目录 目录 0x01 写在前面 0x01 写在前面 今天遇到的，查了很多资料，发现这种形式的基本上没看到，圈子里某个师傅发了一个国外的链接， 参考了一下，最后成功构造poc。...0x02 POC form提交post数据很简单，如下： This i a CSRF test!...name和value的值共同构成了json格式的值，利用了双引号的闭合，学到了，以后有很多测试都可以用着这方式测试，所以记下来。...0x03 题外话 本来一开始利用form怎么都构造不成，后来放弃，然后使用php中的curl功能来写： <?...我上面的Php代码，POST请求是由php发出的，php代码运行后，返回一个数据页面给浏览器，然后浏览器在呈现给用户，此时由于是后端语言php发出的请求，后端服务器没法获得当前用户的cookie，所以没办法
德国慕尼黑工业大学分享的RGBD数据集。 下面是格式的样子： 1. rgb.txt 和 depth.txt 记录了各文件的采集时间和对应的文件名。.../data/datasets/rgbd-dataset/download 这个链接是全部的数据集下载位置。...深度图像按5000的因子进行缩放，即深度图像中5000的像素值对应距离相机1米，10000到2米距离等。像素值为0表示缺失值/没有数据。...qx qy qz qw（4 个浮点数）以单位四元数的形式给出彩色相机的光学中心相对于运动捕捉系统定义的世界原点的方向。 该文件可能包含必须以“#”开头的注释。...Kinect 以不同步的方式提供颜色和深度图像。这意味着来自彩色图像的时间戳集与深度图像的时间戳不相交。因此，我们需要某种方式将彩色图像与深度图像相关联。
全球1公里的云量 云覆盖频率数据集V1.0测量了超过15年的每天两次的MODIS图像，以分析和量化云的动态和云的预测区域。这使我们能够在空间和时间范围内了解全球云的异质性。...Global 1-km Cloud Cover - EarthEnv 数据集详情 云层可以影响许多重要的生态过程，包括繁殖、生长、生存和行为，但我们对其在适当空间尺度上的重要性的评估仍然非常有限。...在这里，我们从15年来的每天两次的MODIS卫星图像中开发了新的接近全球的、细粒度（≈1公里）的月度云层频率，揭示了以前没有记载的全球复杂的云层时空动态。...我们证明，云层在其地理异质性方面有很大的变化，与常用的内插气候数据相比，云层衍生指标的直接、基于观测的性质可以改善对生境、生态系统和物种分布的预测，减少空间自相关性。...Earth Engine Snippet¶ //EarthEnv Cloud Frequency v1.0 var cloud_forest_prediction = ee.Image("projects
代码： 全球人类改变数据集（gHM）以1平方公里的分辨率提供了全球人类改变陆地的累积测量。...gHM值的范围是0.0-1.0，通过估计一个给定的位置（像素）被修改的比例，估计与给定类型的人类修改或 "压力源 "有关的修改强度来计算。...使用13个单独的数据集绘制了2016年左右的5个主要人类活动压力源。...fffdfd'] }; Map.centerObject(dataset); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Human modification'); 数据引用
数据集：研究人员根据卫星图像(Bing地图)创建了OGST(油气储罐)数据集，该数据集的GSD为30 cm和1.2 m。...数据集包含来自加拿大阿尔伯塔省的带标签的油气储罐，研究人员在SR图像上检测到了这些储罐。储罐的检测和计数对于阿尔伯塔省能源监管机构至关重要，以确保安全，高效，有序和环保负责任地开发能源。...除了OGST数据集外，研究人员还将方法应用于COWC数据集(Cars Overhead with Context)，以比较不同用例的检测性能。对于两个数据集，该方法均优于独立的最新研究结果。...在COWC 数据集的训练过程中，端到端模型训练历时96小时，共200个批次，在测试过程中，使用快速基于区域卷积神经网络的平均推理耗时大约是0.25秒，SSD (Single-Shot MultiBox...同时还需要探索不同的数据集和技术，以创造更真实的LR图像。总之，本文提出的方法结合了不同的策略，为LR图像上的小目标检测任务提供了更好的解决方案。
