对抗攻击的防御模型显著增长，但缺乏实用的评估方法阻碍了进展。评估可以定义为：在给定迭代次数和测试数据集的情况下寻找防御模型的鲁棒性下限。一种使用的评估方法应该是方便的（即无参数的）、高效的（更少的迭代）、可靠的（接近稳健性的下限），针对这个目标，我们提出了一种无参数自适应自动攻击（）。自适应自动攻击由自适应方向初始化（ADI）和在线统计丢弃策略（OSD）组成。ADI策略可以加快评估速度，DSD可以自动识别和丢弃难以攻击的图像。方法：预先知识：c-class分类器f，模型预测被计算为：本文主要考虑无目标攻击，约束优化问题定义为： PGD在迭代t次时的梯度为： 起点:PGD通过迭代生成对抗样本： 

对抗攻击的防御模型显著增长，但缺乏实用的评估方法阻碍了进展。评估可以定义为：在给定迭代次数和测试数据集的情况下寻找防御模型的鲁棒性下限。一种使用的评估方法应该是方便的（即无参数的）、高效的（更少的迭代）、可靠的（接近稳健性的下限），针对这个目标，我们提出了一种无参数自适应自动攻击（）。自适应自动攻击由自适应方向初始化（ADI）和在线统计丢弃策略（OSD）组成。ADI策略可以加快评估速度，DSD可以自动识别和丢弃难以攻击的图像。方法：预先知识：c-class分类器f，模型预测被计算为：本文主要考虑无目标攻击，约束优化问题定义为： PGD在迭代t次时的梯度为： 起点:PGD通过迭代生成对抗样本： 

Practicalusageofcppreferenceandmovesemantic在优化重构一部分老代码时，实际使用c++的reference与movesemantic遇到了若干问题，在此记录。Aggregation首先，数据的设计并不复杂，只有一个类，成员变量为一个stdfunction并需要在初始化时赋值。最初设计如下，我希望尽一切可能避免保存function对象的副本，所以将函数参数与成员变量全部用reference表示。classUniformValueWrapper{public:explicitUniformValueWrapper(conststd::function&par

Practicalusageofcppreferenceandmovesemantic在优化重构一部分老代码时，实际使用c++的reference与movesemantic遇到了若干问题，在此记录。Aggregation首先，数据的设计并不复杂，只有一个类，成员变量为一个stdfunction并需要在初始化时赋值。最初设计如下，我希望尽一切可能避免保存function对象的副本，所以将函数参数与成员变量全部用reference表示。classUniformValueWrapper{public:explicitUniformValueWrapper(conststd::function&par