有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。 对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。
简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...方法 一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。...早在几年前，Brian Baskin就发布了一款Volatility插件，其使用yara规则用来搜索进程内存并从中提取数据的插件。
前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image，大小为10G分成两个5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下，这个地方拿到偏移量后，直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取
去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的一个新功能，旨在重新体验照片拍摄时的沉浸感，通过推断图像中的 3D 表示模拟相机的运动和视差...为了能够在不是双目多视角拍摄的已有图片上使用电影照片，我们训练了一个具有编解码结构的卷积神经网络来从单个 RGB 图像预测深度图。...由于单目深度估计数据集通常是为 AR、机器人和自动驾驶等领域设计的，因此它们主要倾向于街景或室内房间场景，而不是普通摄影中更常见的人、宠物和物体等，这些特征具有不同的构成和构图。...mask 用于将深度图中被错误地预测为背景的前景像素提取出来。 ? 相机轨迹 在 3D 场景中移动相机时，可以有多种自由度，我们的虚拟相机设置灵感来自专业摄像机设备拍摄电影动作。...虽然从“正面”的视图来看不明显，但是虚拟相机移动得越大，就越有可能看到深度发生巨大变化的多边形延伸。在渲染的输出视频中，这看起来像是输入的纹理被拉伸了。
文章目录 前言 一、从 Android 应用跳转到 Google Play 代码 二、Google Play 页面的链接格式 三、Google Play 免安装体验 前言 本博客参考资料 链接到 Google...; 一、从 Android 应用跳转到 Google Play 代码 ---- 首先 , 创建 Intent , 设置其 Action 为 “android.intent.action.VIEW” ,...* 如果保留默认值null，则将考虑所有应用程序中的所有组件。 * 如果非null，则意图只能匹配给定应用程序包中的组件。...Play - 从 Android 应用提供链接 地址 ; 二、Google Play 页面的链接格式 ---- Google Play 页面的链接格式 : 应用的商品详情页面 : https://play.google.com...id=5700313618786177705 搜索结果页面 : 搜索 maps 内容 , c=apps 表示只在 Google Play 中搜索应用 ; https://play.google.com/
有时候，您可能需要从 DEB 包中提取特定的文件，以便查看其内容、修改或进行其他操作。本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。...图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
因为以前工作的需要，所接触的领域必须在 Google 中才能搜索到相关资源，国内是给屏蔽掉的。从那时开始习惯使用 Google，也不得不说它的确比国内的搜索引擎涉及的面更广，得到的有价值信息更多。...所以就有了如何在搜索结果中屏蔽无价值网站的想法。 在网络上搜索了一下，据说 Google 开始是有这个功能的，但是最后还是去掉了，原因未知。...但 Google 为 Chrome 提供了一款插件 Personal Blocklist 可以实现这个需求，只要在 Chrome 中安装这个插件，并在插件中输入你希望屏蔽的网址，那么在 Google 的搜索结果中就会自动屏蔽这些网站...可以配合这个 Github 项目中提供的垃圾网站屏蔽列表来使用：https://github.com/Feiox/useless-websites，这里收录了一些常见的无价值网站、钓鱼网站等，导入后 Google
