取自CVPR2020的一篇文章Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations 图像卡通化，即是将自然拍摄到的图片转化成卡通风格的图片...图像卡通化的例子 如上图所示，左图为真实图片，右图为卡通化的结果。...[这里文章没有给出明确的证据] 那么这个工作的特点在于借助一下绘画专家的知识以及绘画的一些行为，提出了3种白盒表征（White Box Representation）： 表面表征（Surface Representation...是输入的图像， ? 是用作为参考的卡通图像。 ? 是一个保留边缘的滤波器(导向滤波，Guided Filter)，以图像作为输入，输出表面表征。...结构表征 如上图所示，应该有两个步骤： 超像素处理 选择性搜索 作者首先使用felzenszwalb算法对图像进行分割，该算法是一个基于图的分割算法，这里不多赘述。
IT基础设施领域正在积极向白盒化转型，旨在取代戴尔、惠普和思科等知名品牌服务器和交换机，转而使用原始设备制造商（ODM）生产的白盒设备。...由于它与名牌设备兼容，但来自“无名”供应商，所以白盒设备是仿制商用品牌产品的IT等效品。 IT团队关注白盒网络设备，主要是出于成本原因和厂商管理。...由于制造白盒设备的ODM也向其他厂商提供虫草片，因此当向消费者直接销售时，特别是对网络交换机而言，他们的收费通常要低得多。 白盒设备不提供软件。...白盒交换机和服务器 除了数据中心服务器之外，白盒网络设备大部分都是作为SDN架构或NFV架构的重要组成部分进行部署的。 ?...在这种情况下，托管服务提供商会在网络边缘部署一个白盒设备，作为通用CPE（uCPE），将承载VNF的服务。 无论如何，整个网络环境都感受到了来自白盒网络的影响。
01 什么是白盒测试 白盒测试也称结构测试，透明盒测试。...主要用于单元测试阶段，代码和逻辑的测试，重点复杂的测试，是一种测试用例设计方法，不同于黑盒测试，白盒测试是可以看到内部代码如何运作的，可通过测试来检测产品内部是否符合规定正常运行。...优点： 代码覆盖率高 缺点： 覆盖所有代码路径难度大 业务功能可能覆盖不全 测试开销大 02 白盒测试方法 (先)静态 桌面检查、代码审查、代码走查、代码扫描工具 动态 逻辑覆盖法： 通过对程序逻辑结构的遍历实现程序的覆盖
这么牛B的框架，应该如何进行代码级别的测试保障呢？请继续往下看。 2、Hippy架构和测试策略 （1）Hippy分层框架 通过代码阅读分析，我们得到的Hippy框架主要架构图，如下。...Ø JavaScript控件ID如何传递给终端 这部分由于开发之前没有考虑这部分，所以我们自己开发了TestModule来解决这个透传问题。把前端View的ref->id做个映射，传递给终端。...Ø 前端JavaScript验证结果如何传递给终端 针对部分需要在JS中验证的结果，同样采用TestModule来把测试结果透传给终端，终端收到结果后验证测试是否通过。
本文将全面介绍白盒交换机的概念、特点以及其在现代网络架构中的作用。 一、白盒交换机诞生的背景 白盒交换机的诞生背景可以追溯到对网络架构的不断演化和创新的需求。...白盒交换机采用商用硬件，能够降低硬件成本，并促进了供应链的多样性，使得更多厂商能够参与到网络设备的生产中。 二、白盒交换机的历史 白盒交换机的历史可以追溯到网络技术的发展和演进过程。...2.4 白盒交换机的兴起 随着开源操作系统、通用硬件和SDN的发展，白盒交换机开始兴起。白盒交换机采用了商用硬件，但运行开放源代码的操作系统，使得网络管理员能够更灵活地配置和管理交换机。...通过这样的过程，白盒交换机能够高效地将数据包从一个设备传送到另一个设备，确保数据能够准确快速地到达目的地。这个简单的示意图帮助说明了白盒交换机是如何根据数据包中的目的地地址来实现数据转发的基本原理。...无论未来如何变化，白盒交换机都将继续在网络的舞台上展现其耀眼光芒，引领着我们进入一个更加精彩纷呈的网络时代。
