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一、前言 像每一滴酒回不了最初的葡萄，我回不到年少。爱情亦是如此，这就是写一篇小程序的初衷，用来记录我和她最美的恋爱。什么是最美恋爱？就是繁忙之余的一封书信，一起奋斗的目标，精彩的瞬间，旅游的足迹，和那无数的纪念日。 言归正传吧，先看看小程序给你的第一印象。（截图的是体验版本，上线版本有些功能是没有上的哦） 页面比较简约，她很喜欢。 二、说说代码 1.框架 小程序前端用的是taro框架写的，后台用的云开发（简直是个人开发者的福音）。 贴一下总体架构图： 其他的架构，页面等等都很常见，我具体来说说云函数的调用吧，主要是对数据库的操作： 云函数的入口（运用TcbRouter实现不同方法的调用）： 小程序端是这样调用的： 调用方法的参数 let param = { method:'get', collection:'mail', id:auth.user.

隐写分析的深度学习 隐写术和隐写分析 隐秘术是通过稍微修改像素值来隐藏图像中的秘密消息的科学。 内容自适应隐写方案倾向于将消息嵌入复杂区域以逃避检测，这是当今最安全的方法。 空间领域的示例包括HUGO，WOW，S-UNIWARD。 与隐写术相对应，隐写分析是检测图像中隐藏数据的技术。 通常，将此任务表述为二进制分类问题，以区分掩护和隐身。 LSB隐写术封面和隐身术 1：封面（左）和隐秘（右） 2：覆盖物与隐身物相减的结果（有效载荷较小） J-UNIWARD隐写术猫盖和隐蔽物 3：掩护和隐身的减法结果（有效载荷= 0.3） 隐写分析的深度学习 与传统的计算机视觉任务不同，图像隐写分析的目的是要找到对盖子的噪声极低的嵌入操作。 因此，我的网络中没有maxpooling层，可以破坏隐写术引起的少量信息或功能。 一些结果 3：训练过程中，网络开始以50,000步（5个纪元）收敛 4：WOW0.

先用最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后加上批标准化验证是否有效 首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet，命名为net.py import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets,transforms #定义三层全连接

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