为了创建数据集，首先利用三维重建算法从给定的场景图像中恢复出带纹理的三维网格模型。然后将重建得到的三维网格模型渲染得到彩色图像和深度图。...图 2 混合图像生成的流程，高通滤波器用于从渲染图像中提取视觉线索，而低通滤波器从输入图像中提取环境光照信息。 1. 2. 生成混合图像 直观上讲，渲染得到的图像可以直接作为网络训练。...图 4 模型训练过程中验证集上的深度图误差。使用BlendedMVS数据集（红线）训练的模型在DTU和ETH3D验证集上都表现出良好的泛化性能。 3.2....将训练数据从DTU改为BlendedMVS，从47.5%提高到53.2%.深度图的可视化比较如图6所示。 ?...为了构建数据集，首先从输入图像中重建带纹理的三维网格模型，然后将三维网格模型渲染得到彩色图像和深度图。将渲染的彩色图像和输入图像进行混合作为模型训练的输入。
Google地面实况团队（Ground Truth team）的目标之一是使我们可以自动从含有地理位置信息的图片中提取信息，从而改进谷歌地图。...在《从街景图片中提取基于注意力的结构化信息》论文中（后台回复“谷歌”下载论文全文），我们描述了在许多国家使用深度神经网络自动地从非常具有挑战性的街景图片中准确读取街道名称的方法。...重要的是，我们的系统很容易扩展，以便从街景图片中提取其他类型的信息，现在，它可以帮助我们从商店门面图片中自动提取商店名称。 我们很激动地宣布，这个模型现在是开源的！...实习生牵起街景数字数据集阅读方法项目 2014年，谷歌的地面实况小组发布了最新的街景数字（SVHN）数据集阅读方法，该方法由当时的暑期实习生（现为Google员工）Ian Goodfellow实施。...这个新系统与提取街道号码的系统相结合，使我们能够直接从图片创建新的地址，我们以前不知道街道的名称或地址的位置。
ToF相机工作原理： ToF相机给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲往回的飞行时间来得到目标距离。ToF相机可以同时得到整幅图像的深度（距离）信息。 ...深度图通常是灰度图，其中的每个值代表光反射表面和相机的距离。灰度图水平垂直坐标对应像素点位置，该位置的灰度值对应的是该像素距离摄像头的距离。所以深度图中的每个像素可以表示空间中一个点的三维坐标。...从Camera２API中获取DEPTH16格式的深度信息 ImageFormat.DEPTH16: Android密集深度图像格式。每个深度值是16位。16位由置信度值和实际测距测量组成。...它被编码在样本的3个最高效有效位中，其值0表示100%置信度，值1表示0%置信度，值2表示1/7,值3表示2/7. 剩下的13位就是表示每个像素的深度值。...在回调接口onImageAvailabe中拿到image数据。
终于到了 row event的解析了. 只要解析了这部分, binlog基本上就算是解析完成了.
通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...with open('data.txt', 'a') as f: f.write(...)请注意，file是open的弃用形式（它在Python3中被删除）。...，提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容，然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件中。
RGB 图像从谷歌街景收集，LIDAR深度图通过 USGS 渲染航空 LIDAR 点云来收集。...深度图中提取语义信息。...通过使用4种不同的从RGB图像和LIDAR深度图获得的外观和语义特征的组合方式，来找出最合适的联合embedding模型。...鉴于当时并没有基于航空LIDAR点云的预训练分割网络，并且也很难在LIDAR深度图上获得人工的标注，另外在实验中也注意到如果直接利用在 RGB 图像上训练的特征来从 LIDAR 图像中提取语义线索，训练出的联合...之后利用从配对 RGB 图像中提取的分割图作为地面实况图来训练 LIDAR 深度图的分割网络。由于模态之间的弱对齐，RGB 分割图包含足够丰富的信号来训练 LIDAR 深度图像的合理分割网络。
本教程的主要目的是实现影像转化为数组，然后我们需要直到其转化为的数组的轴，然后根据轴的信息进行切片，切片后完成时间属性的标准转化，这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作，最后就可以提取指定的属性信息...选择图像1和图像2中每一对匹配的波段的第一个值。如果图像1或图像2只有1个条带，那么它将被用来对付另一个图像中的所有条带。如果图像有相同数量的条带，但名字不一样，它们就按自然顺序成对使用。...创建一个子数组，沿着给定的轴从'开始'（包括）到'结束'（不包括）按'步长'的增量切出每个位置。...结果将具有与输入相同的维度，并且在所有方向上具有相同的长度，除了切片轴之外，长度将是沿'轴'的输入数组长度范围内的从'开始'到'结束'的'步'的位置数。...var NDVI = MOD.map(getNDVI).map(addTime); print(NDVI.first()) //讲影像转化为数组 // see https://developers.google.com
