reinforcement perturbations observations adversarial
elixir mix observer 工具的使用
默认elixir mix 没有添加observer 工具的依赖直接运行会提示找不到方法 解决方法 添加几个额外的依赖 主要是observer,:wx,:runtime_tools 这几个 def application do [ extra_applications: [:logger,:obser ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
kaggle Open Problems – Single-Cell Perturbations 1st & 2nd place solution summary
Leaderboard： https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/leaderboard 2nd Solution: https://www.kaggle.com/competitions ......
观察者 Observer
一、定义 定义了对象之间的一对多依赖，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象 当主题对象发生变化时，它所有的依赖者（观察者）都会收到通知并更新 二、适用场景 关联行为场景，建立一套触发机制 三、优缺点 1、优点 观察者和被观察者之间建立一个抽象的耦合 观察者模式支持广播通信 2、缺点 观察者之间有过 ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射
565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
CF1912J Joy of Pokémon Observation记录
题目链接：https://codeforces.com/contest/1912/attachments/download/23419/icpc-nerc-2023-statements.pdf 题意简述 求方程 \(\sum \limits_{i =1}^{s} l_i x_i = t\) 的非负 ......
观察者模式（observer）
一、代码示例 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <string> 4 using namespace std; 5 6 ///抽象一个Subject主题 7 ///观察者 8 class Observer { 9 public: ......
sans sec 564 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真
564.1 红队演习介绍与规划 混乱的术语定义： 不需要知道这些词语的分别含义，只需要知道你在搞渗透 • Ethical Hacking • Vulnerability Scanning • Vulnerability Assessment（SEC460: Enterprise Threat and ......
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction) 和 pLI (probability of being Loss-of-function Intoleran)
LOEUF (the loss-of-function observed/expected upper bound fraction): LOEUF is a conservative estimate of evolutionary selection against disease-causin ......
设计模式--观察者模式（Observer Pattern）
Observer模式 观察者模式（Observer Pattern）是一种行为设计模式，它定义了对象之间的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新。 观察者模式主要包含以下几个角色： Subject（主题）：也被称为Observable，它是被观察的对象。当它 ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
Unity-观察者模式（observer）
Unity-观察者模式（observer） 引言 了解完委托（delegate）与事件（event）之后，我们来讨论一个问题。 假设我们有一个热水器，我们给他同上电，当水温超过95度的时候：1、扬声器会开始发出语音，告诉你温度；2、液晶屏也会改变水温的显示，来提示水已经烧开了 现在我们需 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
Reinforcement Learning Chapter 1
本文参考《Reinforcement Learning：An Introduction（2nd Edition）》Sutton. 强化学习是什么 传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类； 有监督学习 > 任务驱动 无监督学习 > 数据驱动 强化学习则可看作机器学习的“第三范式” > 模拟驱动，具体 ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
Introduction of Deep Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Tabular Value-Based Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
iOS 17：告别ObservableObject，迎接@Observable
自iOS 17（iPadOS 17, macOS 14）之后，SwiftUI 提供了一种新的宏：@Observable。 可以把它当做是 ObservableObject 的优化版。在系统版本允许的情况下，我们应该优先使用@Observable。 @Observable比ObservableObje ......
typescript: Observer Pattern
/** * Observer Pattern 观察者是一种行为设计模式， 允许一个对象将其状态的改变通知其他对象 * file: Observerts.ts * The Subject interface declares a set of methods for managing subscrib ......
OpenHarmony嵌套类对象属性变化：@Observed装饰器和@ObjectLink装饰器
上文所述的装饰器仅能观察到第一层的变化，但是在实际应用开发中，应用会根据开发需要，封装自己的数据模型。对于多层嵌套的情况，比如二维数组，或者数组项class，或者class的属性是class，他们的第二层的属性变化是无法观察到的。这就引出了@Observed/@ObjectLink装饰器。 说明： ......
设计模式之 Observer Pattern观察者模式
观察者模式Observer Observer模式为组件向相关接收方【广播】消息提供了灵活的方法； 该模式定义了对象一到多的依赖关系，这样当对象改变状态时，将自动通知并更新他所有的依赖对象； 优点 抽象了主体与Observer之间的耦合关系； 支持广播方式的通信 适用 对一个对象的修改涉及其他对象的修 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
Reinforcement Learning 学习笔记 1
什么是强化学习（reinforcement learning）? 假设一个场景，一个智能体(agent) 和环境（env）交互，智能体基于当前环境\(S_t\)每产生一个动作\(A_t\)，环境便给它一个反馈，也被称为奖励(reward)\(R_{t+1}\), 随后，智能体的状态变为\(S_{t+ ......
Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......
Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 ......
Meta-Reinforcement Learning of Structured Exploration Strategies
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2018 ......