经历了2023年的秋招，现在也已经入职半年了，空闲时间将面试中可能遇到的机器学习问题整理了一下，可能答案也会有错误的，希望大家能指出！另外，不论是实习，还是校招，都祝福大家能够拿到满意的Offer!

作为网络安全的一份子，大家必不可免地需要使用到不同的攻防环境，这里以DVWA靶场为例，讲述一个靶场从搭建到通关的生命史，此文章为网络安全专栏的开始，因为只有环境搭建好之后，你才有可能通关。

串行序列信号发生器、接收器 一、（单号同学）设计并实现一个串行信号发生器，具体要求如下： 1. SW7~SW0 作为并行数据输入端，用来设置要产生的序列； 2. BTN3 为开始键（防抖），按下后产生串行时钟信号（周期为 2 秒，在 LD0 上显示）

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该论文是关于对抗训练理论分析性的文章，目前对抗训练及其变体已被证明是抵御对抗攻击的最有效防御手段，但对抗训练的过程极其缓慢使其难以扩展到像ImageNet这样的大型数据集上，而且在对抗训练的过程中经常会出现模型过拟合现象。在该论文中，作者从训练样本的角度研究了这一现象，研究表明模型过拟合现象是依赖于训练样本，并且具有较大梯度范数的训练样本更有可能导致灾难性过拟合。因此，作者提出了一种简单但有效的方法，即自适应步长对抗训练 (ATAS)。 ATAS学习调整与其梯度范数成反比的训练样本自适应步长。...

1 引言2 相关介绍3 论文方法3.1 控制梯度大小

3 论文方法 特征级别的攻击在生成对抗样本的过程中会破坏掉积极的特征从而扩大消极的特征。因此，由特征级别生成的对抗样本可有继承误导其他A:=∑i=1N2(xi−xi′)∫01∂F∂xi(x′+α(x−x′))dαA:=\sum\limits_{i=1}^{N^2}(x_i-x^{\prime}_i)\int_0^1\frac{\partial F}{\partial x_i}(x^{\prime}+\alpha(x-x^{\prime}))d\alphaA:=i=1∑N2​(xi​−xi′​)∫0

毕业设计论文中关于参考文献交叉引用的教程。

Inspecting adversarial examples using the Fisher informationFθ=ED∼p(D∣θ)[∇θlog⁡p(D∣θ)∇θ⊤log⁡p(D∣θ)]=−ED∼p(D∣θ)[∇θ∇θ⊤log⁡p(D∣θ)]\begin{aligned}\mathbb{F}_\theta&=\mathbb{E}_{\mathcal{D}\sim p(\mathcal{D}|\theta)}[\nabla_\theta \log p(\mathcal{D}|\theta

本文用大量图片讲解了浮点数在计算机中的存储方式以及浮点数的最值、精度等问题，文末有测试用的C++程序

3 GAN监督学习L(fθ,y)=ℓ(fθ(x),y)\mathcal{L}(f_\theta,y)=\ell(f_\theta(x),y)L(fθ​,y)=ℓ(fθ​(x),y)

在Word论文中插入图表目录，解决题注或页码中不含章节编号的问题。

本项目基于STM32开发板，通过云平台的应用，在前端Web实现了简易的农业大棚监控系统。提出并设计了一种通过对大棚内农作物生长的环境信息（温度，湿度，光照强度）实时监测可视化，并可通过发送相关指令达到调控的系统，旨在为农作物的生长创造最适宜其生长的环境。

【多动图警告】本文详细介绍了平衡树，加了一些动图和自己的理解

关于CLion中“This file does not belong to any project, code insight features might not work properly”的报错问题的解决

马上临近毕业季，大家也开始撰写本科毕设论文，对于工科学生来说，这其中难免少不了插入严谨的公式来进行逻辑推导。美观高效的公式会给阅读带来极大便捷，也会给自己的论文增添不少姿色。除了使用Word自带的墨迹公式外，这里给大家推荐比较常用的强大的数学公式编辑器——MathType。本文介绍公式居中，编号右对齐的方法。

使用Aurora在Word中插入算法伪代码教程！！！亲测有效！！！写论文必备！！！

中文标题：基于自注意力导向复制机制的生成式摘要论文链接：https://aclanthology.org/2020.acl-main.125.pdf发表：ACL 2020组织：京东

中文标题：注意事实：基于知识增强的连贯性生成式文本摘要论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.15435.pdf发表：NeurIPS 2019组织：斯坦福Abstract目前的生成式摘要存在两个问题：（1）生成的摘要与文章事实或常识不相符；（2）当源文章较长时，无法产生连贯的摘要。本文提出了基于Transformer模型的改进以解决上述问题，具体做法为：（1）将wikidata知识图谱中实体级别的信息吸收进模型之中，让模型更加注重事实；（2）使用Transfo.