这其实是 Google 对于 reCAPTCHA 的一项新用途。 这些带有数字的照片来自于 Google 街景，多数是街景车所拍摄到的门牌和街道地址，也包括街道名称、甚至交通标志等。...由于从街景里提取如街道地址和交通标志等数据，向地图里添加商铺地址和位置等有用信息是件极为庞大而繁琐的工作。因此 reCAPTCHA 的识别能力对解决这个问题可以起到很大的帮助。...街景团队也并非完全依赖 reCAPTCHA 来进行门牌图像识别，他们自己也在不断开发新的算法来识别拍摄图像中的信息。...据称，他们在去年ICLR(International Conference on Learning Representation)会议上发表的论文中，所采用的算法已经可以识别街景中 90% 以上的门牌信息...那么问题来了： 如果用街景的识别算法去识别 reCAPTCHA 中的验证码，会怎样？ 如果可行，那是不是意味着验证码防范机器的时代已经过去？
现有的反应数据库通常由人类专家从已发表的文献 (如专利和期刊) 中手工摘录，既费时又费力。 在这项研究中，我们专注于开发从化学文献中提取反应的自动化方法。...这些数据库通常是由人类专家通过手工从文献中提取来填充的，成本高、耗时长、专业知识密集，特别是在近年来科学化学出版物指数式增长的情况下。这一挑战促使人们开发从非结构化文献数据中提取反应的自动方法。...对于每个产物，一个角色标签模型被用来从其上下文中提取所有可能的反应角色，并按照架构中的定义填充相应的槽。这两个模型都是数据驱动的，用深度神经网络构建，因此首先需要注释数据来进行训练和评估。...从全局背景下提取的能力 我们的提取是基于有限的上下文范围 (即段落)，因此可能无法提取某些反应角色，而这些反应角色的推断需要全局性的上下文 (例如，完整的文件)。...为了应对数据稀缺的挑战，我们提出了使用从文献中提取的大规模无标签语料进行领域和任务适应性的预训练。
这张照片是用 Google 街景图片，再由人工智能编辑而成。...Google 最新的人工智能成果是从 Google 地图中提取街景图像，并通过后期处理将其转换成职业摄影师级的照片，而且全部过程都不需人工介入。...这是 AI 研究中相对较新和有前景的技术，这使两个神经网络相互相互对立，并利用结果来改进整个系统。 ?...Google 的 AI 通过四个步骤处理照片：选取一张街景全景图，裁剪全景图，变化亮度和色彩，最后选择滤镜。...“未来有一天，这种技术甚至可以帮助你在现实中拍摄更好的照片。” 该团队编辑了一个由其街景图片创建的网络相册，每一张都关联着 Google 地图中的原始坐标。
作者通过对谷歌街景数据的研究，发现下列结论☟ 房子的特征与居民的发生车祸风险相关， 与谷歌街景的其他研究用途相比，此模型数据特征来自于地址，并不是按照邮政编码或地区进行汇总，可能存在更为精细的划分； 从地址中提取的数据...本文使用的谷歌街景数据可以从来自Google街景的公开图像信息中提取出来。 ? 图1.位于同一邮政编码中不同房屋的示例，根据当前保险公司的模型，这些房屋的居民具有相同的预期索赔频率。...在这种方法中，真实世界中的细粒度数据可以经过大规模收集后进行分析。从保险公司的实际情况来看，给出的实验结果是显著的。...从谷歌街景(GoogleStreetView)中提取有价值信息的方法本身，不仅为金融业提供了各种机会。 此方法和深层次的学习技术可以使它在一个大规模自动化的模型中进行。...同时，这种做法引起了人们对存储在公开可用的Google街景、Microsoft Bing Streetside、Mapillary或类似的私有数据集中的数据隐私的担忧。
选自Google Blog 作者：Julian Ibarz 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 谷歌地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片，而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。...传统的光学字符识别（OCR）系统主要适用于从文件中扫描信息，而从自然视角中获取文字则面临更多麻烦，失真、遮蔽、方向模糊、复杂背景和不同视角都会对识别产生影响。...与提取街道数字的系统结合后，这个新系统让我们可以从图像中直接创造出新的地址，要知道这些街道名字或是地址的位置在事先是不知道的。...2015 年，谷歌发表了「从街景图像中发现大规模商户（论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.05430）」的论文，它为人们提供了一个可以在街景图像中精确探测商户标牌的方法。...在这个例子中，深度学习系统可以仅提取这样的商户名字：它们让开发者可以验证自己是否已从谷歌地图中知道了这家商户。这种提取商户名的功能让开发者们可以更精确地持续更新商户变化的情况。 ?
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