关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/z4l4mi/IpGeo.git 工具使用 运行下列命令即可执行IPGeo
关于apk2url apk2url是一款功能强大的公开资源情报OSINT工具，该工具可以通过对APK文件执行反汇编和反编译，以从中快速提取出IP地址和URL节点，然后将结果过滤并存储到一个.txt输出文件中...该工具本质上是一个Shell脚本，专为红队研究人员、渗透测试人员和安全开发人员设计，能够实现快速数据收集与提取，并识别目标应用程序相关连的节点信息。...值得一提的是，该工具与APKleaks、MobSF和AppInfoScanner等工具相比，能够提取出更多的节点信息。...然后切换到项目目录中，执行工具安装脚本即可： cd apk2url ..../install.sh 工具使用 扫描单个APK文件： ./apk2url.sh /path/to/apk/file.apk 扫描多个APK文件（提供目录路径） .
文章介绍了一种用于学习从RGB-D摄像机预测4D点云的体系结构。该方法的关键是点云的连续神经场表征，它使用注意力机制来调节整个空间的观察。...我们将把输出点云建模为连续的(Neural 场可以表征连续的模型，也具有袖珍的优点)，可以袖珍(Compactness)地参数化整个4D时空体积中的所有假定点。让是一个连续的时空查询坐标。...Key Idea 在给定4D中的查询点的情况下，模型学习关注从输入视频中提取的键和值。当查询点对应于被遮挡的坐标时，注意机制将在对象尚未被遮挡时找到该对象。...---- 注意力通过使用查询键并检索相关值来工作。在我们的例子中，将对特征点云φα进行操作，我们从α中获得键和值，以及从中得到相对位置编码 。从和得到查询。...在等式（6）中应用了两次运算，这意味着在β处终止递归。这将生成一个描述查询位置处内容的特征向量，我们将其解码为预测的标签。最后，使用MLP将β映射到。
在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...在网页程序中，你也许通过XML表示，所以你可以定义它们的特征并快速操作。同样，在深度学习中，我们使用张量水桶作为基本的乐高积木。...1维张量/向量 如果你是名程序员，那么你已经了解，类似于1维张量：数组。 每个编程语言都有数组，它只是单列或者单行的一组数据块。在深度学习中称为1维张量。张量是根据一共具有多少坐标轴来定义。...所以，一篇推特文可以包装成一个2D向量： （140,128） 如果我们下载了一百万篇川普哥的推文（印象中他一周就能推这么多），我们就会用3D张量来存： (number_of_tweets_captured...x 1080像素），每秒15帧（总共4500帧），颜色深度为3的视频，我们可以用4D张量来存储它： (4500,1920,1080,3) 当我们有多段视频的时候，张量中的第五个维度将被使用。
数组是一种线性的数据结构 优点：定点查询--速度快 缺点：长度固定，操作不便 注：集合的基类见第一篇：图解数据结构之开篇+集合基类 一个数组.png 一、java数组的使用 /** * 作者...：张风捷特烈 * 时间：2018/9/19 0019:8:59 * 邮箱：1981462002@qq.com * 说明：数组测试 */ public class ClientOfArray {...System.out.print(str);//张风捷特烈 } } } 二、自定义数组：ArrayGroup 1.成员及构造 /** * 成员数组 */ private T[...Make sure index size"); } //从最后一个元素开始,到定点位置元素,后移一位 for (int i = size-1; i...思路：从删除元素索引的下一位开始到结尾，依次左移 数组定点移除.png @Override public T remove(int index) { if (index < 0 || index
LEVEL 1 ---- 1.1:GLSurfaceView的使用 /** * 作者：张风捷特烈 * 时间：2019/1/9 0009:18:25 * 邮箱：1981462002...vec3 pos[]; //声明不定大小的三维向量数组 vec3 pos[6];//声明6个三维向量数组 ---- 限定符 attribute 顶点的变量,如顶点位置，颜色 uniform varying...用于从定点着色器传递到片元作色器的变量 const precision 精度 |---lowp |---mediump |---highp ---- 2.第二关卡：资源文件的读取 加载着色脚本的代码差不多...更换颜色.png ---- 3.2:再看定点：tri.vert 定义了一个四维的向量给gl_Position attribute vec4 vPosition; void main() { gl_Position...变动坐标.png ---- 4.第三关卡：顶点着色 刚才是给片元进行着色的，现在看看怎么给顶点着色,肯定要有顶点变量 前面关于修饰关键字:varying 用于从定点着色器传递到片元作色器的变量