那么如何创建小程序呢，若是你有很多money，或者自己会编程当然没问题的了；对于不懂编程和需求功能比较简单的伙伴如何快速创建小程序呢？ 本篇文章和大家分享一下小编是如何创建自己的小程序的。...步骤1：创建微信小程序（第三方工具） 借助于www.sxl.cn上线了网站制作的免费版小程序，上手简单，操作方便，部分图片如下： 步骤2：注册个人小程序 使用上线了创建自己的小程序之前需要先在公众号和小程序官方网站
而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上，Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。...目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上，在这种攻击中模型架构和参数是已知的。...根据攻击者对网络的了解信息，有不同的执行敌对攻击的方法： 白盒攻击：对模型和训练集完全了解；如果给定一个网络的参数，白盒攻击是最成功的，例如 Fast Grandient Sign Method 和 DeepFool...在某些特殊黑盒设置中，如果攻击者创建了一个模型，这个模型是目标模型的一个近似或逼近模型，就可以重用白盒攻击方法。即使攻击可以转移，在某些领域的网络中也需要更多的技术来解决这个任务。...对比白盒攻击、黑盒攻击单个单词（分类）、以及我们所提出的方法：通过两种波形的重叠，可以看出原始音频样本与对抗样本之间的相似性，如下图显示出来的，35% 的攻击是成功的强调了黑盒的事实，对抗攻击的除了确定性同时也是非常有效的
在构造对抗性数据的过程中，无论是图像识别系统还是语音识别系统，根据攻击者掌握机器学习模型信息的多少，可以分为如下两种情况： 白盒攻击 攻击者能够获知机器学习所使用的算法，以及算法所使用的参数。...但是一旦类型之间比较相关，该攻击图像有极大的可能只会在同一个大类中偏移。这时候定向类攻击方法就会有效很多。 图2 对抗性图像在现实物理世界欺骗机器学习过程 为了验证结果，作者采用白盒攻击模型。...可以看出，当同一个图像识别系统被用来构造和验证对抗性图像时（白盒攻击模型），百分比为O。这说明在白盒攻击模型中，构建对抗性图像的效果非常好，全部不能正确识别。...语音攻击和图像攻击最大的不同在于，它希望保证对抗性语音和原语音差距越远越好．而不是保持对抗性语音和原语音的相似性。该团队依据现实情况，分别提出了黑盒攻击和白盒攻击两种类型。...表5 对抗性语音白盒攻击效果[3] 对抗性数据的防护 虽然对抗性数据攻击的发现很巧妙，但是在当前图像语音识别应用的场合上．有效的防御并不困难。
在卷积神经网络中，由于卷积层中的神经元只接收来自前一层的局部邻域的输入，这些相邻区域重叠并产生感受野，为识别图像和数据中的空间结构提供了强大的能力，因此CNN已被用于直接从原始Dalvik字节码检测Android...如图1所示，通过计算曲线下面积（AUC）可知，白盒解释方法的简洁性平均比黑盒方法高30%，且白盒方法的效果总是接近甚至优于Brute-force方法。...白盒方法在四个安全系统中均适用，而黑盒方法则存在受到限制和无法给出有意义结果的情况。白盒方法比Brute-force方法快得多，黑盒则与之效率较为接近。...白盒解释方法提供了相关特征的细粒度表示，而黑盒方法则产生了不清晰的解释，难以帮助研究人员理解神经网络是如何做出决策的。...使用白盒（上）和黑盒（下）方法对VulDeePecker系统的决策进行解释。 根据表2的结果可知，在白盒和黑盒解释方法中，效果最好的分别是IG和LIME。