简介 ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成...ACR3L2DM_1数据集可能包含不同时间段的辐射度监测数据，可以通过对数据集的分析和处理来得出辐照度的相关信息和趋势。 摘要 ACR3L2DM_1是一个主动空腔辐射计辐照度监测仪数据集。...ACR3L2DM_1数据集将不同时间段的辐照度监测数据收集并整理到一起。这个数据集的使用可以有很多方面，例如用于研究辐照度的变化和分析。...对于太阳能发电行业来说，ACR3L2DM_1数据集也是非常有用的。太阳能发电的效率受到环境中辐照度的影响。...ACR3L2DM_1数据集的应用还可以扩展到空间科学领域。在空间探测任务中，辐照度是一个重要的参数，可以用于研究太阳辐射对星球大气和地表的影响。
河流中管理不善的塑料垃圾数据集 该数据集显示了2015年全球河流受管理不善的塑料废物（MPW）影响的情况，以及根据三种情况预测的2060年的影响。...前言 – 床长人工智能教程 有四个全球数据集，包括 2015年和2060年三种情况下的MPW、 河流类型（例如，蜿蜒或辫状）。 过去36年中河流的迁移情况以及 人类对河流的影响。...数据集在《总体环境科学》上发表的论文中作了进一步的详细描述https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723004369，在Zenodo...数据存储库或使用这里的互动地图。...Legacy of MPW in Rivers 管理不善的塑料垃圾数据集 Band 'MPW2015' = MPW input in 2015 Band 'MPW2060A' = MPW input in
在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...接下来，在每一次有新数据需要输出时，都可以通过 BuildRow 方法，传入数据实例和字符串换行方法，得到一行的字符串。...关于表格输出类的完整使用示例，可参考我监听前台窗口的博客，或直接查看我的 GitHub 仓库中的示例代码。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM 仪器以快门周期形式收集的 2 级太阳总辐照度。...ACRIM仪器通过快门周期的方式收集数据，每个快门周期为3个月。下面将详细介绍ACRIM仪器的工作原理、数据收集方式以及其在科学研究中的应用。 ACRIM仪器的工作原理基于光电效应。...稳定补偿期的作用是将仪器的输出信号与时间进行校准，以消除由于仪器本身的漂移和衰减引起的误差。预处理期则用于数据的处理和分析，包括对数据质量的检查和修正。...ACRIM仪器的数据采集过程中需要克服一些挑战。首先，太阳总辐照度的测量受到地球大气层的影响。大气层会吸收、散射和反射太阳的辐射能，对仪器的测量结果产生干扰。...leafmap.nasa_data_login() results, gdf = leafmap.nasa_data_search( short_name="ACR3L2SC", cloud_hosted
在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。...标签字符串也可以是你喜欢的任何字符串，但其中不能包含逗号。数据中应该至少包含两类图像，并且训练数据集应该包含足够多的每个类别的示例。...因为本文需要从头开始做图像分类工作，我建议每个类别至少有 1000 张图像，总的数据集规模至少为 20,000 张图像。如果你的图像数量较少，可以参考迁移学习教程（它使用相同的数据格式）。...其次，你需要一个和上面一样的 CSV，然后将其用来评估模型。我建议你将 90% 的数据用于训练，而另外 10% 的数据用于评估。确保评估数据集包含每个类别 10% 的图像。...随着数据集规模的增大，这些数据可以支撑起越来越大的模型的训练：较大的模型在较小的数据集上进行训练存在过拟合的风险。因此随着数据集大小的增加，你可以使用更大的模型。
BigQuery 和 Dataproc 等服务可以访问 Cloud Storage 中存储的数据，以创建表并将其用于处理中。...例如，Spark ML 应用将访问 Cloud Bigtable 中的数据并将结果存储在其中。 云存储已经用于基因组学，视频转码，数据分析和计算等用例。...使用 AutoML Vision API 的图像分类 GCP 提供了 Vision API，可用于以可视输入（图像和视频）的形式为非结构化数据构建智能应用，并可通过 Web 控制台和 API 进行访问。...图像中可以包含一个或多个对象，并且需要以样本为基础定义和验证各个输出标签以确保准确率。 我们需要建立一个数据集来训练图像分类模型。...创建数据集 第一步，我们需要为图像创建一个占位符，以用于训练和评估模型。 创建数据集时，我们需要将分类类型称为多类或多标签。
