在命令中未识别"zf"中的"$",这可能是因为"$"符号在命令行中具有特殊的含义,通常用于引用变量。在命令行中,"$"符号后面跟着一个变量名,表示要获取该变量的值。
在这种情况下,"zf"可能是一个变量名,而"$"符号则表示要获取该变量的值。然而,根据提供的信息,无法确定"zf"变量的具体含义和用途。
如果您能提供更多上下文或详细信息,我将能够给出更准确的答案和建议。
本文主要介绍了如何使用深度学习框架Caffe进行目标检测任务,包括网络模型的设计、训练和预测,以及利用已有模型进行测试的方法。同时,还探讨了在训练完成后如何利用该模型进行测试,并通过示例演示了具体的使用流程。
机器指令是用二进制代码表示的 CPU 能够直接识别和执行的一种指令,不同的 CPU 架构有不同的机器指令集。汇编指令是将机器指令对应到便于记忆和书写的字符串(注意并非一一对应,同一汇编器可能存在多个汇编指令对应一个机器指令的情况),汇编指令编写完成后通过汇编器将其翻译成机器指令供 CPU 执行。
ABoVE: Post-Fire and Unburned Vegetation Community and Field Data, NWT, Canada, 2017
Keking kkFileView是中国凯京科技(Keking)公司的一个 Spring-Boot 打造文件文档在线预览项目。kkFileViewv4.2.0至v4.4.0-beta版本之间存在安全漏洞,该漏洞源于组件CompressFilePreviewImpl#filePreviewHandle存在zipslip漏洞,允许攻击者通过将精心制作的zip压缩包来覆盖任意文件,进而造成RCE危害。
1 Linux Kernel 'linux-image-3.2.0-4-5kc-malta'软件包拒绝服务漏洞Linux Kernel 'linux-image-3.2.0-4-5kc-malta'软件包拒绝服务漏洞发布时间:2014-06-19漏洞编号:BUGTRAQ ID: 68083 CVE ID: CVE-2014-4157漏洞描述:Linux Kernel是Linux操作系统的内核。 Linux Kernel在实现上存在拒绝服务漏洞,成功利用后可使攻击者造成受影响内核崩溃,导致拒绝服务。安全建议
AAA 未组合的十进制加法调整指令 AAA(ASCII Adgust for Addition) 格式: AAA 功能: 对两个组合的十进制数相加运算(存在AL中)的结果进行调整,产生一个未组合的十进制数放在AX中. 说明:
paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语,近期迅速蹿红,成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前,这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前,深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的? 1998年,Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,至今,深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
如果移动端访问不佳,请使用 ==> Github Pages 版。 官网地址:http://域名.信息 最新审核时间:2019-05-10 本文对中文域名未做识别处理。这里只列出英文域名。 注意:cn 以及 二级 cn 域名均可备案,包含: cn gov.cn ZF机构 org.cn 非盈利机构 ac.cn 科研机构 mil.cn 国防机构 net.cn 互联网服务机构 edu.cn 教育机构 com.cn 企业 用到的工具: OCR文字识别:白描 大小写转换:蛙蛙工具 字符串
在对车联网车机端进行漏洞挖掘与安全研究时,需对车机端固件进行提取。本文分享一次对车机端硬件分析与固件提取记录。
前面我们所讲的所有指令,代码执行顺序都是一条接着一条顺序的执行。但是实际上在编码过程中,会有某些结构,比如条件语句(if-else),循环语句(for,do-while)和分支语句(switch)
1.安装环境 http://www.0377joyous.com/archives/87.html 2.完善环境 开启rewrite a2enmod rewrite 开启pdo以及pdo_mysql扩展 3.为了方便开发安装zf命令 apt-get install zend-framework-bin 4.测试环境 在var/www目录下使用 zf create project study 然后把你下载的zf框架的library目录拷贝到study目录中。这样就可以运行了~~ (当然
前面我们所讲的所有指令,代码执行顺序都是一条接着一条顺序的执行。但是实际上在编码过程中,会有某些结构,比如条件语句(if-else),循环语句(for,do-while)和分支语句(switch)等等,都要求有条件的执行,根据数据测试的结果来决定操作执行的顺序。
了解我们产品的小伙伴都知道,目前在视频会议系统相关产品上,我们已有两款,一款是基于MCU架构的EasyRTC-MCU版,一个是基于SFU架构的EasyRTC-SFU版,用户可以根据自身需求进行选择。
转录因子(Transcription Factors, TFs)指能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录,以形成指导基因组表达的复杂系统。尽管众多科学家对理解转录因子如何控制基因表达有着浓厚的兴趣,精准定位转录因子在基因组上的特异性结合位点,以及转录因子结合后最终如何参与转录调节仍然具有挑战性。
论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化,大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后,大佬在2014年提出了空间金字塔池化,性能和准确率都大幅提高,且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长,我们也基于论文将其大体翻译了一下,伙伴们要耐心看呀! 那么让我们一起开始学习吧!先放上大佬的照片来镇楼:
