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为什么CImg能达到这种效果？

CImg是一个功能强大的C++图像处理库，它能够实现高效的图像处理和分析。CImg之所以能够达到这种效果，主要有以下几个原因：

简单易用：CImg提供了简洁而直观的API，使得开发者可以轻松地进行图像处理操作。它采用了一种面向对象的设计风格，提供了丰富的图像处理函数和算法，使得开发者可以快速实现各种图像处理任务。
高效性能：CImg在设计上注重了性能的优化，采用了一系列的优化策略和算法，使得图像处理的速度得到了显著提升。它充分利用了现代计算机的多核处理能力，并且使用了一些高效的数据结构和算法，以提高图像处理的效率。
跨平台支持：CImg可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、Mac等。它使用了标准的C++语言和库，没有依赖于特定的操作系统或硬件平台，因此可以很方便地移植和使用。
多功能性：CImg不仅仅支持基本的图像处理操作，还提供了丰富的图像分析和处理功能。它支持各种图像格式的读写，可以进行图像的滤波、变换、分割、特征提取等操作。同时，CImg还支持图像的可视化和交互，可以方便地进行图像的显示和编辑。
应用场景：CImg广泛应用于计算机视觉、图像处理、模式识别等领域。它可以用于图像的增强和修复、目标检测和跟踪、图像分割和特征提取等任务。同时，CImg还可以用于科学研究、教育培训等领域，帮助开发者更好地理解和应用图像处理技术。

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libjpeg:实现jpeg内存压缩暨error_exit错误异常处理和个性化参数设置

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新浪某站CRLF Injection导致的安全问题

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python开发：基于SSD下的图像内容识别（一）1.首先，先看一下我们能达到什么样的效果：2.我们需要做哪些基本的步骤：

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）

95%，对负样本达到 99%。...经过 90 个周期，我们达到了最大的 F1 分数，并且在验证准确率方面达到了 99.2%，尽管在实际结节上只有 92.8%。...这通常效果非常好。像我们在第二章中看到的在 ImageNet 上训练的预训练网络对处理自然图像的许多任务非常有用–有时它们也对完全不同的输入效果惊人，从绘画或风格转移中的仿制品到音频频谱图。...有些情况下，这种策略效果不佳。例如，在训练在 ImageNet 上的模型时，常见的数据增强策略之一是随机翻转图像–一个向右看的狗与向左看的狗属于同一类。因此，翻转图像之间的特征非常相似。...你能训练一个能够在一次传递中进行三路分类，区分非结节、良性结节和恶性结节的单一模型吗？什么类平衡分割对训练效果最好？与我们在书中使用的两遍方法相比，这种单遍模型的表现如何？

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OpenCV：霍夫直线变换和霍夫圆变换

(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100) # 最后一个数是阈值控制，不同的值效果不一样...cv2.imshow('houghlinep', img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 看到如下结果：可以看到在这张图上，cv2.HoughLines效果比...，它是method设置的检测方法的对应的参数，对当前唯一的方法霍夫梯度法cv2.HOUGH_GRADIENT，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值，它越小，就越可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了...HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 10, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # param2越小，能找到的圆更多..., (i[0],i[1]), i[2], (0,255,0), 2) # draw the center of the circle cv2.circle(cimg, (i[0], i[

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那些年我们一起学XSS - 9. Dom Xss入门

优点：能利用一些复杂的情况，缺点：耗时间。 7. 对于新手来说，先看6.1的情况。看到步骤5里面的那个图。我们可以构造以下代码。...可以看到，这种方式，写利用代码很快。 8. 再来看看 6.2 的方法。既然我们知道了，sid这个参数会被使用。那么我们的目标是，javascript的代码里哪里使用了sid这个参数呢？ 9....按道理，location.href里的 ," 已经变成了 %3c, %3e,%22已经被过滤了，不会有XSS了，为什么还可以呢？我们进一步往后看。 ?...sid=aaaaaa%22%3E%3C/object%3E%3Cimg%20src=1%20onerror=alert(1)%3E 非常值得说明的是：如果采用6.1的方法，我们得到的利用代码是 http...sid=aaaaaa%22%3E%3C/object%3E%3Cimg%20src=1%20onerror=alert(1)%3E 这也反应了 6.1 和 6.2 方法各自的优缺点。

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记我的一次账号劫持和BLIND XSS漏洞发现过程

‘%22%3E%3Cimg+src%3Dx+onerror%3Dalert(document.cookie)%3E IDOR：不安全的直接对象引用允许攻击者绕过网站的身份验证机制，并通过修改指向对象链接中的参数值来直接访问目标对象资源...导致这种情况出现的原因是，系统在接受用户输入并利用输入信息获取对象之前没有对用户身份权限进行检测。...因此，在pdf电子发票的生成过程中，我可以尝试着在其中注入一些html元素来看看是否能间接执行脚本，但是，这种方式是行不通的。...XSS Payload成功执行的同时，也一起生成了pdf的电子发票，也就是在这种电子发票自动生成过程中，系统未对输入作安全过滤，导致可以执行XSS Payload。...通过这种测试方式，我能查看到将近1000多名顾客的电子发票记录和信息。以下显示的是姓名和地址字段的XSS触发信息： ? 上报了这个漏洞之后，我又获得了厂商团队 $3500 美金的奖励。

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XSS学习笔记【一】

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典中典 - 国外漏洞挖掘案例

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放大器

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【学术相关】为什么很多国内学者的AI的论文复现不了？

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【学术相关】为什么很多机器学习和深度学习的论文复现不了？

然而，很多论文根本就复现不了，这是为什么呢？一、数据关系因为作者使用的数据比较私密，一般人拿不到，这种情况下，即使作者提供了源代码，但是读者却拿不到数据，也就没法复现算法。...这种情况在国内学术界很普遍，数据别人没有，这就好像一位奥数老师，自己出了一道奥数题，自己解答出来，然后把解题过程写了论文，这类论文往往说服力不够，故事性不够强。...1.效果可以复现，论文里每一个实验逻辑都很通畅，论文所有实验形成的逻辑链完备，使用公开数据集，效果和论文基本一致。能够达到这种的一般是领域内的大佬，比如陈天奇、何恺明。...2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好，这个应该是深度学习可解释性差的原因。...因为他们公开了代码，在公开数据集上效果好，能复现效果，所以也是好论文。文末推荐最后，推荐一个网站：paperswithcode.com/，很多优秀论文的代码都能找到。

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