今天在调试代码的时候，需要使用定时任务，我就用宝塔的定时任务运行了。...00:00:00 /bin/bash /www/server/cron/b3ae2a8b91261724d2d1b7965c这里869就是pid，然后运行以下命令kill 869就可以了
C#中检测线程结束的方法有多种： 一....使用带返回值的Func开启的线程检测: Func f = MyThread; IAsyncResult...通过等待句柄检测委托线程的结束； Func fu = MyThread; IAsyncResult iAr = f.BeginInvoke...(3, "str参数", null, null);//IAsyncResult可以获得当前线程的状态 //检测线程结束; bool isEnd = iAr.AsyncWaitHandle.WaitOne...(1000); //1000毫秒表示超时时间，如果等待1000毫秒还没有结束的话 //就返回false，如果在1000ms内结束了就返回true；
选自towardsdatascience 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...这样在计算上无法实现实时人脸检测。那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。...其中 s(x,y) 是累积行和，而 s(x−1)=0, ii(−1,y)=0。 这是怎么实现的呢？假设我们想要估算区域 D 的像素总和。我们已经定义了 3 个其他区域：A，B 和 C。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。
选自towardsdatascience 作者：Maël Fabien 机器之心编译 参与：高璇、张倩、淑婷 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...这样在计算上无法实现实时人脸检测。那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。...其中 s(x,y) 是累积行和，而 s(x−1)=0, ii(−1,y)=0。 这是怎么实现的呢？假设我们想要估算区域 D 的像素总和。我们已经定义了 3 个其他区域：A，B 和 C。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。
参考链接： C++ acos() #include #define PI acos(-1) 主要是利用利用数学函数中的反三角函数，但是要注意一定引入math包 arccos
人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！...此库扫描输入图像并返回所有检测到的面的边界框坐标，如下所示： 人脸检测 下面的代码段显示了如何使用face_recognition库来检测面部。...在第一个面部也不是正面镜头。当使用上面共享的代码运行识别时，人脸识别能够理解这两个面部是同一个人！ 情绪检测 人类习惯于从面部情绪中获取非语言暗示。现在计算机也越来越好地阅读情感。...那么如何检测图像中的情绪呢？使用了一个开源数据集 - 来自Kaggle的Face Emotion Recognition（FER），并构建了一个CNN来检测情绪。...emotion_detector_models/model.hdf5") predicted_class = np.argmax(model.predict(face_image) 结论 这个博客演示了在应用程序中实现面部检测和识别模型是多么容易
可以使用头文件 <algorithm> 里的方法 std::find， #include <algorithm> #include <vector> vecto...
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行。...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西
目标检测是指计算机和软件系统在图像/场景中定位目标并识别每个目标的能力。目标检测已经广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶汽车。...大家可以直接将自己希望检测的照片放到程序里面运行看看效果。 原理解释 现在让我们解释一下10行代码是如何工作的。...from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd() 在上面的3行代码中，我们在第一行导入了...,我们定义对象检测类在第一线,将模型类型设置为RetinaNet在第二行,设置模型路径的路径在第三行RetinaNet模型,该模型加载到对象检测类在第四行,然后我们称为检测函数,解析输入图像的路径和输出图像路径在第五行...我们在第一行迭代了detector.detectObjectsFromImage函数返回的所有结果，然后在第二行打印出图像中检测到的每个对象的模型名称和百分比概率。
以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...，任何启动的线程都会由于LdrLoadDll中的LdrpLoaderLock 进入锁定状态而处于等待，无法进入线程函数，所以也就永远无法检测到正式执行的机会。...所以解决办法就是 在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中，仅创建并唤醒线程即可（此时即使是唤醒了，线程也是处理等待状态），线程函数会在DLL_PROCESS_ATTACH事件结束后才正式执行（...2）在DLL_PROCESS_DETACH中结束线程出现卡死的问题 同样的原因，该事件是调用LdrUnloadDll中执行的，LdrpLoaderLock仍然是锁定状态的，而结束线程最终会调用LdrShutdownThread...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
在面试结束后，面试官常常会问应聘者，有没有需要了解的问题。从我的面试经历来看，多数人在面对这个问题的时候，少有能提出有价值的问题。 ...一般来说，面试的时间一般都很短，这就意味着应聘者需要尽可能的去展示自己，而在面试结束后询问问题也是一个很好的注意。...贵公司如何开发主要产品？有些什么关键的开发综合考虑？ 贵公司的客户有哪些？ 贵公司的竞争对手有哪些？ 贵公司如何了解自己的客户？ 贵公司如何了解自己的客户对整个产品、设计和缺陷的满意程度？
本文介绍如何结束掉一个进程。...结束掉特定名字的进程 ProcessInfo 中有 Kill 实例方法可以调用，也就是说如果我们能够拿到一个进程的信息，并且对这个进程拥有访问权限，那么我们就能够结束掉它。...process.WaitForExit(); } catch (Win32Exception ex) { // 无法结束进程，可能有很多原因...} } } 结束掉自己 可以是参见林德熙的博客，使用 Environment.FailFast，在结束掉自己的时候记录自己的错误日志。...dotnet 使用 Environment.FailFast 结束程序 - 林德熙 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.walterlv.com/post/how-to-kill-a-process.html
导读 本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。 在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。...在著名的人脸检测器MTCNN中，使用图像金字塔法检测不同分辨率的人脸目标。...因此，在大分辨率(如常见的224 x 224)下训练的模型不适合检测小分辨率的图像，然后放大并输入到模型中。...我们对48、64、80等分辨率的图像进行上采样，在图(a)中绘制出预训练的ResNet-101分类器的Top-1精度。图(b、c)分别为原始图像分辨率为48,96像素时不同cnn的结果。...同样，在逆向思维中，如果数据集已经确定，我们也可以增加负责小目标的anchor的设置策略，使训练过程中对小目标的学习更加充分。 例如，在FaceBoxes中，其中一个贡献是anchor策略。 ?
