Adversarial Lab: 一个在线工具，用于通过攻击VGG、AlexNet、ResNet等ImageNet模型来可视化...

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简介：
Adversarial Lab是一款在线工具，旨在帮助用户通过攻击如VGG、AlexNet和ResNet等预训练的ImageNet模型，以可视化方式探索对抗样本生成技术。对抗实验室网站和项目提供源代码以生成对抗性示例来欺骗常见的机器学习模型。这是一个使用DTA框架Pytorch的用户友好界面，并利用流行的SOTA预训练TorchVision ModelZoo，以便在用户上传的图像上可视化并比较各种对抗攻击效果的存储库。到目前为止，已经实施了以下几种攻击方法：固定GSM、快速梯度符号法（无目标）、有针对性的快速梯度符号法、迭代式基本迭代方法（无目标）、最小可能类别的迭代方法、DeepFool（无针对性）和LBFGS（有针对性）。即将推出的是Carlini-Wagner l2等攻击。要安装克隆git仓库，请使用命令`git clone`。

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Adversarial Lab: 一个在线工具，用于通过攻击VGG、AlexNet、ResNet等ImageNet模型来可视化...

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Adversarial Lab是一款在线工具，旨在帮助用户通过攻击如VGG、AlexNet和ResNet等预训练的ImageNet模型，以可视化方式探索对抗样本生成技术。对抗实验室网站和项目提供源代码以生成对抗性示例来欺骗常见的机器学习模型。这是一个使用DTA框架Pytorch的用户友好界面，并利用流行的SOTA预训练TorchVision ModelZoo，以便在用户上传的图像上可视化并比较各种对抗攻击效果的存储库。到目前为止，已经实施了以下几种攻击方法：固定GSM、快速梯度符号法（无目标）、有针对性的快速梯度符号法、迭代式基本迭代方法（无目标）、最小可能类别的迭代方法、DeepFool（无针对性）和LBFGS（有针对性）。即将推出的是Carlini-Wagner l2等攻击。要安装克隆git仓库，请使用命令`git clone`。

CNN模型简介（LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、GAN、R-CNN）

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本文简要介绍卷积神经网络(CNN)的发展历程及其代表性模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet，并提及生成对抗网络(GAN)和R-CNN。本段落将对CNN模型的发展历程进行简要介绍，并按照时间顺序依次介绍LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet以及GAN和R-CNN等重要模型的核心思想与贡献，以帮助读者构建清晰的CNN发展脉络。具体内容涵盖各模型的主要创新点及技术突破，但不涉及详细的算法实现或代码展示，这些内容需通过阅读原始论文获取。相关研究文章将作为额外资源提供免费下载。

基于AlexNet架构的模型：AlexNet-ImageNet-CNTK

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简介：本项目基于经典卷积神经网络AlexNet架构，在Microsoft CNTK框架下进行训练和优化，并应用于ImageNet大规模图像识别任务，旨在探索其在现代计算环境中的表现。基于AlexNet的模型结构：AlexNet-ImageNet-CNTK。

imagenet-vgg-f.mat模型文件

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imagenet-vgg-f.mat是基于VGG-F网络结构的预训练模型文件，用于图像特征提取与识别任务。该模型由ILSVRC2014竞赛中的VGG团队开发，并在ImageNet数据集上进行训练。使用imagenet网络的预训练模型在GPU/CPU上进行人脸识别的数据集训练。

VOSviewer-Online: 一个在线的网络可视化工具

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VOSviewer-Online是一款功能强大的在线工具，支持用户便捷地创建和展示复杂的数据网络，如文献共被引等关系图谱，以直观的视觉效果解析数据间的关联。 VOS浏览器在线是一款网络可视化工具，它基于网络版本，并且是用于构建和可视化文献计量网络的流行工具之一。该软件由特定团队开发并得到了来自不同方面的贡献和支持。 VOSviewer Online 是利用JavaScript、Material-UI、D3和其他一些开源库进行编写而成的。关于 VOSviewer Online 的文档可以在相关平台上找到，它在MIT许可下分发。如果您遇到任何问题，请使用 GitHub 上的问题跟踪器报告它们。我们欢迎所有用户为 VOSviewer Online 的开发做出贡献，并请遵循典型的GitHub工作流程：从这个存储库中进行分叉并提出请求以提交您的更改。确保您的拉取请求有清晰的描述和详细的说明，以便于审核者理解改动内容。