简介 ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017 摘要 本数据集提供了：1）用于未来从共存的...原始正射影像的特征（覆盖范围、质量和云标志、地理参照数据）和图像处理元数据分别以逗号分隔（.csv）文件、转换为 Shapefile（.shp）文件和转换为 Google Earth 格式（.kml）文件的形式提供...该数据集提供了一个保守的开放水域掩模，用于未来从共存的 AirSWOT Ka 波段干涉测量数据中提取水面高程（WSE），并提供了沿 NASA 北极-北方脆弱度实验（ABoVE）基础飞行线路大于 40 平方米的高分辨率...在加拿大和阿拉斯加的两次飞行活动中，大多数地点都拍摄了两次图像，大致为东南-西北和西北-东南方向，间隔时间长达一个月。...该数据集有 330 个 GeoTIFF (.tif) 格式的数据文件、4 个 shapefiles (.shp) 文件（以 .zip 文件夹提供）和 1 个逗号分隔文件（.csv）。
在博客中说，经过对性能和收敛性的不断测试，这些模型都达到了标准数据集的预期精度。...例如，它提供了Jupyter（一款创作笔记本），用于简化数据浏览和分析，而无需服务器管理。亚马逊还有内置算法，针对分布式系统中的大型数据集和计算进行了优化。...ML Studio是主要的MLaaS包。几乎Azure ML Studio中的所有操作都必须手动完成。这包括数据探索、预处理、选择方法和验证建模结果。 使用Azure完成机器学习需要一些学习曲线。...另一方面，Azure ML支持图形界面以可视化工作流程中的每个步骤。也许使用Azure的主要好处是可以使用各种算法。...除了文字和语音外，亚马逊、微软和谷歌还提供用于图像和视频分析的通用API。 ? 尽管图像分析与视频API密切相关，但许多视频分析工具仍在开发或测试版本中。
[More information] NRTI/L3_CO 该数据集提供了近乎实时的 CO 浓度高分辨率图像。 一氧化碳 (CO) 是一种重要的大气痕量气体，可用于了解对流层化学。...在某些城市地区，它是一种主要的大气污染物。 CO 的主要来源是化石燃料的燃烧、生物质燃烧以及甲烷和其他碳氢化合物的大气氧化。...在中纬度北部，化石燃料燃烧是 CO 的主要来源，而异戊二烯的氧化和生物质燃烧在热带地区起着重要作用。.... -465360 34584412 mol/m^2 cloud_height Scattering layer height. -8341 5000 m sensor_altitude Altitude...L3_PROCESSING_TIME Int The date, expressed as milliseconds since 1 Jan 1970, when Google processed the
李佳在朋友圈中称： 今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一个里程碑。...2017 年，我们发布 Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具备机器学习专业知识的开发者轻松构建可在任意类型和规模的数据上运行的 ML 模型。...我们发布的第一个 Cloud AutoML 是 Cloud AutoML Vision，帮助更快、更容易地构建图像识别 ML 模型。...使用 Cloud AutoML Vision 分类 ImageNet 和 CIFAR 等流行的公开数据集的实践表明它比普通的 ML API 准确率更高，误分类更少。...ZSL 的 Conservation Technology Unit 和谷歌的 Cloud ML 团队有过密切的协作，以帮助发展这项激动人心的技术。
[More information] OFFL/L3_NO2 该数据集提供了 NO2 浓度的离线高分辨率图像。 氮氧化物（NO2 和 NO）是地球大气中重要的微量气体，存在于对流层和平流层中。...由于人为活动（特别是化石燃料燃烧和生物质燃烧）和自然过程（野火、闪电和土壤中的微生物过程），它们进入大气。...在这里，NO2 用于表示集体氮氧化物的浓度，因为在白天，即在有阳光的情况下，涉及臭氧 (O3) 的光化学循环在几分钟的时间尺度上将 NO 转化为 NO2，反之亦然。...TROPOMI NO2 处理系统基于 DOMINO-2 产品和欧盟 QA4ECV NO2 再处理 OMI 数据集的算法开发，并已针对 TROPOMI 进行了调整。...Effective cloud fraction.