整理复习汇编语言的知识点,以前在学习《Intel汇编语言程序设计 - 第五版》时没有很认真的整理笔记,主要因为当时是以学习理解为目的没有整理的很详细,这次是我第三次阅读此书,每一次阅读都会有新的收获,这次复习,我想把书中的重点,再一次做一个归纳与总结(注:16位汇编部分跳过),并且继续尝试写一些有趣的案例,这些案例中所涉及的指令都是逆向中的重点,一些不重要的我就直接省略了,一来提高自己,二来分享知识,转载请加出处,敲代码备注挺难受的。
最近总是有很多入门的朋友问我,我进入计算机视觉这个领域难不难?是不是要学习很多知识?到底哪个方向比较好?。。。。。这些问题其实我也不好回答他们,只能衷心告诉他们,如果你对这领域特别感兴趣,那你可以进来试试玩玩,如果试过了玩过了,觉得这不是你喜欢的领域,那你可以立马退出,选择你喜欢的领域方向。我个人一直认为,科研这个东西,真的是要有兴趣爱好,这是你动力和创新的源泉。只有对自己选择的领域有兴趣,有动力深入挖掘,我觉得一定会做得很好,可能还会创造出许多意想不到的结果。 如果现在你们入门的朋友,选择了目标检测类,
今天是中国传统节日——端午节!在此,祝大家节日快乐! 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 最近总是有很多入门的朋友问我们,进入计算机视觉这个领域难不难?是不是要学习很多知识?到底哪个方向比较好? 对于这些问题其实我们也不好回答他们,只能衷心告诉他们,如果你对这领域特别感兴趣,那你可以进来试试玩玩,如果试过了玩过了,觉得这不是你喜欢的领域,那你可以立马退出,选择你喜欢的
转自:http://www.cnblogs.com/del/archive/2010/04/16/1713886.html
CF:进位标志位。在无符号运算时,记录了运算结果的最高有效位向更高位的进位值或从更高位借位,产生进位或借位时CF=1,否则CF=0;
这些恶意攻击加密了关键文件,并要求用赎金换取解密密钥,这也让受害者陷入两难:要么支付赎金,要么就是永久性数据损失。
抓取http/https的,推荐使用Charles;如果是socket,推荐使用Wireshark
16位汇编第八讲指令第四讲 一丶串操作类指令 1.什么是串操作? 1.串操作指令是8086指令系统中比较独特的一类指令,采用比较特殊的数据串寻址方式,在操作主存连续区域 的数据是,
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”,可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中,我们为网络配备了另一种池化策略,“空间金字塔池”,以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net,可以生成固定长度的表示,而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点,SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中,我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性,尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中,SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中,spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法,只对整个图像进行一次特征映射计算,然后将特征集合到任意区域(子图像),生成固定长度的表示形式,用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时,我们的方法比R-CNN方法快24-102×,而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中,我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二,图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。
原题:10 Unknown Security Pitfalls for Python
0x00. 引言 在《利用系统特性伪装成一个免密登陆后门》一文中,我介绍过利用系统特性伪装成一个ssh系统后门,不过,这个后门需要新开一个端口,而本文介绍的这个后门只需要系统上开放了ssh服务就行了,不需要额外的开放端口,详情见正文。 0x01. 正文 1. 后门简介 这个ssh 后门伪装成一个perl脚本,名为sshd,位于/usr/sbin/sshd , 将系统原先的sshd 移到/usr/bin下 sshd后门源码: #!/usr/bin/perlexec"/bin/sh"if(getpeerna
PSW(Program Flag)程序状态字寄存器,是一个16位寄存器,由条件码标志(flag)和控制标志构成,如下所示:
汇编语言是一种面向机器的低级语言,用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近,汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码,但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
这是作者新开的一个专栏,主要翻译国外知名的安全厂商APT报告文章,了解它们的安全技术,学习它们溯源APT组织的方法,希望对您有所帮助。前文分享了一种新型无文件APT攻击Kraken,它会利用Windows错误报告服务逃避检测。这篇文章将介绍Turla新型水坑攻击后门(NetFlash和PyFlash),研究人员发现Turla对Armenian的知名网站发起水坑攻击,通过伪造Adobe Flash更新,欺骗受害者下载两个新型恶意软件NetFlash和PyFlash,从而实现恶意攻击,整个攻击的TTP基本没有变化 ,但Turla首次使用了Python后门程序。
;BT(Bit Test): 位测试 ;BTS(Bit Test and Set): 位测试并置位 ;BTR(Bit Test and Reset): 位测试并复位 ;BTC(Bit Test and Complement): 位测试并取反
总结: 十进制转换几进制就拿这个数除以几取余,知道商为0,然后倒叙写下来即可! 示例图:
图像边缘的无监督学习 摘要 数据驱动方法在边缘检测领域已被证明是有效的,且在最近的基准测试中取得了顶尖的成绩。然而,目前所有数据驱动的边缘检测都要求以手工标注区域分割或对象边界的方式对训练过程进行监督。特别是,人类标注者会标记出那些语义上有意义的边缘,然后将这些边缘用于训练。对于学习准确检测边缘来说,这种强的高水平监督真的必要吗?在本文中我们展示了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法。为此我们利用了图像运动来进行。更特别地的是我们的方法唯一输入是帧之间的嘈杂半稠密匹配。我们从对边缘的(图像梯度)初步知识
平台采用B/S结构,后端采用主流的Springboot框架进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。
对于流行的文件压缩格式,如 tar 、zip 、gzip 、bz2 等,乃至于更奇特的 lzma 等格式,Python 都能轻易实现。本文将对有关压缩文件的问题给予阐述。
平台采用B/S结构,后端采用主流的Python+Django进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。
移位指令对操作数按某种方式左移或右移,移位位数可以由立即数直接给出,或由CL间接给出。移位指令分一般移位指令和循环移位指令。
正常情况下,如果构造器参数过多,可能会考虑重写多个不同参数的构造函数,如下面的例子所示:
1、在单台PC上运行多个操作系统 VMware允许您在同一Windows或Linux PC上一次运行多个操作系统。创建真实的Linux和Windows VM以及其他台式机,服务器和平板电脑环境,以及可配置的虚拟网络和网络状况仿真,以用于代码开发,解决方案架构,应用程序测试,产品演示等。 2、为任何平台进行开发和测试 支持数百种操作系统,并可以与Docker等云和容器技术一起使用。 3、连接到VMware vSphere 安全连接到vSphere,ESXi或其他Workstation服务器,以启动,控制和管理虚拟机(VM)和物理主机。通用的VMware虚拟机管理程序可以最大程度地提高生产力,并可以轻松地在本地PC之间来回传输VM。 4、安全和隔离环境 使用不同的隐私设置,工具和网络配置运行安全的第二个桌面,或使用取证工具调查操作系统漏洞。工作站提供了业界最安全的虚拟机管理程序之一,并为IT安全专业人员提供了强大的功能。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英伟达的自动驾驶帝国又收获了5个重量级的盟友。 今天,英伟达CEO黄仁勋在德国斯图加特的汽车经销商大会(Automobil Elektronik
Fortinet 在其安全公告中表示,他们在keyUpload scriptlet中发现了一个漏洞,该漏洞允许未经身份验证的用户将任意文件上传到系统。攻击者可能会滥用此漏洞来创建 cronjob 或向易受攻击的系统添加 SSH 密钥并获得对它们的远程访问权限。
瞬态执行攻击(Transient Execution Attack)是一种利用现代 CPU 优化技术漏洞的攻击。 侧信道(Side-channel)是瞬态执行攻击泄漏数据的关键部分。 在这项工作中发现了一个漏洞,即瞬态执行中 EFLAGS 寄存器的更改可能会对英特尔处理器中条件代码跳转指令(Jcc,Jump on condition code)产生附加影响。本研究基于此发现提出了一种新的侧信道攻击,它利用瞬态执行和 Jcc 指令的时间来传递数据。 这种攻击将秘密数据编码到寄存器的变化中,这使得上下文的执行时间稍微变慢,攻击者可以通过测量来解码数据。 这种攻击不依赖缓存系统,也不需要手动将 EFLAGS 寄存器重置为攻击前的初始状态,这可能会使其更难检测或缓解。 在配备了 Intel Core i7-6700、i7-7700 和 i9-10980XE CPU 的机器上实现了这个侧信道。 在前两个处理器中结合其作为Meltdown攻击的侧信道,可以达到100%的泄漏成功率。
Zend Framework (简写ZF)是由 Zend 公司支持开发的完全基于 PHP5 的开源PHP开发框架,可用于开发 Web 程序和服务,ZF采用 MVC(Model–View-Controller) 架构模式来分离应用程序中不同的部分方便程序的开发和维护。
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
昨晚,将逐飞科技RT1021开源库下载后,试着把里面的一个工程编译了一下,结果出现了一个错误:.\scf\RT1021_nor_zf_ram.scf(11): error: L6236E: No section matches selector - no section to be FIRST/LAST.
标志寄存器,又称程序状态寄存器(它的内容是Program Status Word,PSW).这是一个存放条件码标志,控制标志和系统标志的寄存器.
【新智元导读】从AlexNet到ResNet,计算机视觉领域和卷积神经网络(CNN)每一次发展,都伴随着代表性架构取得历史性的成绩。作者回顾计算机视觉和CNN过去5年,总结了他认为不可错过的标志模型。 在这篇文章中,我们将总结计算机视觉和卷积神经网络领域的重要进展,重点介绍过去5年发表的重要论文并讨论它们为什么重要。从 AlexNet 到 ResNet 主要讲基本网络架构的发展,余下则是各领域的重要文章,包括对抗生成网络、生成图像描述模型。 本文结构如下: AlexNet(2012年) ZF Net(201
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