本篇文章以小简看过的文献以及查阅的资料为基础，归纳和总结了可搜索加密(Searchable Encryption，SE)的相关知识点。...特别是密文策略的属性基加密（CP-ABE），其密文上的访问策略本身就是一种搜索策略，访问策略的表达能力从一定程度上反映了可搜索能力。...参考：在 可搜索的对称加密：改进的定义和有效的构造 中，Curtmola 等人。...为可搜索的加密方案提出非自适应和自适应（不可区分性和基于模拟器）的安全定义，通常称为IND-CKA1 和IND-CKA2。...今年来关于对称可搜搜加密的研究主要集中于对于动态可搜索加密中的前向安全和后向安全。 前向安全指的是：在插入新的文件后，之前的搜索不能匹配到新添加的文件。
作为一个程序员，被女友提需求也也是常有的事情，最近就来了一个需求，需要截取指定搜索引擎的关键词下拉框截图，就是这种的，只要度娘搜索引擎的。 ? “小意思，一会就完事”，心中考虑着，先简单实现。...道具 python3 + selenium chromedriver google-chrome 说写就写 百度的搜索使用get参数获取关键词，主要是wd起作用，由于仅使用第一页，所以不需要考虑翻页的参数...driver.find_element_by_xpath('//*[@id="kw"]').click(); 然后截图 driver.set_window_size(w, h); # 设置窗口宽高比下拉框稍大一圈即可...你这下拉框截的图不对！这是开启预测的结果，不要这样的，要关闭预测的” ? ? ? ? 原来还有这个说道，于是在犀利的指导下，知道了开启预测和关闭预测的位置。 ?...返回数据就是下拉框内容。 于是我比较了开启和关闭预测时的两次请求有什么不同。两次的GET参数除了常规的签名和时间戳变化，没有异同。
DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。...本文基于DARTS搜索离散化后性能损失严重的问题，提出了离散化感知架构搜索，通过添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失。...摘要 神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。...本文提出了离散化感知架构搜索（DAAS），其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解。...CIFAR-10 搜索的Cell单元 ImageNet ? ImageNet 实验结果 消融实验 Error离散化对比 ? DARTS与DAAS的Error离散化对比 操作与边的可视化 ?
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS） 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。...他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以用梯度下降来解决架构搜索的问题，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级...这种方法，本质上是从很多的组合当中尽快的搜索到效果很好的一种，但是这个过程是黑盒，需要有大量的验证过程，所以会很耗时。而这篇文章把架构搜索融合到模型当中一起训练。 算法核心思想 ?...DARTS优化算法 具体的公式推导流程可参考（https://zhuanlan.zhihu.com/p/73037439） 生成最终Cell结构 根据前面所述，我们要训练出来一个alpha矩阵，使得权重大的边保留下来...ArXiv, abs/1806.09055. 【1】[DARTS 可微 架构搜索] https://blog.csdn.net/cFarmerReally/article/details/81479639
神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS） KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可能在评估阶段表现不好的问题，提出了分解神经网络架构搜索过程为一系列子问题...传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。..."Accuracy GAP" 方法 整体思路 本文使用与DARTS相同的搜索空间，SGAS搜索过程简单易懂，如下图所示。...类似DARTS搜索过程为每条边指定参数α，超网训练时通过文中判定规则逐渐确定每条边的具体操作，搜索结束后即可得到最终模型。 ? SGAS架构示意图 ?...算法伪代码 为了保证在贪心搜索的过程中能尽量保证搜索的全局最优性，进而引入了三个指标和两个评估准则。 三个指标 边的重要性 非零操作参数对应的softmax值求和，作为边的重要性衡量指标。
在面向密文的多关键字模糊搜索方案中，构建索引、构建陷门和关键字查询的过程都是基于向量的操作过程。数据拥有者输入的关键字都由字符组成，由于字符的不可计算性，需要将其转换成向量的形式。...9.Top-k检索 旨在获取相似度后，将其作为打分结果，根据匹配到的文件的分数，按照顺序返回给用户分数排名最高的K份数据，是搜索引擎中最常见的模式。简而言之，就是使用户快速找到最相关的 k 个结果。...如果没有概率多项式时间（PPT）对手能够以不可忽略的优势区分真实项目和模拟项目，则该方案是自适应安全的，这是迄今为止基于SSE的关键字搜索最强大的安全模型。...参考：在 可搜索的对称加密：改进的定义和有效的构造 中，Curtmola 等人。...为可搜索的加密方案提出非自适应和自适应（不可区分性和基于模拟器）的安全定义，通常称为IND-CKA1 和IND-CKA2。
Noisy DARTS 小米实验室 AutoML 团队的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了通过向...但是DARTS 的可复现性不高，主要原因包括： 搜索过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题。...connection 比其他算子有很大的优势，这种优势在竞争环境下表现为不公平优势并持续放大，而其他有潜力的操作受到排挤，因此任意两个节点之间通常最终会以 skip connection 占据主导，导致最终搜索出的网络性能严重不足...CIFAR-10 DARTS搜索结果 ImageNet实验结果 ? ImageNet实验结果 ? 搜索结果 消融实验 有噪声 vs. 无噪声 ? 有噪声 vs. 无噪声 无偏噪声 vs.