[cover_20210410.png] 什么是 ASan ASan 是 Address Sanitizer 简称，它是是一种基于编译器用于快速检测原生代码中内存错误的工具。...； Stack use outside scope 在某个局部变量的作用域之外，使用其指针； Double free/wild free 指针重复释放的情况。...其实 Android 官方的使用说明非常简洁，就是复制黏贴，添加两行代码就搞定。...新建 wrap.sh 文件，拷贝下面内容到文件中： #!...ASan 检测内存错误 这一节我们在代码中故意设置一些常见的内存错误（内存越界等）用来测试 ASan 检测出来的结果是否正确。
我一直在使用 head -n | tail -1，它可以做到这一点，但我一直想知道是否有一个Bash工具，专门从文件中提取一行(或一段行)。 所谓“规范”，我指的是一个主要功能就是这样做的程序。...答： 有一个可供测试的文件，内容如下： 使用 sed 命令，要打印第 20 行，可写为 sed -n '20'p file.txt sed -n '20p' file.txt 测试截图如下： 要打印第...8 到第 12 行，则可用命令 sed -n '8,12'p file.txt 如果要打印第8、9行和第12行，可用命令 sed -n '8p;9p;12p' file.txt 对于行数特大的文件
什么是 ASan ASan 是 Address Sanitizer 简称，它是是一种基于编译器用于快速检测原生代码中内存错误的工具。 简而言之，ASan 就是一个用于快速检测内存错误的工具。...； Stack use outside scope 在某个局部变量的作用域之外，使用其指针； Double free/wild free 指针重复释放的情况。...其实 Android 官方的使用说明非常简洁，就是复制黏贴，添加两行代码就搞定。...新建 wrap.sh 文件，拷贝下面内容到文件中： #!...ASan 检测内存错误 这一节我们在代码中故意设置一些常见的内存错误（内存越界等）用来测试 ASan 检测出来的结果是否正确。
以下为译文： pico.js 是一个只有 200 行纯 JavaScript 代码的人脸检测库，具备实时检测功能（在实际环境中可达到200+ FPS），压缩后仅 2kB 。...这是通过将位置（Xi,Yi）存储在标准化坐标中（例如，（Xi,Yi）在[−1,1]×[−1,1]中），并乘以当前区域的比例。这就是pico实现多尺度检测功能的思路。...接下来的小节将解释如何使用pico.js来检测图像中的人脸。...参数ldim规定从图像的一行移动到下一行的方式(在诸如OpenCV的库中称为stride)。也就是说，从代码中可以看出（r，c）位置的像素强度为[r*ldim + c]像素。...检测过程完成后，数组dets包含表单(r,c,s,q)，其中r,c,s指定人脸区域的位置(行，列)和大小，q表示检测分数。该地区得分越高，越有可能是人脸。
删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。 以下是删除行的分步说明： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的行上。 3、键入dd并按Enter键以删除该行。...删除行范围 删除一系列行的语法如下： :[start],[end]d 例如，要删除从3到5的行，您可以执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、输入:3,5d，然后按Enter键以删除行。...$-最后一行。 %-所有行。 这里有一些例子： :.,$d-从当前行到文件末尾。 :.,1d-从当前行到文件开头。 10,$d-从第十行到文件末尾。...删除所有行 要删除所有行，您可以使用代表所有行的%符号或1，$范围： 1、按Esc键进入正常模式。 2、键入%d，然后按Enter键以删除所有行。.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。
js中return如何结束生成器 说明 1、生成器的return方法结束生成器，返回Iteratorrresult。...("foo"); // { value: "foo", done: true } g.next(); // { value: undefined, done: true } 以上就是js中return...结束生成器的方法，希望对大家有所帮助。
IOS端的APP渗透测试在整个互联网上相关的安全文章较少，前几天有位客户的APP数据被篡改，导致用户被随意提现，任意的提币，转币给平台的运营造成了很大的经济损失，通过朋友介绍找到我们SINE安全公司寻求安全解决方案...那么对于我们SINE安全技术来说，这都是很简单的就可以绕过，通过反编译IPA包，代码分析追踪到APP代理检测的源代码，有一段代码是单独设置的，当值判断为1就可以直接绕过，我们直接HOOK该代码，绕过了代理检测机制...安全工程师对客户APP的正常功能比如：用户注册，用户密码找回，登录，以及用户留言，用户头像上传，充币提币，二次密码等功能进行了全面的渗透测试服务，在用户留言这里发现可以写入恶意的XSS跨站代码到后端中去，当用户在APP...这次APP渗透测试总共发现三个漏洞，XSS跨站漏洞，文件上传漏洞，用户密码找回逻辑漏洞，这些漏洞在我们安全界来说属于高危漏洞，可以对APP，网站，服务器造成重大的影响，不可忽视，APP安全了，带来的也是用户的数据安全...如果您对渗透测试不懂的话，也可以找专业的网站安全公司，以及渗透测试公司来帮您检测一下。
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