前言 漫漫python路开始，作为一个程序员，要写的了前端，做的了后端，写的了sql，懂的了部署，最近火热的python当然也要搞起来，所以不得不折腾起来了。...来，左边跟我一起学java，右边一起从小白学python，一起学习，一起成长 一、input初级使用 今天学习了input()函数的用法，是一个在终端输入字符串的函数，即代码运行后，由用户在电脑上输入指定的值的操作...同样在终端输入的都是1，但是由于代码的不同，一个是字符串1，一个是整数1，所以导致运行结果不一样， 原因是：input()函数的输入值，永远会被【强制性】地转换为【字符串】类型。...虽然在终端得到输入的值是字符串，但是我们可以在input()函数外加一个int()强转成整数类型，就可以变成想要的其他类型啦 temp = int(input('请输入1或2:')) print(type...elif 5000 < money < 10000: #当工资数（整数）大于5000（整数）小于10000（整数）时 print('你的钱也还行') #打印elif条件下的结果 else:
一种开放世界的半监督学习方法，用于自我学习多个未知类别，在包括ImageNet-100在内的各种基准测试中超越了最先进的方法。...通过这一全面的方法，作者的模型即使在最具挑战性的光照条件下也能准确检测目标，展示了卓越的性能。 3 Training strategy 在这场比赛中，作者的目标是检测在极低光照环境中的物体。...这使得模型即使在具有挑战性的光照条件下也能更多地关注相关特征。 Different models 多个模型共同处理数据在机器学习中是常见的。...[15]提出了一种预训练多模型复用方法（PM2R），利用在不同模态上潜在的连贯性传播，使得在不重新训练的情况下有效地组合预训练的多模型，并解决了在学习ware框架中从多个预训练模型的响应中获取最终预测的主要问题...基于 Transformer 架构的IAT模型有效地增强了在暗场景中捕获的图像的亮度，使得模型即使在具有挑战性的光照条件下也能更好地感知物体。
在 Issue 中不但给出了问题文件的路径是/core/MY_Security.php ，还给出了 Payload 细节：在前端登录时，User-Agent: '-( if( condition, sleep...但是信息中的 HTTP_USER_AGENT 这个参数未作任何检测，就直接拼接到 SQ L语句中，故造成了漏洞可以被利用。 在最后漏洞上报者还给出了修复建议。...image.png 我们的目标函数 csrf_show_error就是其中之一，我们先来看下该函数的调用过程： image.png 调用在CI框架中的 Security.php 文件：在 csrf...所以我们在构建请求报文时，需要将 csrf_token 参数不设置或者改动一下。 CI_Security中的csrf_show_error:只有错误显示。...image.png 第45行，即漏洞上报者提到的condition，如果语句不会被执行，则count也不会增加，所以条件一直为true。
我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。
来分割，得到的结果长度为4就是正常的ip地址，类似python的列表，列表中的第2位就是实际的第3段 18....请分析，检材四-PC的Bitlocker加密分区的解密密钥为 在我们加载取证时会提示检测到BitLocker加密，实际上在我们进行仿真时也可以看到相关提示，但是这并不影响取证进程，我们在正常加载取证后，...请分析，检材四-PC的开机密码为 在仿真时输入上题得到的回复密钥后，火眼就会对镜像自动进行解析，提示我们账户登录密码的信息 42....请计算PC检材中用户目录下的zip文件的sha256值 取证分析后也能直接找到 44....请分析检材四-phone，受害者下载恶意APK安装包的地址为 也在伊对的聊天记录中 47. 请分析检材四-phone，受害者的微信内部ID号为 在微信的聊天记录里有 48.