WebSSM: 一个用于统计形状模型可视化的网页工具

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WebSSM是一款专为科研和教育设计的在线工具，它利用先进的网络技术，使用户能够直观地浏览和分析统计形状模型数据，极大地提高了研究效率。 WebSSM（全称Web-based Statistical Shape Modeling）是一款基于网络技术的统计形状模型可视化工具。它的主要目标是让用户能够在浏览器环境中方便地展示、分析及操作统计形状模型。这种建模方法在生物医学、计算机图形学以及图像处理等领域中十分常见，通过大量数据的分析来提取出一般的形态特征和变异规律。 JavaScript作为WebSSM的核心开发语言，在此过程中起到了关键作用。它使动态交互与实时渲染成为可能，并且用户无需安装额外软件即可直接使用现代浏览器访问该工具。 WebSSM的工作流程主要包括以下环节： 1. 数据预处理：获取3D模型，例如CT或MRI扫描图像，然后通过特定技术提取形状边界以形成2D轮廓或者3D网格。 2. 形状对齐：使收集到的形态数据在空间位置和方向上保持一致，为后续统计分析奠定基础。 3. 统计建模：运用主成分分析（PCA）等方法计算形状间的相似性，并构建平均模型及描述变异性的低维参数空间。 4. 参数化：将不同形状映射到一个标准基形中，得到一组可以控制变形的参数值，如长度、宽度和曲率。 5. 可视化展示：利用WebGL库（例如Three.js）进行3D图形渲染，在浏览器内实现交互式显示。用户能够调整这些参数来观察不同形态的变化，并探索特定形状与参数空间之间的关系。 6. 功能扩展：集成其他JavaScript库，如用于数据可视化的D3.js或增强用户体验的jQuery等，可以增加更多功能支持，例如导入导出数据、编辑形状以及统计分析结果。 7. 跨浏览器兼容性：为了确保在各种主流浏览器（包括Chrome, Firefox, Safari和Edge）上的正常运行，需要考虑其跨平台及跨浏览器的适应性问题。 8. 性能优化：由于JavaScript在客户端执行可能受到硬件性能限制的影响，因此必须对代码进行优化以保证即使面对大量形状数据也能保持流畅的操作体验。通过上述技术手段的应用，WebSSM向研究人员提供了一个直观且易于使用的平台来探索和理解统计形状模型的特性，并进一步推动了生物医学研究及工程设计等多个领域的应用。

基于PyTorch的图像分类方案，涵盖AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet等多种模型方法

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本项目使用PyTorch实现了一系列经典卷积神经网络模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet及DenseNet，专注于图像分类任务。用于Pytorch的图像分类包括多种模型方法，例如AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet和DenseNet等，并且包含完整的可运行代码。此外，还有一些可以直接在Colab在线平台上运行并查看结果的示例代码。

DAVS：DDoS攻击可视化系统

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DAVS是一款专门用于识别和展示DDoS攻击行为的可视化工具。它帮助网络安全专家通过直观的数据分析，有效监控并应对大规模网络攻击事件。 DDoS 攻击可视化系统 (DAVS) 使用 C 语言编写，并利用 libpcap 库处理传入的数据包，同时通过 JavaScript 进行数据的可视化展示。WebSockets 协议用于从服务器向浏览器发送实时更新的信息。该系统能够显示 TCP 状态图、日志（tcpdump）以及各种状态下的连接数量和 IP 地址信息。为了运行后端程序，您需要具备 root 权限，并通过终端连接至您的服务器上进行操作。首先，请将文件上传到相应的后端目录中并使用 gcc 编译 main.c 文件： ```shell gcc main.c -o main -pthread -lpcap ``` 随后，在任意指定的端口（例如 8088）执行编译后的程序： ```shell ./main 8088 ``` 对于前端部分，您需要在 frontend/js/diagram.js 文件中进行一些配置修改。具体来说，请调整主机和通信端口号： ```javascript var host = 127.0.0.1; ws = new WebSocket(ws:// + host + :8088/ec); ``` 以上步骤完成之后，您就可以启动 DAVS 系统来监控 TCP 流量并进行可视化分析了。

一个可视化的编辑工具

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这是一个易于使用的可视化编辑工具，用户可以通过简单的拖拽和点击操作来设计和创建各种复杂的文档或界面，无需编写代码。 DIY-Page是一款可视化编辑工具。

Caffe常用网络模型的权重与定义文件（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）- 附件资源

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本资源提供了Caffe深度学习框架中广泛应用的经典神经网络模型（包括AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet）的预训练参数及配置文件，便于研究与开发人员快速搭建并调试相关模型。常用Caffe网络模型的权重文件和定义文件包括Alex、VGG、GoogLeNet和ResNet。