DARTS+ 华为诺亚方舟实验室的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了一种可微分的神经网络架构搜索算法...，搜索出的架构中会包含很多的 skip-connect，从而性能会变得很差。...在合适的训练过程中终止搜索，可以有效规避 skip-connect 富集问题。因此，早停准则的制定至关重要！...当早停准则满足时（左图中红色虚线），基本处于 DARTS 搜索充分处，因此在早停准则处停止搜索能够有效防止 DARTS 发生 collapse。...PC-DARTS 使用部分通道连接来降低搜索时间，因此搜索收敛需要引入更多的 epoch，从而仍然搜索 50 个 epoch 就是一个隐式的早停机制。 实验结果 CIFAR ?
// 为支持搜索的下拉框，增加尾部图标this....$nextTick(()=>{ //首先根据class定位到需要加的那个dom，可能需要加多个，我这里是加了4个搜索框 var fixDoms = this.
下拉框部分代码： 请选择 xiamen 请选择 如果给"bigType"的下拉框添加...change事件来动态改变"smallType"下拉框的值的话，代码如下： jQuery("#bigType").change(function(){ //do something }); 那么...，通过js设置"bigType"某项选中后，如： jQuery("#bigType option[value="1"]").attr("selected","selected") //jQuery("#...bigType option:contains("xiamen")").attr("selected","selected") 该change事件不会自动触发，解决办法： 自定义change方法，在下拉框中添加
神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS） 华为发表在ICLR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS模型训练时需要 Large memory and computing 问题，提出了 Partial...Channel Connection 和 Edge Normalization 的技术，在搜索过程中更快更好。...贡献点 设计了基于channel的sampling机制，故每次只有小部分1/K channel的node来进行operation search，减少了(K-1)/K 的memory，故batchsize可增大为...为了解决上述channel采样导致的不稳定性，提出了 边缘正规化(edge normalization)，在搜索时通过学习edge-level超参来减少不确定性。 方法 ?...当网络搜索完毕，node间的operation选择由operation-level和edge-level的参数相乘后共同决定。
MAKT-MATNR, MAKTX TYPE MAKT-MAKTX, SPRAS TYPE MAKT-SPRAS, DD_HANDLE TYPE INT4, "绑定下拉框对应的组..."设置下拉框值 PERFORM CREAT_DROPDOWN_VALUES. "设置下拉框事件 PERFORM CREAT_EVENT_EXITS...."设置下拉框 * GW_FIELDCATALOG-DRDN_HNDL = '1'. "分组标识 GW_FIELDCATALOG-EDIT = 'X'...."为了演示简单，这里只设置了一组 "句柄HANDLE 为I类型，相同数字为同一组下拉框" GW_DDVAL-HANDLE = 1...."CALLER_EXIT 设置F4搜索帮助 只需要把之前设置的DRDN_FIELD修改成F4AVAILABL，然后设置上参考表和参考字段，去表里给这个字段设置上它的搜索帮助，那么ALV也就可以用了！
针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题的问题，提出了Sigmoid替代Softmax的方法，使搜索阶段候选操作由竞争关系转化为合作关系...因此，在超网络的搜索训练过程中，skip connections可以借助其他操作的关系达到疏通效果，使得 skip connections 相较于其他操作存在不公平优势。...导数可视化图 实验 CIFAR-10 精度比较 FairDARTS 搜索 7 次均可得到鲁棒性的结果: ?...skip connections 数量比较 ImageNet 精度比较 注意模型 A、B 是迁移比较，C、D 是直接搜索比较。 ?...Architecture Search with Early Stopping [3] Noisy Differentiable Architecture Search [4] Fair DARTS：公平的可微分神经网络搜索
Latency-DARTS 本文为华为诺亚的NAS工作，针对DARTS搜索出网络结构往往对硬件不友好的问题，本文在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。...论文题目：Latency-Aware Differentiable Neural Architecture Search 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.06392 摘要 可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行...然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。...在根据搜索实验，这样的精度足以找到高效的架构。 可微分时延损失 image.png 实验 CIFAR ? CIFAR10实验结果 ImageNet ?...ImageNet实验结果 总结 本文提出了一种在复杂搜索空间中预测架构延迟的可微分方法，并将该模块融入到可微分架构搜索中。这使得我们可以控制识别精度和推理速度的平衡。