CenterNet 原理 我们抑制误检的原理基于以下推论：如果目标框是准确的，那么在其中心区域能够检测到目标中心点的概率就会很高，反之亦然。...最后，角点的特征对边缘比较敏感，这导致很多角点同样对背景的边缘很敏感，因此在背景处也检测到了错误的角点。综上原因，使得 CornerNet 产生了很多误检。...高达32.7，这意味着即使我们把条件限制的很严格：只有那些与 ground-truth 的 IoU< 0.05 的才被认定为错误目标框，每100个预测框中仍然平均有32.7 个错误目标框！...正如前文所说，组合过程中由于缺乏来自目标区域内部信息的辅助，从而导致大量的误检。为了解决这一问题，CenterNet 不仅预测角点，还预测中心点。...由于 CenterNet 去除了大量错误的目标框，因此即使在目标框的 confidence 较低的情况下，依然能保证较好的检测结果，上图展示了 confidence 在0.5以上的目标框分布情况。
# 用户输入不完整 num = input(">>: ") int(num) #无法完成计算 res1 = 1/0 res2 = 1+'str' 逻辑错误 二丶异常种类 在Python中不同的异常可以用不同的类型...python解释器检测到错误，触发异常（也允许程序员自己触发异常） 程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，执行你为其定制的逻辑...python解析器去执行程序，检测到了一个错误时，触发异常，异常触发后且没被处理的情况下，程序就在当前异常处终止，后面的代码不会运行，谁会去用一个运行着突然就崩溃的软件。...我们是不是要用except把所有的异常都列一遍呀.那样太麻烦了,Python也想到了这个,所以Python提供了一个万能异常:Exception,他可以捕获任意异常 s1 = 'hello' try:...return也会先执行fianlly中的代码 f.close() 断言和主动抛出异常 断言 - 语法 assert 1==2 # 只能接受一个布尔值 False assert 1
，不能斜着摆放 4.需要在图像中放置定长标志物或者人工在图像中选取两个点并输入两点之间的物理距离 上面的要求极大地限制了这些产品的使用场景，很难大规模实用。...即使是对电脑不熟练，文化程度偏低的用户，也能顺畅地将它用起来。 这款产品对木材的摆放要求相对宽松，即使堆放的参差不齐，也可以处理。木材横截面有倾斜，木材之间有轻微遮挡的情况，也有较高的精度。...使用这款产品，从拍照到出结果，整体时间能控制在10秒钟左右，用户只需做一些核对和极少量的校正，就可以得到高精度的结果。 我们来看看对密集细木材的测量效果。...这堆木材是在4米多的距离拍摄的，最细的木材直径只有4~5CM，摆放非常杂乱，有严重的戳出和凹进，有些木材有较大的倾斜角度，对这种极端的使用场景，我们的产品依然能保持高精度。...这款产品可以应用在以下场景中： 1.林场。在砍伐，出货，盘点库存的时候可以使用。 2.木材贸易商。在出货或者进货，盘点库存的时候可以使用。 3.运输环节。
在非简单请求发出 CORS 请求时，会在正式通信之前增加一次 “预检”请求（OPTIONS方法），来询问服务器，本次请求的域名是否在许可名单中，以及使用哪些头信息。...当预检请求通过以后，在预检响应头中，会返回 Access-Control-Allow- 开头的信息，其中 Access-Control-Allow-Origin 表示许可范围，值也可以是 *。...当预检请求拒绝以后，在预检响应头中，不会返回 Access-Control-Allow- 开头的信息，并在控制台输出错误信息。 三、CSRF 1....3.2 验证码 思路是：每次用户提交都需要用户在表单中填写一个图片上的随机字符串，这个方案可以完全解决CSRF，但易用性差，并且验证码图片的使用涉及 MHTML 的Bug，可能在某些版本的微软IE中受影响...> WEB表单生成隐藏输入域的函数： <?