SageMaker 中内置的方法与 Amazon 推荐的 ML API 在很大程度上有交集，但在这里它允许数据科学家定制使用，并使用自己的数据集。...，可以定义语音情感并标记关键字 图像和视频处理 API：Google Cloud Services Cloud Vision API（http://suo.im/lmsT ） 该工具为图像识别任务而建立...，对于查找特定的图像属性非常有用： 标记对象 检测人脸并分析表情 寻找标志性事件并描述现场（例如假期、婚礼等） 在图像中查找文本并识别语言 图像中的主色调 Cloud Video Intelligence...目前，该 API 提供以下工具集： 标记对象并识别动作 识别明确的内容 转录语音 虽然在功能级别上，Google AI 服务可能缺乏一些功能，但是 Google API 可以使用 Google 提供的大量数据集...Kownledge（http://suo.im/3hwJaP ） 该 API 将文本分析与各种任务相结合： Knowledge Exploration Service 允许您输入自然语言的查询以从数据库中检索数据
如果你决定使用Docker，则仍应使用“Google Cloud Setup”部分，然后跳至“将数据集上传到GCS”部分。..." 接下来，为了让我们的Cloud TPU能够访问我们的项目，我们需要添加一个特定的TPU服务帐户。...为了简单起见，我们将使用上一篇文章中关于训练对象检测模型的相同宠物品种数据集。...该数据集包括大约7,400张图像 - 37种不同品种的猫和狗图像，每种200张图像。每个图像都有一个关联的注释文件，其中包括特定宠物在图像中所在的边界框坐标。...要告诉ML Engine在哪里找到我们的训练和测试文件以及模型检查点，你需要在我们为你创建的配置文件中更新几行，以指向你的存储桶。
第一步：预处理照片 首先我从谷歌上下载了 200 张 Taylor Swift 的照片，然后将它们分成两个数据集：训练集和测试集。然后给照片添加标签。测试集用于测试模型识别训练中未见过的照片的准确率。...，但是还需要把它们转成 TensorFlow 接受的格式—— TFRecord，图像的一种二进制表示形式。...首先，我在 Google Cloud 终端上创建一个项目，启动 Cloud ML Engine： ? 然后我创建一个 Cloud Storage bucket，用来为模型打包所有资源。...首先，在这个 Swift 客户端中我添加了一个按钮，让用户可以访问手机相册。...Storage bucket 中用于本项目的文件中触发的 firebase 函数，它会取用照片，以 base64 将其编码，然后发送至 ML Engine 用于预测。
图像 使用图像数据集，你可以在 AutoML 中执行以下任务 图像分类（单标签） 图像分类（多标签） 对象检测 图像分割 表格 使用表格数据集，你可以执行以下任务： 回归 分类 时间序列预测 视频 你可以使用视频数据集执行以下活动...在 AutoML 中，你可以使用三种方式上传数据： 大查询 云储存 本地驱动器（来自本地计算机） 在此示例中，我们从云存储上传数据集，因此我们需要创建一个存储桶，在其中上传 CSV 文件。...在云存储中创建一个bucket，并设置来自google云存储的数据路径。...本文的主要要点是： 如何借助 AutoML 客户端库以编程方式利用 AutoML 服务 你可以在 AutoML 中构建不同类型的模型，例如图像分类、文本实体提取、时间序列预测、对象检测等 你不需要太多的...答：Vertex AI 是 Google Cloud 的 ML 套件，为在云上构建、部署和创建机器学习和人工智能管道提供端到端解决方案。AutoML 是 Vertex AI 的组件之一。
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