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    为什么依照需求输出,结果却不尽人意

    生活中有个很有趣的例子,午饭时间,母亲问正在打游戏的小孩:“中午想吃什么。”小孩子不耐烦地回答 “随便”。母亲没有多想,按照自己的喜好做了几道菜。摆到饭桌上后,小孩子却并不满意,吃的很少。 如果按照正常的解决问题流程,小孩子提出需求:“随便”。母亲对需求做出了回应,即,按自己的喜好随便做了几道,按理说,任务顺理成章地完成了,那为什幺小孩子仍然不满意结果? 这个例子和我们工作中遇到的问题很相似,设计师辛辛苦苦依照需求方的要求输出了完美的解决方案,结果却不能达到对方预期,这是由于我们在沟通过程中,对需求理解产生

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    基于编码注入的对抗性NLP攻击

    研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击,但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本,这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型,而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符(invisible character)、同形文字(homoglyph)、重新排序(reordering)或删除(deletion)——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能,通过三次注入后,大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外,本文攻击还针对当前部署的商业系统,包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁:攻击者可以有针对性地影响系统,而无需对底层模型进行任何假设。结论是,基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理,就像传统应用程序一样,鉴于此类系统现在正在快速大规模部署,因此需要架构师和操作者的关注。

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    一篇文章带你了解Java类的设计和封装及类成员的访问控制

    前面几篇文章用Java带大家一起了解了几个游戏小项目,感兴趣的小伙伴可以点击文章观摩下,手把手教你用Java打造一款简单故事书(上篇)、手把手教你用Java打造一款简单故事书(下篇)、手把手教你用Java打造一款简单考试系统(上篇)、手把手教你用Java打造一款简单考试系统(下篇)、手把手带你用Java打造一款对对碰游戏(上篇)、手把手带你用Java打造一款对对碰游戏(下篇)、手把手带你用Java实现点灯游戏(上篇)、手把手带你用Java实现点灯游戏(下篇),接下来的几篇文章是关于Java基础的,希望对大家的学习有帮助,欢迎大家在讨论区留言。

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    动用40余种武器,美国NSA对西工大发起网络攻击

    9月5日,据国家计算机病毒应急处理中心披露,西北工业大学遭网络攻击事件系美国国家安全局(NSA)所为。在针对该校的网络攻击中,NSA使用了40余种专属网络攻击武器,持续开展攻击窃密,窃取该校关键网络设备配置、网管数据、运维数据等核心技术数据。 西北工业大学曾在6月22日发布声明,称遭受境外网络攻击,学校师生收到包含木马程序的钓鱼邮件,企图窃取相关师生邮件数据和公民个人信息。随后,西安警方对该事件立案侦查。 公开资料显示,西北工业大学坐落于陕西西安,隶属于工业和信息化部,是中国唯一一所以同时发展航空、航天、航

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