跑道可视化 随着机场规模持续扩张，多跑道、多滑行道、多机坪的机场布局也愈加复杂，面临地面交通流量大、密度高、常态化的局面，布设跑道可视化监控模块，能起到合理优化、组织、协调机场内跑道、滑行道和机坪内航空器的正常运转...图扑软件基于跑道、滑行道、机坪、联络道内布设的传感装置，将监测到的飞机基本信息、飞行状态、跑道位置等参数展现在面板中，实现了道面沉降精准监测、道面安全情况感知等多元跑道智能化服务，也避免了因错误的评判跑道状态还会导致飞机落地后冲出跑道的事故重演...飞机夜降/泊位可视化 场景中以第一人称飞行视角，从多个气象变化层面，孪生飞机进港降落-滑行-归至停机位全过程。丝丝入扣的动画效果，有助于工作人员直观生动查看飞机从入港降落到归位的全面动态感知。...对于开通的手提行李拦截通道，图扑可视化平台内支持整合安检信息、报关、报检等系统数据，基于热成像红外测温仪、微小气候终端、化学毒气监测设备，在可视化大屏内对行李中的出入境药品、食品、日用百货、动植物等要素进行透视监测...搭配 HT 丰富的可视化图表对展开位置、类型、数量等业务指标进行多维度分析，即使远程遥控也能清晰知晓行李转盘的开通运行状态。
导致类装载的原因有很多种，虽然在单例模式中类装载的原因大多数都是调用 getInstance 方法， 但是也不能确定有其他的方式（或者调用该类的其他的静态方法）导致类装载，这时候初始化 instance...DCL方式在懒汉式的基础上，采用双锁机制，lazy loading，线程安全且在多线程情况下能保持高性能。...public static final Singleton getInstance() { return SingletonHolder.INSTANCE; } } 注：这种方式能达到双检锁方式一样的功效...不过，由于 JDK1.5 之后才加入 enum 特性，用这种方式写不免让人感觉生疏，在实际工作中，也很少用。 不能通过 reflection attack 来调用私有构造方法。...补充：双检锁方式在很多平台和优化编译器上是错误的，原因在于instance = new Singleton()这行代码在不同编译器上的行为是无法预知的，从而可能导致错误，具体点击这里见该文文末。
如下图所示，利用计算机视觉和人工智能技术的加成，计算机已经能够成功识别你的idol，即使她在笑，在哭，在做鬼脸，演技再好，都逃不过人脸识别的高超技术。 ?...在ATM机上通过人脸识别进行取款、国家司法考试用人脸识别技术验证考生身份、在地铁等人流密集地将人脸识别应用于反恐活动、利用人脸识别在边检处推行自助通关……可以说，它涉及到社会运作的多个领域，为识别个人身份提供了高效的技术支持...人脸检测是一件非常难的事情，人脸可能出现在图像中的任何一个位置、有不同的大小和视角，或者脸部存在遮挡的情况，除非画面中每个人纹丝不动，正对镜头，所以也在在一定程度上增加了人脸检测的难度。 ?...现有成熟的人脸识别模型都使用深度学习技术，需要训练一个神经网络，将输入的脸部图像生成为128维的预测值。 ?...现在，人民邮电出版社异步社区邀请京东CV算法工程师、北航硕士、计算机视觉、竞赛、科大讯飞金牌讲师刘老师，《动手学深度学习》训练营7天带你掌握人脸识别技术，理论知识和案例解析，让0基础的小白也能轻松入门！
检材2中，powershell中输入的最后一条命令是 两种方法，可以仿真后打开 PowerShell 然后按【上】键，就能看到最后一条命令 或者找到保存历史命令的文件，默认在该目录 \Users\[user...2】紧密相连：管理后台的账号密0码在【检材2】中，数据库备份和服务启动脚本在【检材2】中，管理后台网站在【检材1】中，前后端启动服务的顺序也与【检材1】有关，而数据库中有些插入和删除用户数据的操作，在案件剧情上还与...被加密文档中，FLAG1的值是 用同样的方法对解密用的 exe 进行逆向分析 可以看到在解密部分对我们输入的密码与 4008003721 进行判断，如果相等则解密，说明这串数字就是密钥，将解密用的 exe...打包，即使不了解 python 相关的逆向分析方法，只要在网上搜索相关字词，也能够找到大量的资料，程序内容也很简单，并没有涉及对算法的考察，也不需要自行编写解密脚本，整体来说还是很简单的。...，希望美亚杯的时候能正常恢复线下做题吧。
还需要在 AJAX 请求中开启 `withCredentials` 属性，否则浏览器也不会发送 `Cookie` 。...在非简单请求发出 CORS 请求时，会在正式通信之前增加一次 **“预检”请求（OPTIONS方法）**，来询问服务器，本次请求的域名是否在许可名单中，以及使用哪些头信息。...**通过**以后，在预检响应头中，会返回 `Access-Control-Allow-` 开头的信息，其中 `Access-Control-Allow-Origin` 表示许可范围，值也可以是 `*`。...当预检请求**拒绝**以后，在预检响应头中，不会返回 `Access-Control-Allow-` 开头的信息，并在控制台输出错误信息。 ## 三、CSRF ### 1....WEB表单生成隐藏输入域的函数： ```php <?
