NSL-KDD数据集是著名的KDD’99数据集的修订版本，该数据集由四个子数据集组成：KDDTest+、KDDTest-21、KDDTrain+、KDDTrain+_20Percent。其中KDDTest-21和KDDTrain+_20Percent是KDDTrain+和KDDTest+的子集。数据集每条记录包含43个特征，其中41个特征指的是流量输入本身，最后两个是标签（正常或攻击）和分数（流量输入本身的严重性）。数据集中存在4种不同类型的攻击：拒绝服务(DoS)、探测、用户到根(U2R)和远程到本地(R2L)。每种攻击的简要说明如下：DoS是一种尝试关闭进出目标系统的流量的攻击。IDS被系
NSL-KDD数据集是著名的KDD’99数据集的修订版本，该数据集由四个子数据集组成：KDDTest+、KDDTest-21、KDDTrain+、KDDTrain+_20Percent。其中KDDTest-21和KDDTrain+_20Percent是KDDTrain+和KDDTest+的子集。数据集每条记录包含43个特征，其中41个特征指的是流量输入本身，最后两个是标签（正常或攻击）和分数（流量输入本身的严重性）。数据集中存在4种不同类型的攻击：拒绝服务(DoS)、探测、用户到根(U2R)和远程到本地(R2L)。每种攻击的简要说明如下：DoS是一种尝试关闭进出目标系统的流量的攻击。IDS被系
论文源码：https://download.csdn.net/download/zhouaho2010/87393184 Abstract图像去雾是低层视觉中的一个活跃话题，随着深度学习的快速发展，许多图像去雾网络被提出。尽管这些网络的工作良好，但提高图像去雾性能的关键机制仍不清楚。出于这个原因，我们不打算提出一个具有奇特模块的去雾网络；相反，我们对流行的U-Net进行最小的修改以获得紧凑的去雾网络。具体来说，我们将U-Net中的卷积块交换为具有门控机制的残差块，融合主路径的特征映射，并使用选择核跳过连接，并调用得到的U-Net变体gUNet。因此，gUNet以显著降低的开销，在多个图像去雾数
paper: https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdfproject: EG3D:EfficientGeometry-aware3DGANscode: GitHub-NVlabs/eg3d总结：本文提出一种hybridexplicit-implicit3Drepresentation:tri-planehybrid3Drepresentation，该方法不仅有更强的表达能力，速度更快，内存开销更小。同时，为解决多视角不一致问题，引入相机参数矩阵作为StyleGANv2生成器、超分模型、VolumeRendering的控制条件。最后，为解决超分模型
停止docker后，它拒绝重新启动。它提示另一个名为docker0的网桥已经存在:level=warningmsg="devmapper:Basedevicealreadyexistsandhasfilesystemxfsonit.Userspecifiedfilesystemwillbeignored."level=infomsg="[graphdriver]usingpriorstoragedriver\"devicemapper\""level=infomsg="Graphmigrationtocontent-addressabilitytook0.00seconds"level
不足之处请大家多多指点！文章目录链接代码详解链接论文题目：用图卷积网络进行自监督分类（GCN）（2017ICLR）论文链接：1609.02907v3.pdf(arxiv.org)代码链接：tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)代码讲解（非本人）：4.1_GCN代码_哔哩哔哩_bilibili注意：这里给的代码链接是用PyTorch实现的，原始论文中的代码是用Tensorflow实现的，有兴趣的可以自己玩：tkipf/gcn:ImplementationofGraphConvolutionalNetworksinTe
摘要实时的交通流监测是智慧城市中交通条件和预防危险事的建设基础。本文提出了一个可信和高效的交通流检测系统并整合了区块链和车联网的强势技术。它可以将其交通信息收集任务众包给在路上行驶的车辆，而不是在每个角落安装摄像头。首先，我们设计了一个轻量级的基于区块链的信息交易框架去模拟交通管理部门和车辆的交互；其次，我们定义了系统中的实体的基本功能，考虑到增加预算的机制即汽车主动接收收集的任务。在我们的算法中，不只保证对所选车辆的总付款不超过给定的预算，而且还保持拍卖过程的真实性，避免某些车辆提供不真实的出价以获得更大的利益。最后，我们搭建了实验去评价基于所提出的算法对数据交易框架和性能，结果证明正确性和
《FocalModulationNetworks》摘要本文提出了
《FocalModulationNetworks》摘要本文提出了
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数