）数组（array）因子（factor)数据框（data.frame)**向量与数据框是最重要最常用的两种对象类型。...图片向量概念解释：元素：指的是数字或者逻辑或者字符串标量：一个元素组成的变量向量：多个元素有序排列组成的变量（元素的数据类型必须统一，要么全是数字，要么全是字符串）图片从向量中提取元素！！！...行列之间的数据类型可以不一样（矩阵内的每个元素都必须是一样的数据类型）读取本地数据在工作目录下新建文本文件（.txt），粘贴以下内容X1 X2A 1B 2C 4D 3E 7尝试使用...read.table()以及read.csv()读取数据小贴士：默认从工作目录内提取文件，所以最好把数据保存在工作目录下，方便数据提取设置行名列名X<-read.csv('test.txt') #这里的变量...b列- X$列名#也可以提取列（优秀写法，不过只能提取一列）课后问题请在作业中回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么
训练时，将某张图片与其相同视角不同表情的照片，以及不同视角相同表情的照片分在一组，使得网络能够学会从输入视频帧中解耦表情与视角信息，从而在视角变换的情况下也能稳定地以隐向量形式提取出表情信息。...对于材质贴图训练，VAE 网络只需要能提取输入贴图中的表情隐向量，并根据其恢复出输入材质贴图即可。...最后使用时，对于某一视频输入帧，由表情 VAE 的编码器提取表情信息，由两个 MLP 分别将其转化为几何、材质贴图 VAE 的表情隐向量，再由两个 VAE 的解码器得到对应的几何和材质贴图。...只需要一小部分视频帧混入网络训练中进行优化，并使用指示变量告知网络输入图片是手机拍摄输入或是设备采集结果，网络就可以提取输入视频中的人脸表情信息，并预测原模特做出该表情时，对应的面部几何和材质贴图。...总结 该项目基于 4D 动态几何和材质贴图的训练数据，训练多 VAE 的网络结构从输入的人脸面部表演视频解耦出表情信息并解算出高精度的面部几何和材质贴图，最终得到了真实而细腻的视频驱动人脸效果。
这是使用Nilearn解码的教程，它以Haxby 2001研究中猫辨别任务的数据为基础。...主要内容包括： 1.从Haxby研究中检索并加载fMRI数据 2.利用SVM解码 3.使用交叉验证测量预测分数 4.检查模型权重 1 下载数据 from nilearn import datasets...bg_img=haxby_dataset.anat[0], cmap='Paired') """ 利用 nilearn.input_data.NiftiMasker来提取...用空格分隔，这里用pandas将其排列成一个数组 import pandas as pd # 加载行为信息 behavioral = pd.read_csv(haxby_dataset.session_target...这里使用线性核的支持向量机分类器。
训练时，将某张图片与其相同视角不同表情的照片，以及不同视角相同表情的照片分在一组，使得网络能够学会从输入视频帧中解耦表情与视角信息，从而在视角变换的情况下也能稳定地以隐向量形式提取出表情信息。...对于材质贴图训练，VAE网络只需要能提取输入贴图中的表情隐向量，并根据其恢复出输入材质贴图即可。...最后使用时，对于某一视频输入帧，由表情VAE的编码器提取表情信息，由两个MLP分别将其转化为几何、材质贴图VAE的表情隐向量，再由两个VAE的解码器得到对应的几何和材质贴图。...只需要一小部分视频帧混入网络训练中进行优化，并使用指示变量告知网络输入图片是手机拍摄输入或是设备采集结果，网络就可以提取输入视频中的人脸表情信息，并预测原模特做出该表情时，对应的面部几何和材质贴图。...总结 该项目基于4D动态几何和材质贴图的训练数据，训练多VAE的网络结构从输入的人脸面部表演视频解耦出表情信息并解算出高精度的面部几何和材质贴图，最终得到了真实而细腻的视频驱动人脸效果。
2.机器学习基础 2.1Numpy和Pandas的使用 这两种都是Python库 Numpy：Numpy适用于处理基本的数值计算，其中使用最多的就是矩阵计算功能。...Pandas适用于处理包含不同变量类型(整数、浮点)的表格数据，和Matlab不同，Python的索引是从0开始的。...2.2Numpy的使用 导入Numpy的包import numpy 定义数组：a=numpy.array([1,2,3]) 获取数组长度：a.shape --输出不确定的一纬序列。...创建数组：pandas.Series([1,2,3]) 第一列为索引，第二列为数值 a=pandas.DataFrame(numpy.arange(12),reshape(3,4)) a[1] 为提取第一列...稳定点：满足一阶导数=0的点为稳定点。稳定点包含两类：一类是极值点，另一类不是极值点。 鞍点：满足一阶导数=0的但又不是极值点的点叫做鞍点。 函数的凸凹性： ?
