最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 1842
本文实例讲述了Python类的专用方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：Python类可以定义专用方法,专用方法是在特殊情况下或当使用特别语法时由Python替你调用的，而不是在代码中直接调用（象普通的方法那样）。1.__init__类似于构造函数复制代码代码如下:#!/usr/local/bin/pythonclassStudy:def__init__(self,name=None):self.name=namedefsay(self):prints
系统 2019-09-27 17:53:14 1842
先给大家介绍下Selenium3+python3--如何定位鼠标悬停才显示的元素定位鼠标悬停才显示的元素，要引入新模块#coding:utf-8fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.action_chainsimportActionChainsdriver=webdriver.Firefox()driver.get("http://www.baidu.com")#定位百度页面上鼠标
系统 2019-09-27 17:53:11 1842
阅读更多1,下载pip安装包pip-19.1.1.tar.gz;2,解压缩后出现setup.py文件,然后在目录中通过Shift+右击，点击在此处打开命令窗口,通过pythonsetup.pyinstall,进行安装;3,安装后,通过cmd窗口中，输入piplist,查看命令是否起作用;4,使用pipinstall-Upip,对pip进行升级;5,使用pipinstallpsycopg2,安装postgresql数据驱动;注意:1,python不要装在c盘
系统 2019-09-27 17:53:05 1842
填充螺旋演示结果：实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptheta=np.arange(0,8*np.pi,0.1)a=1b=.2fordtinnp.arange(0,2*np.pi,np.pi/2.0):x=a*np.cos(theta+dt)*np.exp(b*theta)y=a*np.sin(theta+dt)*np.exp(b*theta)dt=dt+np.pi/4.0x2=a*np.cos
系统 2019-09-27 17:52:35 1842
一、新建云端notebook打开https://colab.research.google.com网站，我们就能看到浏览器中出现了新建pythonnotebook二、分享代码有时候同学之间或者同事之间分享项目代码，过去都是使用邮箱，繁琐费事。现在一键分享，这里我是给自己的邮箱里转发然后大邓打开自己的邮箱，wow，6666三、团队成员可以评论代码比如在一个团队中，有的人写错了代码，我们可以在远隔十万八千的另外一台电脑上做评论，提示错误。四、链接到stacko
系统 2019-09-27 17:51:44 1842
首先，熟悉一个函数zip，如下是使用help(zip)对zip的解释。Helponbuilt-infunctionzipinmodule__builtin__:zip(...)zip(seq1[,seq2[...]])->[(seq1[0],seq2[0]...),(...)]Returnalistoftuples,whereeachtuplecontainsthei-thelementfromeachoftheargumentsequences.Ther
系统 2019-09-27 17:51:25 1842
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 1842
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1842
Python3快速入门（三）——Python3标准数据类型一、Python3标准数据类型Python3中有六种标准数据类型：A、Number（数字）B、String（字符串）C、List（列表）D、Tuple（元组）E、Set（集合）F、Dictionary（字典）Python3的六种标准数据类型中，Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）是不可变的，List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）是可变的。二、数字类
系统 2019-09-27 17:50:27 1842