另一部分模型水印技术将水印植入了模型文件中，并不在模型输出体现，这类模型水印技术在举证时就要求能够在白盒环境中访问目标模型的结构。...从举证难度上看，该类方案的举证要求能够获得待举证模型的白盒环境。然而现实中通过合法方式获得目标模型的白盒环境是非常困难的。因此，白盒环境举证需求是制约这类方案落地的最大因素。...从举证难度上看，基于对抗样本的水印方案举证环境较白盒方案要容易获得，只需要能够给模型进行指定输入，并能够获取模型的输出即可。...基于窃取者已获得模型白盒信息的场景，攻击者仅需具备一定的机器学习常识，就能轻易地将这块“明显冗余”的网络从业务必要的业务模型中剔除。 基于输出的黑盒可提取方案的优势在于不需要白盒环境即可进行举证。...然而基于模型结构的白盒水印方案存在举证困难与影响模型可用性的问题，且在攻击者取得模型白盒信息的前提下无法确保水印不被删除或篡改；基于模型输出的黑盒水印方案一方面需要考虑对不同种类神经网络输出的覆盖与兼容
白盒卡通表示 如此AI「魔法」的关键，还是生成对抗网络（GAN）。 ? 并且，研究人员提出了三个白盒表示方法，分别用来表示平滑表面、结构和纹理。 表面表示：表示动漫图像的光滑表面。...输出特征图中的每个像素对应输入图像中的一个图像块（patch），用于判断图像块属于真正的动漫图像还是生成图像。...实验结果 所以，这种图像卡通化方法的效果究竟如何。 在定量实验中，研究人员发现，AI提取的表示成功愚弄了训练好的分类器。 与原始图像相比，分类器在三个提取的卡通表示中准确率都比较低。...△(f)-(g)为CartoonGAN 与之前的方法相比，白盒框架能生成更为清晰的边界轮廓，并有助于保持色彩的和谐。...比如，图中(f)-(g)所展示的CartoonGAN的某些风格就存在色彩失真的问题，而白盒框架色彩更为自然。 另外，白盒框架也有效地减少了伪影，效果超越CartoonGAN。
0.2，抽到2盒子的概率是0.5，抽到3盒子的概率是0.3 ''' transition_probability = np.array([ [0.5, 0.4, 0.1], [0.2,...黑球 白球 白球 黑球 盒子:盒子2 盒子3 盒子2 盒子2 盒子3 概率值:0.002304 理解了hmm理论和简单的实践，再看一下如何用在语音识别上的： 语音信号预处理： 分帧： 首先说说我们做信号处理的目的...弥补的办法是，帧不要背靠背地截取，而是相互重叠一部分。相邻两帧的起始位置的时间差叫做帧移，常见的取法帧移与帧长的比值一般取为0~1/2。...然而语音没有图像识别那么简单，因为我们再说话的时候很多发音都是连在一起的，很难区分，所以一般用左中右三个HMM state来描述一个音素，也就是说BRYAN这个词中的R音素就变成了用B-R, R, R-AY...所以声学模型就是如何设置HMM state，对于信号中的每一frame抽怎样的特征，然后用训练什么分类器。
作者把 DARCCC 扩展到更标准的图像分类网络（卷积神经网络）后发现，在黑箱攻击和典型的白盒攻击上，本文提出的检测方法在 MNIST、Fashion-MNIST、SVHN 三种图像数据集上效果更好，如图...然而，论文提出的检测方法能够被更为强大的白盒攻击击败。该白盒攻击使用 R-BIM 方法把重建误差考虑在内并反复干扰图像，从而允许良好的重建。...对于训练用来重建图像的 CNN 来讲，例如利用最后一个隐藏层（Softmax 之前）的全部或部分输出重建图像，该技术也很有效。我们还探索了更强大的白盒攻击，其将重建误差也考虑在内。...白盒攻击能够欺骗我们的检测技术，但要想使模型改变预测类别，白盒攻击必须使「对抗」图像类似其他类别的图像。...图 4：在不同时间步中，DARCCC 检测率和白盒 BIM 攻击成功率。
