 发现最少次数只和最左，最右及中间最长的全0段有关 本来想启发式合并，结果发现直接线段树合并搭配一个类似山海经的方法就可以过了 yysy，线段树单次合并的具体复杂度并不是 \(O(logn)\) ，只在所有 \(n\) 棵线段树的总插入量为 \(n\) 次时全部合并才约为 \(O(nlogn)\) Code: #ielement-ui表格单选改多选
elementui表格单选改多选 首先绑定el-table的@select事件为以下函数，绑定ref="table" （或者其他名字） <template> <el-table :data="data" ref="myTable" stripe tooltip-effect="dark" @select="handleSelectionChange" height="calc(1[Defence Evasion]PEZor安装
[Defence Evasion]PEZor安装 主要就是是学习下AVpass思路，工具挺新的 安装 就是说这里面的install.sh是设计运行在kali linux发行版上的，我这里使用的是kali 2020.3版，使用作者给的命令直接安装就好了。 git clone https://github.com/phra/PEzor.git cd PEzor sudo bash instal对抗模型 attack and defence
motivation 想在脱离实验室，实际环境中使用 要做到： 强：要对噪音robust 对付来自人类的恶意：要对恶意的骗过机器的数据robust 侦测带有恶意的东西：垃圾邮件，恶意软件检测，网络侵入等 攻击 例子 在图片上加上特制的噪声，网络会得到不同的答案 如何找出特制的噪声 通常训练过程，最小化y‘和y防线 Defence
这一题写的时候也是懵逼的，想到了大概思路 首先的操作肯定是处理出以 ii 为结尾的最长连续上升序列 那么接下来最朴素的算法可以达到 O(N^2) 有没有更快的做法？ 考虑我们枚举的是前 ii 项，那么有些很明显无用的东西被重复枚举了 如果 a[i]>a[j] 并且 g[i]<=g[j] ，那么选 i肯Missile Defence System[POJ3700]
欢迎大家访问我的老师的OJ———caioj.cn 题面描述 传送门 思路 首先我们要限制搜索深度。 由题意可知，我们需要多个非递增或非递减的序列来覆盖所有导弹(有时间顺序) 对于我们当前状态，我们选择先找到一个非递增或非递减的序列将它填进去。 或者后新建一个非递增或非递减的序poj1015 Jury Compromise
Jury Compromise Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 33638 Accepted: 9084 Special Judge Description In Frobnia, a far-away country, the verdicts in court trials are determined by a jury consisting of members of the