异常就是程序运行时发生错误的信号，在python中，错误触发的异常如下: ?...python中的异常种类 在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误 python异常种类 常用异常 AttributeError...python解释器检测到错误，触发异常（也允许程序员自己触发异常） 程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关） 如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，执行你为其定制的逻辑...万能异常：在python的异常中，有一个万能异常：Exception,他可以捕获任意异常,即 s1 = 'hello' try: int(s1) except Exception as e:...异常处理中为每一个异常定制了异常类型（python中统一了类与类型，类型即类），对于同一种异常，一个except就可以捕捉到，可以同时处理多段代码的异常（无需‘写多个if判断式’）减少了代码，增强了可读性
所以，如果我们能检测出汽车，并找出哪些车在视频帧之间没有移动，就可以推断停车位的位置。 二、在图像中检测汽车 在视频中检测车辆是一个经典的目标检测问题。有很多机器学习方法可以实现。...Mask R-CNN 架构就是在整个图像中检测对象，不使用滑动窗口的方式，所以运行速度很快。有了 GPU 处理器，我们能够每秒处理多帧的高分辨率视频，从中检测到车辆。...同时会得到检测的每辆车的像素坐标： ? 这样我们已经成功地在图像中检测到了汽车。接下来到了下一个步骤。...有时也会在一段视频中漏掉一两辆车。所以在定位到一个空车位时，还应该检测在一段时间内都是空的，比如 5或10帧连续视频。这也可以避免视频本身出现故障而造成误检。...大家也可以试着修改代码以适应不同的场景。仅仅更改一下模型参数，出现的效果就可能完全不同，在不同应用中尽情发挥想象力！
整个过程的伪代码如下： 实验验证 实验中使用的所有自动驾驶汽车都是基于同一类型的普通乘用车。这些车载自动驾驶系统中的基于效用的模块化规划器已在多个百万人口级别的城市进行了严格的道路测试和广泛的验证。...在这个情况里，对 AV-1 规划器，TIP 认为最关键的误检发生在 30m，因为障碍物低于这个距离时即使能成功检测到碰撞也无法避免，因此恰好在最小刹车距离的物体误检是最严重的（刚好能避免的碰撞发生的地方...右侧第一幅图显示在感知真值输入时，自动驾驶汽车可以通过缓慢制动向前行驶，以保持与前面另一辆车的距离；然而当实际的感知输入包括噪声时（右侧第二幅图），自动驾驶汽车必须紧急制动，以避免与前方近距离的误检车辆...在这两种情况下，由于自动驾驶车辆速度缓慢并且正在制动（无论是缓慢制动还是紧急制动），行为的差异比较小（PKL=-0.802），但这个误检物体却导致了严重的后果：误检物体导致了紧急制动和虚拟碰撞（在真值感知输入下的行为和误检物体之间...，从而用单颗征程 5 芯片也能良好完成复杂场景下的感知和决策规划，突破城市 NOA 性价比的天花板。
接下来，在PaddleDetection 提供的模型基线中，通过简单的对比可以发现，PP-PicoDet-s-416在速度-精度的平衡上达到了目前同等体量模型中的最优性能，因此本范例将选择此模型，进行后续的演示...然而，我们的最终目的是检测是否存在垃圾，以及垃圾在图片中的位置，并不在意检测到的是一堆垃圾还是一个垃圾。...计算无目标图片中被误检图片所占的比例，即为图片级别的误检率。 这样就可以在实际场景中更加有效地衡量我们的方案效果。 模型优化 本次范例提供了包括原始数据的扩充、加载预训练集多种优化方案。...同时PaddleDetection中也提供了完整的使用示例和开发说明文档，可以参考以下教程快速学习，并针对实际项目进行开发和集成。...小编为你送上项目链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/deploy/lite 尤其需要注意的是，如果模型有多个输入
实验团队首先筛选出母猪分娩前后一天录制的视频，然后用 Python 和 OpenCV 将其处理成图像数据。...此模型由 4 个部分组成： Input：图像输入 BackBone：母猪和仔猪图像特征的提取 Neck：图像特征的融合 Prediction：预测（因母猪和仔猪的体型差异较大，这一部分使用了 3 种不同的特征图...，但精度较低，存在对仔猪漏检和误检的情况。...表 2: YOLOv5s 模型在复杂环境下的测试情况 左二栏：母猪姿势的漏检率在复杂光照下最高 左三栏：母猪姿势的误检率在复杂光照下与夜间开启热灯的情况下较高 左四栏：仔猪误检数量在复杂光照下和夜间热灯开启的情况下较高...此外，LED 灯闪烁也可以帮助饲养员快速定位正在分娩的母猪，判断是否需要人工干预。 但是当检测速度过高时，仔猪往往被错误地检测到。因此，为了实现实时检测，减少误报，实验团队采取了「连续三次检测法」。
(num) #无法完成计算 res1=1/0 res2=1+'str' part2:什么是异常 异常就是程序运行时发生错误的信号，在python中,错误触发的异常如下 l=['egon','aa']...异常发生之后 异常之后的代码就不执行了 什么是异常处理 python解释器检测到错误，触发异常（也允许程序员自己触发异常） 程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关...python解析器去执行程序，检测到了一个错误时，触发异常，异常触发后且没被处理的情况下，程序就在当前异常处终止，后面的代码不会运行，谁会去用一个运行着突然就崩溃的软件。...在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常，即： s1 = 'hello' try: int(s1) except Exception as e:...（python中统一了类与类型，类型即类），对于同一种异常，一个except就可以捕捉到，可以同时处理多段代码的异常（无需‘写多个if判断式’）减少了代码，增强了可读性 使用try..except的方式
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