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其次，该论文有两处直接截图自其他论文，但作者没有注明来源。比如，文中的算法1来自论文FreeLB:EnhancedAdversarialTrainingforNaturalLanguage...
原来PixelCNN模型用256通道分类，输出通道多，对应于网络宽度大，参数量多，拟合能力强。但是缺点是计算存储资源消耗大，而且一个像素的一个通道（RGB）要输出256个预测，但是这256个里面只有一个label是1，其他全是0，估计是因为这个论文说它梯度
众所周知，网络安全的本质其实就是一场矛与盾之间的较量，没有百分之百成功的攻击手段，也没有绝对安全的防御系统。那么为了更好的做好防护，最重要的，就是去了解各种的攻击手段，做到知己知彼。今…
浅论建筑施工现场的安全管理,摘要进入21世纪，人们对施工安全生产要求越来越高，施工安全管理与人们的生活息息相关。建筑行业是一个高危险的施工行业，是我国职业安全事故发生率最高的部门之一，同时也是国家安全生产专项治...
对于任何布尔函数f，r(f)的值拥有相同的变量个数，并且当且仅当为0时为true，这里true是1，false是0，并且r(f)只假设了来自集合{0,1}的变量值0或者1：有些人可能会假设将r((f∧g))定义为r(f)+r(g)，但是那样的话多项式的结果就会超出集合{0,1
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原来PixelCNN模型用256通道分类，输出通道多，对应于网络宽度大，参数量多，拟合能力强。但是缺点是计算存储资源消耗大，而且一个像素的一个通道（RGB）要输出256个预测，但是这256个里面只有一个label是1，其他全是0，估计是因为这个论文说它梯度
众所周知，网络安全的本质其实就是一场矛与盾之间的较量，没有百分之百成功的攻击手段，也没有绝对安全的防御系统。那么为了更好的做好防护，最重要的，就是去了解各种的攻击手段，做到知己知彼。今…
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对于任何布尔函数f，r(f)的值拥有相同的变量个数，并且当且仅当为0时为true，这里true是1，false是0，并且r(f)只假设了来自集合{0,1}的变量值0或者1：有些人可能会假设将r((f∧g))定义为r(f)+r(g)，但是那样的话多项式的结果就会超出集合{0,1
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