文章目录 一、文章概览（一）主要工作（二）相关工作 二、具体方法（一）威胁模型（二）树轮水印概述（三）构造树轮水印键（四）提取用于水印检测的 P 值 三、实验（一）实验设置（二）水印精度和图像质量基准测试（三）水印稳健性基准测试（四）消融实验 四、局限性和未来的工作 论文：Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Imag

扫码关注公众号免费阅读全文：冰山烈焰的黑板报 原文地址：Flink Event Time Processing and Watermarks 如果你正在搭建一个实时流程序，事件时间处理是你不久将不得不使用的一个功能之一。因为在现实世界中绝大多数用例的消息都是乱序的，你的系统应该有一个方法应对和处理可能延迟的消息。在这篇博客中，我们将会看到为什么我们需要事件时间处理和我们怎么在 Flink 中

将水印嵌入深度神经网络 ABSTRACT 最近在深度神经网络领域取得了显著的进展。分享深度神经网络的训练模型对于这些系统的快速研究课并发进展至关重要。与此同时，保护共享训练模型的权利也变得十分必要。为此我们提议使用数字水印技术来保护知识产权，并在使用训练模型时检测知识侵权行为。首先，我们提出了一个问题：将水印嵌入深度神经网络。其次，我们提出了一种通用得框架，通过使用参数正则化将水印嵌入参数模型

No Watermark (Watermarks are only available if EventTime is used) 问题背景 在 Flink 消费 kafka 的数据，经过一个 map 算子，然后调用 assignTimestampsAndWatermarks 生成 Watermark 后，然后 keyby + window，设置了 ContinuousEventTimeTri

文章目录 一、区域水线二、区域水线数据结构 zone_watermarks 枚举 ( WMARK_MIN | WMARK_LOW | WMARK_HIGH | NR_WMARK )三、内存区域 zone 中的区域水线 watermark 成员 一、区域水线 " 首选内存区域 “ 在特定情况下 从 ” 备用内存区域 “ 借用物理内存 , 该 " 特定情况 "