该模块基于图神经网络构建，从蒙皮中提取拓扑和几何特征，以学习这些替换。 在这一阶段，该架构的主要思路是：学习输入蒙皮的权重函数，用于找出与关节位置更相关的区域（图 4b）。...该模块以之前步骤中得到的预测关节作为输入，包括学得的形状和骨骼表征，然后输出每个关节对是否与骨骼相连的概率（图 4d）。...接下来，将得到的骨骼概率作为最小生成树的输入，即使用概率最高的骨骼构建树结构骨架。该步骤从另一个神经模块得到的根关节开始（图 4e）。 ? 该阶段所使用模块 BoneNet 的架构。...蒙皮预测 给定预测到的骨架（图 4f），该架构中的最后一个模块为每个蒙皮顶点生成权重向量，用以表示不同骨骼对顶点的影响程度（图 4g）。...虽然该研究提出的方法受到 NeuroSkinning 的启发，但在架构、骨骼和形状表征、从顶点到骨骼的体积测地距离使用方面都有重要差别。
第三，先前框架中的微调模块，通常只采用普通卷积或相关联层。 相比之下，更新运算符是新设计，由卷积GRU组成，该卷积GRU在4D多尺度相关联向量上的表现更加优异。...其中，特征编码器主要用来从输入的2张图中提取每个像素的特征，期间也包括一个上下文编码器，专门用来提取图1的特征。...至于相关联层，则构建了一个4D的W×H×W×H相关联向量，用于表示所有特征向量对的点积（内积）。当然，这个4D向量的后2维会被多尺度采样，用于构建一系列多尺度向量。...下图是构建相关联向量的方法，从图中可见，作者将用了几个2D片段来描述一整个4D向量。...在图1的一个特征向量中，构建了图2中所有向量对的点积，从而生成了一个4D的W×H×W×H向量（其中，图2的每个像素产生一个2D的响应图）。 ?
