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第一次Android反编译记录

发表于 2019-10-23 | 分类于 Blog | 热度 ℃
  1. 下载apktool、dex2jar、jd-gui三个工具

    apktool按照官网提示,重命名和apktool.jar一起放到/usr/local/bin目录下

    dex2jar直接解压即可

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Android Glide加载图片只显示三张问题

发表于 2019-10-18 | 分类于 Blog | 热度 ℃

如题目,用glide加载图形验证码,设置点击验证码可以刷新,但是每次都三张以后就不显示新的了。

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Android Gradle Download problem

发表于 2019-10-04 | 分类于 Blog | 热度 ℃

之前一直没搞定的,编译android时总是卡在gradle.pom文件的下载上,直接用地址下是没有问题的 ,但是Android Studio里一直卡在这里。终于找到一种靠谱的解决方案,来自知乎,记录一下。

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Functional Mechanism Regression Analysis under Differential Privacy

发表于 2019-09-24 | 分类于 Paper Reading | 热度 ℃

Zhang J, Zhang Z, Xiao X, et al. Functional mechanism: regression analysis under differential privacy[J]. Proceedings of the VLDB Endowment, 2012, 5(11): 1364-1375.

之前的解决方案(主要是大佬的输出扰动和目标扰动)需要损失函数是强凸的等限定条件。Funtional Mechanism通过扰动目标函数的近似来满足DP。

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Adaptive Laplace Mechanism Differential Privacy Preservation in Deep Learning (Skimming)

发表于 2019-09-22 | 分类于 Paper Reading | 热度 ℃

Phan N H, Wu X, Hu H, et al. Adaptive laplace mechanism: Differential privacy preservation in deep learning[C]//2017 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2017: 385-394.

提出一种PPDL的机制,可以满足:1)隐私预算的消耗不依赖于训练步骤的次数;2)根据每个输出的贡献适应性的在特征中加入噪声;3)可以应用到不同的深度神经网络中。

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Private Convex ERM and High dimensional Regression (Skimming)

发表于 2019-09-19 | 分类于 Paper Reading | 热度 ℃

Kifer D, Smith A, Thakurta A. Private convex empirical risk minimization and high-dimensional regression[C]//Conference on Learning Theory. 2012: 25.1-25.40.

本文考虑了sparse learning problems。首先扩展了“objective perturbation”的分析到凸的ERM问题上,表明可以采用更少的noise(更准确);其次,给出了针对高维数据(p远大于n)下的sparse regression的两种隐私保护算法,表明解决sparse regression问题的随机算法可以同时保证稳定性和准确性,这在确定性算法中是不可能的。

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