使用OECC进行OOD检测 该存储库包含纸的的基本代码。 在2021年被Neurocomputing接受为Journal文章。 1.什么是具有信心控制的异常值暴露（OECC）？ 是一种技术，可帮助深度神经网络（DNN）学习如何区分分布内（OOD）数据和分布外（OOD）数据，而无需访问OOD样本。 已经证明该技术可以推广到新的分布。 为了了解如何区分分布内样本和分布外样本，OECC通过在softmax层的输出端产生均匀分布来使DNN对于OOD样本具有高度不确定性。 同时，它还可以对分布样本进行预测，其平均置信度接近其训练精度，即控制其置信度。 在图像和文本分类任务中，使用OE进行OOD检测时，总体OECC损失函数要优于以前的SOTA结果。 此外，我们在中通过实验表明，通过将OECC与SOTA后训练方法（如或结合用于OOD检测，可以在OOD检测任务中获得SOTA结果。 2.可视化OECC背

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《ood启思录》提供了改进面向对象设计的真知灼见。 全书共11章，总结出了60多条面向对象设计(ood)的指导原则。这些经验原则涵盖了从类到对象(主要强调它们之间的关系，包括关联、使用、包含、单继承、多继承)到面向对象物理设计的重要主题。《ood启思录》将帮助你理解经验原则和“设计模式”这一流行概念之间的相互作用。你可以借助经验原则发现设计中所存在的某一方面的问题，而设计模式则提供了解决方案。 《ood启思录》对各个层次的开发者都有价值，新手能借助本书走上通向面向对象编程的快车道，想提升自己的面向对象开发水准的老手则会受益于本书深具洞察力的分析。《ood启思录》提供了让你成为更好的软件开发者的途径。

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Bob大叔（Robert C. Martin）关于C++开发思想的大作，看他的书上提及过，好多C++高手也提及过，但是一直没看到，特地从图书馆借来并扫描，下载者只能用于学习，不可用于商业目的。 A practical, problem-solving approach to the fundamental concepts of Object Oriented Design and their application using C++. This book is written for the "engineer in the trenches". It is a serious guide for practitioners of Object-Oriented design. The style is narrative, and accessible for the beginner, and yet the topics are covered in enough depth to be relevant to the consumate designer. The principles of OOD explained, one by one, and then demonstrated with numerous examples and case studies.