， 分别作为单个uint、int、uint和float类型的分量； 基本数据类型bool、int、uint和float的 向量 保存在 始于特定偏移的连续内存位置中，（类似数组） 第一个分量在最低偏移处...； （行优先、列优先的意义） C列R行 的 列优先矩阵 被 当成 C浮点列向量 的一个数组对待， 每个向量包含R个分量。...（一个列有R行） 相类似， R行C列的行优先矩阵被 当成 R浮点行向量 的一个数组对待， 每个向量包含C个分量。...（一个行有C列） 列向量 或者 行向量 连续存储，但是有些实现的存储中可能有缺口； 矩阵中两个向量之间的偏移量被称作列跨距或者行跨距 （GL_UNIFORM_MATRIX_STRIDE）， 可以在链接的程序中...用glGetActiveUniformsiv查询； 标量、向量和 矩阵的数组 按照 元素的顺序 存储于内存中， 成员0 放在最低偏移处； 数组中 每对元素之间的偏移量 是一个 常数，称作 数组跨距
本方法的核心创新在于 4D 点云表示和混合外观模型。具体来说，对于动态场景，作者使用空间雕刻算法获得粗略的点云序列，并将每个点的位置建模为可学习向量。...引入 4D 特征网格，为每个点分配特征向量，并将其输入 MLP 网络，以预测点的半径、密度和球面谐波系数。4D 特征网格自然地对点云进行空间正则化，并使优化更加鲁棒。...为此，使用空间雕刻算法提取场景的粗略点云，并构建基于点云的神经场景表示，该表示可以从输入视频中稳健地学习，并实现硬件加速渲染。...使用这三个点的性质，作者可以计算空间点 x 相对于体渲染的图像像素 u 的体密度。其中，点的位置直接表示为一个可优化的向量，半径和体密度和通过将特征向量 f 输入一个 MLP 中得到的。...图像特征 f_{img} 是使用 2D CNN 网络提取得到的。 可微深度剥离 本文提出的动态场景表示可以使用深度剥离算法渲染成图像。
从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴， 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子...（3D shape contexts） 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用，采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征，通过匹配向量的值来建立不同曲面点的对应关系，此相邻则则称为指定点的俄描述子...通常，PCL中特征向量利用快速kd-tree查询 ，使用近似法来计算查询点的最近邻元素，通常有两种查询类型：K邻域查询，半径搜索两中方法 法线估计实例 一旦确定邻域以后，查询点的邻域点可以用来估计一个局部特征描述子...使用曲面重建技术，从获取的点云数据中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型中计算出表面法线 2....直接从点云数据中近似推断表面法线 在确定表面一点法线的问题近似于估计表面的一个相切面法线的问题，因此转换过来就是求一个最小二乘法平面拟合的问题 （3）使用积分图进行法线估计 使用积分图计算一个有序的点云的法线
该代码使用输入数据集中每个点处估计的曲面法线。...对于点云中的每个点，减去用不同搜索半径（sigma_s，sigma_l）估计的两条法线，这些法线的差异提供了一个基于比例的特征，可以进一步用于过滤点云，有点像图像处理中的guassian的差异，但不是在曲面上...这种行为不同于从法线扩展特性的特征估计方法，后者将法线与搜索曲面匹配。 Yani Ioannou....给定点处的强度梯度将是一个与曲面法向正交并指向局部强度最大增加方向的向量；该向量的大小表示强度变化的速率。...（特征向量）和大小（特征值）。
只需要在编译选项中开启即可。 ? 从传递给riscv 的gcc的选项来看，带有v扩展即可。...所以的向量指令都会从vstart中给定的元素编号开始执行，支持完成后，自动变为0。 为什么会有这个寄存器，原因是在V扩展指令中，每个寄存器是可以分割与合并的，并不是单独操作。...vxsat 这个是向量定点的饱和标志位，该位指示定点指令是否必须使输出值饱和，以此适应目标格式。 vxrm 向量定点舍入模式寄存器，指定了定点指令采用的舍入模式。 ?...这里计算的目的是如果存在很长的数组，可以偏移t0个字节从而指向数组的下个地址。 vle.v v0, (t1) 填充向量寄存器（t1）为a数组，一条指令将数据放到向量寄存器v0中。...vfadd.vv v2, v0, v1 执行向量加法，将向量的结果保存到向量寄存器v2中。 vse.v v2, (t3) 将向量寄存器中值写回到c数组中。
BEVFormer采用时间自注意力模块从历史BEV特征中提取特征，用于运动目标速度估计和遮挡目标检测，并在垂直方向上扩展空间交叉注意，用于BEV Z方向上的柱状查询。...在整个特征提取器中以多个分辨率（64×64、32×32、16×16和8×8）应用数据融合，从图像和激光雷达BEV流中产生512维特征向量输出，然后通过元素求和将其组合。...编码器将BEV特征扩展为 H×W 矩阵，长度为Channel，用作Transformer中的Query。这些特征是使用相机本征矩阵从多视图相机的2D特征导出的。...在自动驾驶任务中，ResNet通常用于2D相机图像特征提取，作为骨干网络。...在基于感知的模型中，主要输入是图像或雷达数据，这些数据通过CNN进行处理以提取特征。然后将这些特征输入到BEV感知Transformer模型中，用于从BEV的角度检测障碍物和静态地面标记。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