△ 受到白盒攻击之后，AI看到的东西，已经变了 所以，要做一个识别算法，就先给验证集的重构误差 (Reconstruction Error) 定义一个阈值。...魔高一尺，道高一丈 随后，研究人员将DARCCC扩展到更多标准图像分类网络中，进一步探索这种检测方法在黑盒攻击和典型的白盒攻击下是否有效。...这一次，研究人员用了三种常用的白盒攻击方法。...前两种是白盒攻击中的常用的FGSM（Fast Gradient Sign Method）和BIM（Basic Iterative Methods）算法，这两次的结果让研究人员兴奋，因为这两种日常方法都没有攻击成功...虽然DARCCC抵挡住FGSM和BIM的攻势，但在第三种白盒攻击面前，还是败下阵来。 这种更强大的白盒攻击，叫做R-BIM（Reconstructive BIM）。
它在自动驾驶、视频/图像索引、监控等方面有许多实际应用。因此，为目标检测流程提出的任何新组件都不应该创建计算瓶颈，否则在实际实现中很容易被“忽视”。...在人脸检测中，利用重叠准则将边界盒划分为互不相交的子集，从而实现了人脸识别。最终检测获得的平均坐标检测盒的。...然后，NMS对这些锚盒进行排序，并选择顶部K(≈6000)个锚，将边界盒的回归偏移量添加到其中，以获得每个锚的图像级坐标。将贪心非最大抑制应用于top K锚，最终生成区域建议。...此外，我们还观察到，与传统的NMS相比，无论在较高的Ot中所选择的Nt值如何，软NMS的性能都有显著的提高(∼2%)。...在其他情况下，如斑马、马和长颈鹿图像(图2、5、7和13)，检测盒被NMS抑制，而Soft-NMS为相邻的盒赋值稍低，因此我们能够检测到0.45阈值以上的真正性。?
欢迎大家来到图像分类专栏，深度学习分类模型虽然性能强大，但是也常常会因为受到小的干扰而性能崩溃，对抗攻击就是专门研究如何提高网络模型鲁棒性的方法，本文简要介绍相关内容。...2 对抗攻击方式 2.1 白盒攻击（White-box Attacks） 攻击者已知模型内部的所有信息和参数，基于给定模型的梯度生成对抗样本，对网络进行攻击。...2.2 黑盒攻击（Black-box Attacks） 当攻击者无法访问模型详细信息时，白盒攻击显然不适用，黑盒攻击即不了解模型的参数和结构信息，仅通过模型的输入和输出，生成对抗样本，再对网络进行攻击。...现实生活中相应系统的保密程度还是很可靠的，模型的信息完全泄露的情况也很少，因此白盒攻击的情况要远远少于黑盒攻击。但二者的思想均是一致的，通过梯度信息以生成对抗样本，从而达到欺骗网络模型的目的。...3.3 Non-differentiable Transform 无论是白盒攻击还是黑盒攻击，其核心思想是对网络的梯度和参数进行估计，以完成对抗样本的生成。
白盒与黑盒 白盒攻击（White-box attacks）假设攻击者可以完全访问模型权重、架构和训练工作流程，这样一来攻击者就可以获得梯度信号。这里我们并不假设攻击者能获得全部训练数据。...基于梯度的攻击 如果是白盒攻击，则攻击者可以获取所有的模型参数和架构。因此，攻击者就可以依靠梯度下降来通过编程方式学习最有效的攻击手段。基于梯度的攻击仅在白盒设置下有效，比如开源 LLM。...尽管他们的攻击序列完全是基于开源模型训练的，但它们却出乎意料地可以移植用于其它商用模型，这表明对开源模型的白盒攻击对私有模型也有效，尤其是当低层的训练数据有所重叠时。...注意 Vicuna 的训练使用了从 GPT-3.5-turbo 收集的数据（通过 shareGPT），这本质上是蒸馏，因此这种攻击更像是白盒攻击。...白盒攻击往往会导致对抗 prompt 看起来毫无意义，因此可以通过困惑度检测出来。当然，通过明确地优化而降低困惑度，白盒攻击可以直接绕过这种检测方法，比如 UAT 的一种变体 UAT-LM。
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