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深度学习是当前机器学习和人工智能兴起的核心。随着深度学习在自动驾驶、门禁安检、人脸支付等严苛的安全领域中广泛应用，深度学习模型的安全问题逐渐成为新的研究热点。深度模型的攻击根据攻击阶段可分为中毒攻击和对抗攻击，其区别在于前者的攻击发生在训练阶段，后者的攻击发生在测试阶段。

文献阅读（35）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用深度学习方法对眼底照中的糖网病灶进行自动检测和分类糖网。其中公设计三个方面：预处理，分割，分类

深度学习模型在移动端部署

在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。

如今NLP可以说是预训练模型的时代，希望借此抛砖引玉，能多多交流探讨当前预训练模型在文本分类上的应用。 1. 任务介绍与实际应用 文本分类任务是自然语言处理（NLP）中最常见、最基础的任务之一，顾名思

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李曦鹏-TensorRT加速深度学习模型在线部署云栖大讲堂-编程语言专场

PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma