效果
前端
需注意：需要连接网络才可以使用,因为引入的echarst和vue和jquery都是访问网上的。
柱状图
var vm=new Vue({
el:#main,
data:{
name:[中国,美国],
type:[2,1]
},
methods:{ //自定义方法
getB
2022-01-21 11:39:37
47KB
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通过快速和可定制的对抗性数据生成提高深度学习系统的鲁棒性
如有任何疑问，请通过电子邮件联系： 。
代码概述
该代码包含七个子项目。 我们研究了三个自定义损失函数（LRP，NCE，可疑性），并在MNIST和CIFAR数据集上进行了实验。 由于DGN架构因使用的数据集而异，因此我们决定将项目分成子项目以避免复杂性。 对于每个自定义损失，我们有两个子项目，分别是RobustMNIST和RobustCIFAR。 因此，我们有六个与基于CAE的对抗性数据生成相关的子项目。 一个子项目用于使用IBM Robustness Toolbox生成FGSM和PGD攻击数据以及FGSM，PGD对抗训练。
六个基于CAE的对抗性数据生成项目中的每个项目都具有相同的Python脚本。
CustomLosses.py ：包含自定义损失函数，该函数将用作DGN模型的损失函数
train.py ：训练DGN模型并将
2022-01-03 21:38:11
5.38MB
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伪数据生成器按照一定的数据规则，生成大量的数据，支持teradata数据导入和oracle数据导入。
软件作用：为测试软件在大数据量下的性能而给数据库导入大量的数据。
2021-12-22 16:06:26
43KB
DataFactory 是一个图形化的处理工具，它能建模复杂数据关系。在当今快速的开发环境中，应用的测试总是处于次要地位。DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server数据库，支持ODBC连接方式
2021-12-19 21:28:19
11.9MB
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今天小编就为大家分享一篇python 多维高斯分布数据生成方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-09 19:05:17
41KB
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