可搜索快照就在此大背景下应运而生的。 可搜索快照是指使用快照以极具成本效益的方式搜索不常访问的只读数据。...4、可搜索快照实战 介绍两种实现方式：手动挂载快照、ILM（索引生命周期管理）可搜索快照。 手动是基础，理解了手动，再理解 ILM 自动管理可搜索快照会很容易。...也就是说：在没有可搜索快照之前，要创建快照也得这么干。 4.1.3 步骤3：将快照挂载为可搜索的快照索引 这一步我们之前没有见过，这一步就是可搜索快照最为核心的地方。...可搜索快照分片的副本通过从快照存储库复制数据来恢复，就像可搜索快照分片的主分片一样。相比之下，常规索引的副本是通过从主数据库复制数据来恢复的。 6、可搜索快照常见问题？...本文讲解了可搜索快照的产生背景、定义、适用场景、特点、工作原理、两种方式实战演练以及常见问题与解答，但这些都是可搜索快照基础内容的冰山一角。 可搜索快照还有很多细节问题待实战验证、讨论。
isPagination":false,"page":1,"rows":1}]} 功能需求 1：在input输入框输入终端编号的时候，会查询出一条符合输入终端编号的数据 大概是这样子的 2：在选择下拉框里面的值的时候...filter-item" type="primary" icon="el-icon-search" @click="searchContList" >搜索.../加载用户列表信息接口 this.getQuerycheckList(); //加载部门 this.getOrgan(); }, methods: { //部门下拉框...userInfo.authority, page: 1, rows: 20, isPagination: false, }; //搜索内容的参数
神经网络架构搜索——可微分搜索（P-DARTS） 华为发表在 ICCV 2019上的NAS文章，致力于解决在 proxy 训练与 target 测试的模型 depth gap 问题。...渐进式Cell搜索架构 如上图所示，在DARTS中，搜索时候是以 8 cells with 50 epochs 来进行的，而evaluate时却以 20 cells，这bias造成了精度大幅度下降；而...方法 OK，你可能会问，为什么不直接以20 cells 来进行搜索呢？好问题，理论上应该是可行的，就是太耗memory且容易网络架构过拟合；那17 cells也很深，memory够吗？...(b) 接着进行 cells=11的搜索，虽然深度加了一倍多，但这时每个node间operation candidate将会减少接近一半，即把(a)中最后置信度较低的operation直接delete掉...(c) 同样的流程，最后进行 cells=17的搜索，再砍掉置信度低的一半opeartion。通过这样的方式来tradeoff depth及memory。 实验结果 CIFAR-10 ?
(3) 提出并验证了一系列新的二进制网络搜索策略，以实现更快的收敛和更低的搜索时间。 实验重新结果证明了所提出的方法的有效性和直接在二进制空间中搜索的必要性。...方法 搜索空间重定义 标准 DARTS 搜索空间的问题 标准 DARTS 搜索空间下搜索得到的网络结构二值化训练是无法收敛的，原因如下： 深度可分离卷积（SepConv）二值化难。...导致训练过程中两者的收敛速度不同，并且会因此放大二值化过程中的梯度衰减现象（论文是这样描述的，不过具体原因不清楚） 二值神经网络搜索空间 二值神经网络搜索空间与标准 DARTS 搜索空间对比如下图所示：...事实上，在有些情况下，随机搜索获得的架构甚至比搜索得到的架构通过表现的更好。此外，特别是当训练时间较长或在较大的数据集上进行搜索时，DARTS可能会出现 Skip-Connect 富集的问题。...此外，搜索高度偏向于实值操作（池化和跳连），使得搜索在早期阶段可以提供更大的收益。
针对搜索网络和评价网络的GAP问题，提出了一种新型的循环可微分架构搜索框架（CDARTS），在搜索网络和评价网络之间建立了循环反馈机制，并在CIFAR、ImageNet 和 NAS-Bench-201...论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.12126.pdf 源码链接：https://github.com/researchmm/CDARTS 摘要 近来，可微分架构搜索因其高效率...它在浅层网络中搜索最优架构，然后在深层评价网络中测量其性能。这导致架构搜索的优化与目标评价网络无关，发现的架构是次优的。为了解决这个问题，本文提出了一种新型的循环可微分架构搜索框架（CDARTS）。...消融实验-3 搜索轮数的影响 从上图可以看出，当搜索时期数接近 30 时，性能趋于饱和，评估网络的结构也趋于稳定。因此，在实验中将搜索轮数设置为 30。...总结 在这项工作中，受 DARTS 中搜索和评估网络的分离问题的影响，提出了一种循环可微搜索算法，该算法将两个网络集成到一个统一的体系结构中。交替联合学习使得能够搜索架构以适合最终评估网络。
Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications(TrustCom) 时间：2014年9月 多关键字 模糊搜索...可验证 ✅ ❌ ❌ 动态更新 安全性 复杂度 ✅ CKA2 1、方案简介 提出了一种新的基于 BitMap 索引的关键字动态可搜索机制，该机制以倒排索引形式表示一组文件。
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