1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代…

背景知识 良好隐私密码法(英语:Pretty Good Privacy,缩写为PGP),一套用于讯息加密.验证的应用程序,采用IDEA的散列算法作为加密与验证之用. 关联文献:https://en.wikipedia.org/wiki/Pretty_Good_Privacy 使用工具: GPG Suite 苹果电脑中简易使用步骤 下载并安装 GPG Suite当前我现在的版本和文件名是:GPG_Suite-2015.09.dmg 按照步骤生成新公钥和私钥:或者稍后点击File>New Key来为…

题目链接 https://www.luogu.com.cn/problem/P5026 题意 在一个长度为m的序列中,每次给一个下标x,和一个权值v,然后从x-v*3到x-v*2单调递增,从x-v*2到x单调递减,从x到x+v*2再次递增,然后x+v*2到x+v*3递减,递增递减都是斜率绝对值为1的直线. 分析 刚学了差分趁现在还没忘赶紧把自己想的写下来 看到这个其实很容易想到,对于每次修改,将其分为四个区间进行修改,由于它是单调递增的,所以让每个点对应的差分数组加一就行,这样就用到了线段树维护…

题目链接 郑重宣布我以后真的再也不会信样例了,三种写法都能过 另:谁评的蓝题难度qwq 蓝题有这么恐怖吗 两次差分,第一次差分,前缀和求出增量数组,第二次求出原数组顺便更新答案 看题解之后……第二次差分写跪,我脑子怕不是炸了 #include<cstdio> #include<cctype> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<algorithm> #define maxn 10000020…

P2680 题目的大意就是走完m条路径所需要的最短时间(边权是时间), 其中我们可以把一条边的权值变成0(也就是题目所说的虫洞). 可以考虑二分答案x,找到一条边,使得所有大于x的路径都经过这条边(差分维护),并且路径减去这条边的边权后小等于x,通过这样判定x是否可行. 1 #include <bits/stdc++.h> 2 #define ll long long 3 using namespace std; 4 const int N = 3e5 + 10; 5 int tot, hea…

讲解: https://rpdreamer.blog.luogu.org/ci-fen-and-shu-shang-ci-fen #include <bits/stdc++.h> #define read read() #define up(i,l,r) for(register int i = (l);i <= (r);i++) #define down(i,l,r) for(register int i = (l);i >= (r);i--) #define traversal…

A supermarket in Tehran is open 24 hours a day every day and needs a number of cashiers to fit its need. The supermarket manager has hired you to help him, solve his problem. The problem is that the supermarket needs different number of cashiers at d…

四.关联规则 Apriori算法代码(被调函数部分没怎么看懂) from __future__ import print_function import pandas as pd #自定义连接函数,用于实现L_{k-1}到C_k的连接 def connect_string(x, ms): x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x)) l = len(x[0]) r = [] for i in range(len(x)): for j in rang…

目录 概 主要内容 Differential Privacy insensitivity Lemma1 Proposition1 如何令网络为-DP in practice Lecuyer M, Atlidakis V, Geambasu R, et al. Certified Robustness to Adversarial Examples with Differential Privacy[C]. ieee symposium on security and privacy, 2019:…

MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐…