6月23号的时候,微信团队发了如下通知将禁止小程序使用 JavaScript 解释来动态更新代码。消息一出,小程序开发者们哀嚎哀嚎遍野,更有人声称要开始加班改代码了。
这几天做了一下 BUUCTF 的杂项题,里面有很多都是图片隐写题,也有很多是重复的知识点,所以这里总结一下常用的做题套路,一般的题目解法大概都是下面几步。
摄像机点位的功能主要是在图片地图和在线离线地图上设置对应摄像机的位置,然后双击可以实时预览对应摄像机的视频,在图片地图上拖动摄像机图标到对应位置,系统会自动保存位置信息,在网页地图上的摄像机位置,需要异步更新,比如先从右侧选择需要更新位置的摄像机,然后在地图上鼠标按下,会自动传回当前位置的经纬度信息,然后单击更新设备位置按钮即可,会自动js异步更新执行代码,更新完成以后会自动同步到另外的地图,比如在线地图更新了,离线地图也会自动更新。
有的时候我们需要把文件给隐藏起来,但是Windows自带的隐藏方式还是很容易被发现的。这时候我们可以选择把文件放在网盘,但这毕竟需要网络。 不过,我们可以通过Windows自带的功能,把文件隐藏在图片中。是不是有一种大隐隐于市的感觉。
中国有句老话:“你有张良计,我有过墙梯。”在如今,网络安全环境越来越被人们所重视,黑客们也在想更高的招数来入侵你的电脑。
如果你的图片中有一些不满意的瑕疵,不必动用庞大PS来兴师动众,只需使用Inpaint即可轻松搞定。只需用它的“魔术笔”涂抹照片中需消除的对象,然后点击处理图像按钮即可神奇地让它完美消失。虽说是去水印工具,但利用它还可轻松地将图片中你觉得碍眼的任何物体变走,让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志!它通过非常先进的图像识别算法,智能地将抹除后的区域补充回来,从而实现魔法般的效果。
价值1400万的比特币猜谜游戏刚火了几天,大奖就被一位高手全部取走,310 BTC的破解过程现在还没有公开,但已经有黑客公布了第二关的解法视频,过程相当复杂,我准备用几篇文章,慢慢解开这些神秘的内容,可以当作一次完美的密码学教程。
明明下载的是一张图片,只需修改后缀名,图片就变成了一首歌,一串 Python 代码?
3.监听商品列表页的商品点击事件,当点击后携带数据跳转到商品详情页(上一文中已完成)
深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,我们可以体验到通过刷脸就能解锁手机或者门锁的便捷。当你解锁了手机,手机上一定有很多分享图片的应用。在上面,可以看到美食,酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向大家展示最为生动美丽以及与我们最为相关的图片。机器学习甚至还催生了新的艺术类型。
回想一下,在本系列文章的第一篇中,我们学习了为什么需要载入预训练网络以及如何载入预训练网络,同时我们演示了如何将预训练网络的分类器替换为我们自己的分类器。在本篇推文中,我们将学习如何训练自己的分类器。
分享一个由原生JS实现的苹果菜单栏效果,效果如下: 实现的代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Ty
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 明明下载的是一张图片,只需修改后缀名,图片就变成了一首歌,一串Python代码。 国外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞,可以用图片伪装的方式传输一份“加密”文件,前提是不超过3MB。 他成功把这种藏匿文件的GitHub源代码压缩到图片中。 现在你只要去他的Twitter,把这张图片下载下来,并将文件后缀名从.png修改为.zip,即可解压为Github代码。 (注:亲测Mac自带解压工具报错,第三方工具可正常解压。)
在上一篇博客中,我聊了一下JavaScript引擎V8的工作原理,顺其自然,接下来应该来聊聊渲染引擎Blink或者Chrome浏览器的工作原理。但是,这2个坑以后再填。
其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解.
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解. 首先,我们听到自编码,一定会想到,AutoEncoder会是个什么码呢?是条形码,二维码 NO.NO.NO,和他们都没有关系,其实自编码是一种神经网络形式. 现在我们先构架一个神经网络模型,这个模型是收集一张图片,接受这个图片后,神经网络给这个图片压缩,最后再从压缩的图片中还原,是不是感觉有点抽象,其实我也觉得这样的解释
http://blog.portswigger.net/2016/12/bypassing-csp-using-polyglot-jpegs.html
PS2023神经元滤镜离线安装包,这是一款专门在Photoshop上使用的多功能滤镜工具,英文名为:Neural Filters,它为用户提供了一个完整的滤镜库,用户可以通过这里各种各样的滤镜制作出自己想要的效果,软件可以在几秒钟之内就能够为图片场景进行着色,并且还可以更改图片中人物的表情、年龄、姿势,比如:“表情变化”,可以将当前的人脸调整为“开心”、“惊讶”、“生气”等表情……此外,滤镜库的功能非常强大,现阶段为广大设计师们提供了:智能肖像、妆容迁移、着色、杂色减少以及肖像漫画化等多种效果,可以满足很多朋友的设计需求。除此之外:PS2023神经元滤镜离线安装包为用户们提供了更多基于Adobe Sensei的强大功能,比如:转换人脸的方向、转换光源的方向、人脸进行化妆……这些比较激进的选项也容易造成制作出来的图有负面效果,设计师可以根据自身情况自行选择设置。
隐写术算是一种加密技术,权威的wiki说法是“隐写术是一门关于信息隐藏的技巧与科学,所谓信息隐藏指的是不让除预期的接收者之外的任何人知晓信息的传递事件或者信息的内容。”这看似高大上的定义,并不是近代新诞生的技术,早在13世纪末德国人Trithemius就写出了《隐写术》的著作,学过密码学的同学可能知道。好了,说了这么多,隐写术到底是什么技术,让我们看一个例子。
参考官方文档:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/
国外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞,可以用图片伪装的方式传输一份“加密”文件,前提是不超过3MB。
在计算机科学中,将信息隐藏在图像,文档,程序,有效载荷,消息,音乐,HTML页面,可移动媒体等文件内部的技术被称为隐写术,其做法是在其他非秘密文本中隐藏消息或信息。或数据。
SB!SB!SB!分值:20 来源: 西普学院 难度:中 参与人数:4913人 Get Flag:1541人 答题人数:1577人 解题通过率:98% LSB 解题链接: http://ctf5.shiyanbar.com/stega/ste.png 原题链接:http://www.shiyanbar.com/ctf/45 【解题报告】 这是我入门隐写术开始写的第一道题,题目标题为SB!SB!SB!,这题目有点意思,我们点击链接来看一下题干,咦,是一张愤怒的小鸟反派里面的猪,咱们把这个图片下载下来,看起
作者介绍: 叶成,数据分析师,就职于易居中国,热爱数据分析和挖掘工作,擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了,闲着无趣,想找点项目练练手,于是乎通过顺祥老师介绍,接到了一个关于百度指数的爬虫需求。(百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度,不知道百度指数的同学们可以自行百度)。好的,话不多说,开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯?跳转到了登陆界面!(赶紧拿出小本本记下,这里需要登陆)。 登陆后的展现 📷 心中窃喜,脑子里满是抓包分析,模拟请求,获取指数,gam
0x00 前言 最近有一部剧人气非常高,据说是将军官和医生的浪漫故事。咦?!!这不是好几年前的老片子了么。 后来有人告诉我,是一部韩剧,里面的欧巴超帅妹子超靓。~\(≧▽≦)/~ 说起韩剧,很多真是在用心做剧,抛开里面的细节,光凭人气来说,不得不佩服其文化输出软实力。小伙伴们还记得2012年出品的黑客剧《幽灵》吗?该剧以网络犯罪和网络刑警为题材,讲述了虚拟搜查队在揭开一个个不为人知的隐藏在网络世界尖端技术中的秘密时,所经历的各种骇人听闻事件和奇遇。剧中出现了Encase、wireshark、od
压缩文件转图片 命令行输入 copy /b test.png+test.zip data.png 修改data.png的扩展名为zip可以解压,修改扩展名为png可以显示图片 图片中包
图片资源,在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环,尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
压缩文件转图片 📷 命令行输入 copy /b test.png+test.zip data.png 📷 修改data.png的扩展名为zip可以解压,修改扩展名为png可以显示图片 图片中包含命令 copy test.png /b+test.php /a out.png 可以搜索图片木马,通过上面方式攻击服务器,图片必须在前,否则打开图片失败 完全透明的隐藏文件 命令工具 stegify Silent Eye Steg Hide Ultima Steganography
前阵子公司的产品经理找我谈个需求,希望能为每个用户生成专属的资讯分享图片及让开通专栏的用户能够生成专属的文章分享图片。这两天刚好有空,就抽空预研了 “生成专属的资讯分享图片” 这个功能。
Inpaint 是一款强大的实用图片去水印软件,可从图片上去除不必要的物体,让您轻松摆脱图片上的水印、划痕、污渍、标志等瑕疵。
近期AIGC的爆火让人们觉得AI似乎无所不能,打工人们已然将 AI 发展成了工作的一大助手,但同样也伴随着很多AI的受害者。一些专家、画家、学者们发现自己的“作品风格”正在被 AI “抄袭剽窃”。
1 为什么使用机器学习 机器学习是很多应用程序的基础,包括Web搜索、垃圾邮件过滤系统、语音识别、产品推荐等等。如果你的团队正在研究一个机器学习的程序,希望本书可以帮助你快速的取得进展。 例子:构建基
机器学习是很多应用程序的基础,包括Web搜索、垃圾邮件过滤系统、语音识别、产品推荐等等。如果你的团队正在研究一个机器学习的程序,希望本书可以帮助你快速的取得进展。
最近开发过程中,处理一些信息是需要通过打开图片再去一行一行去敲,非常耗时和繁琐,有时候还会出现一些错误,比如获取图片中的订单号、用户ID等这些信息,很繁琐,又长又很恶心。
我的整理/学习计划,主要以NG的DL课程为蓝本,以DL花书为主要阅读材料,以其他网课与BLOG相关内容为参考。NG的DL课程与花书有如下对应关系:课程一《神经网络与深度学习》对应花书第六章,课程二《改善深层神经网络》对应花书第七、八两章,课程三《结构化机器学习项目》对应花书第十一章,课程四《卷积神经网络》对应花书第九、十二章,课程五《序列模型》对应花书第十、十二章。我们将按此计划依次进行,争取每周更新一次。 今天第一次分享,主要以花书DL第一章为蓝本,包括深度学习简单概述与发展历史。但写完之后发现太长了
本文主要灵感来自:https://imququ.com/post/code2png-encoder.html 我改变了原文的解码方式,结合之前写的像素隐写https://hide.aoaoao.me/ 使得代码能够隐藏在现有图片中。
与谷歌创意实验室合作,我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet,这是一种机器学习模型,允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html 尝试一下在线演示。
response加密意味着,你抓包后拿到的响应不是我们平常看到的json或者html数据
你有想过一张图片所包含的信息吗?你有想过一张图片可以为你隐藏表达一些内容吗?你有想过图片的隐藏信息可以为你表达你想要说明的东西吗?以及你可以 用图片去表达你的爱意。来,我们赶快学起来。
下面的 SVG 图片(可缩放矢量图)包括了 Confluence 数据库中使用的所有表。单击下面的连接在你的浏览器中打开图片连接,你也可以随后将图片下载到本地。你可以使用浏览器的缩放快捷键(Ctrl++ 或 Cmd++)来在图片中查看更多细节。
如今,随着数字技术的发展与革新,深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用,并出现在日常工作生活的各个场景之中,如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的,但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态,听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分,仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
总所周知,python是一门简单便捷的语言,所以有很多的第三方库可以被python学习者使用,这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“,接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
人工智能,深度学习和机器学习,不论你现在是否能够理解这些概念,你都应该学习。否则三年内,你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班(NBA小牛队老板,亿万富翁) 6) 输入层/输出层/隐藏层—
要实现这样一个需求:按照本地的CSS文件展示一串网络获取的带HTML格式的只有body部分的文本,需要自己拼写完整的HTML。除此之外,还需要禁用获取的HTML文本中自带的 < img > 标签自动加载,并把下载图片的操作放在native端来处理,并通过JS将图片在Cache中的地址返回给UIWebview。
很多网站的安全问题大多是由于网站程序存在漏洞,所以想要提高网站安全性,必须要选择安全的后台cms系统,若有能力可以自己去开发网站后台,这样安全性能得到极大的提高,若是从网上选择一些免费开源的源码来做网站,需要注意以下两点:
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据,还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性,记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
在开始之前可以先看下这张图,我们不仅陷入思索,这种卡片是如何制作的,接下来我们就一探究竟,当然,由于我是刚开始做,所以布局这方面如果做的不好,还是希望大家见谅。
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