大家好，又见面了，我是全栈君 第一步： #import "AppDelegate.h" 步骤二： 在须要跳转的地方： AppDelegate *appDelegate = (AppDelegate...setSelectedIndex:2]; 參考： http://stackoverflow.com/questions/10307350/any-code-example-of-how-access-viewcontroller-from-uitabbarcontroller
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...也可以基于修改后的点重新生成违规矩形，或者将所有点与违规点等距离地移动。这可能是最好的选择，除非对随机原则非常严格。...如果矩形重叠，则重新生成矩形，直到找到一个不重叠的矩形。最后，所有生成的矩形都会被绘制到游戏窗口中。边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。...通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。所以说边框检测在实际应用中是很重要的，如有任何疑问可以评论区留言讨论。
而PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式，经过研究测试，opcode可以作为静态分析的辅助手段，快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用，从而提高检测的准确性，也可以进一步利用在人工智能的检测方法中...vars 编译期间的变量，这些变量是在PHP5后添加的，它是一个缓存优化。...这样的变量在PHP源码中以IS_CV标记； 这段opcode的意思是echo helloworld 然后return 1。...0x03 opcode在webshell检测中的运用 当检测经过混淆加密后的php webshell的时候，最终还是调用敏感函数，比如eval、system等等。...0x04 总结 在Webshell检测中，opcode可以： 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段，可以快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用。
利用触摸屏技术, 用户只需要用手指轻轻触碰显示屏上的文字或是符号就可以实现对主机的控制，使人机交互更为直接，用户使用更方便。 随着工业智能化的发展，PLC 在工业中得到广泛应用。...触摸屏技术的特点 触摸屏的基本原理：用手指或其他物体触摸屏幕时，所触摸的位置由触摸屏控制器进行检测，并通过相关接口输送到中央处理器，从而确定输入的信息，再由中央处理器处理接收的信息，输出相关指令。...触摸屏在堆垛机的应用 随着物流行业飞速发展，触摸屏技术已经在堆垛机系统中得到广泛应用。...不同的触摸屏具备的功能也有所不同。本文以某药业项目为例介绍工业触摸屏在堆垛机系统中的常见功能应用。...同时，触摸屏技术在堆垛机系统中的应用也会更加广泛，更加有效地增强系统的稳定性和安全性。
在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...如图2所示，在RoI之后添加了一个遮挡区域生成器，然后是一个分类分支和一个边界框回归分支。最后，分割分支负责对每个边界框内的遮挡区域进行分割。最终将结合分类，边界框回归和遮挡分割的最终结果输出。...尽管在大规模检测基准（例如COCO数据集）上对大/中型对象已经取得了令人印象深刻的结果，但对小对象的性能却远远不能令人满意。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?
机器视觉的基本原理 机器视觉检测焊缝主要利用高精度的摄像头和先进的图像处理算法，实现对焊缝的自动、快速、准确检测。...这个过程中需要注意图像的稳定性和清晰度，以确保后续处理的准确性。 预处理：对采集到的图像进行去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量，便于后续的特征提取和缺陷识别。 ...与传统的焊缝检测方法相比，机器视觉检测具有高效率、高精度、自动化程度高等优势2。随着技术的不断进步，机器视觉检测在焊缝检测中的应用将不断扩展和深化，朝着智能化、多维化、柔性化等方向发展。 ...机器视觉焊缝检测的应用场景 机器视觉技术在焊缝检测中的应用广泛，涵盖了汽车制造、航空航天、造船等多个行业。在汽车制造中，焊接质量对车辆的安全性和耐用性至关重要。...机器视觉技术在焊缝检测中的应用，不仅提高了检测效率和准确性，还为智能制造和质量控制提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，机器视觉焊缝检测将会在更多领域得到应用和推广，助力工业自动化迈向更高水平。
在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...这里需要解释两点： 开启熔断：在固定时间窗口内，接口调用超时比率达到一个阈值，会开启熔断。进入熔断状态后，后续对该服务接口的调用不再经过网络，直接执行本地的默认方法，达到服务降级的效果。...现在我们知道 Envoy 的熔断策略对集群中压力过大的上游服务起到一定的保护作用，但还有一种极端的情况需要我们考虑，如果集群中的某些节点完全崩溃（或者即将完全崩溃）该怎么办？...为了专门应对这种情况，Envoy 中引入了异常检测的功能，通过周期性的异常检测来动态确定上游集群中的某些主机是否异常，如果发现异常，就将该主机从连接池中隔离出去。...异常检测的隔离算法 根据异常检测的类型，对主机的隔离可以连续执行（例如连续返回 5xx 状态码），也可以周期性执行（例如配置了周期性成功率检测）。隔离算法的工作流程如下： 检测到了某个主机异常。
机器视觉技术的引入，为焊接质量检测带来了更多的可能性。今天跟随创想智控小编一起了解机器视觉在焊接质量检测中的应用。 1. 机器视觉原理 机器视觉是一种利用计算机技术对图像进行分析和处理的技术。...它通过图像采集设备获取被检测对象的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析，从而实现对物体特征的识别和测量。在焊接质量检测中，机器视觉技术可以高效地完成焊缝的检测跟踪、外观缺陷识别和尺寸测量等任务。...机器视觉在焊接质量检测中的应用 焊缝检测 传统的焊缝检测方法通常依赖人工检查，这不仅费时费力，而且容易受主观因素影响。...系统还可以通过图像处理技术对缺陷进行分类，并生成缺陷报告，为后续的维修和改进提供数据支持。 焊接变形检测 焊接过程中，由于热应力的影响，焊接件可能会产生变形。...随着技术的进步，机器视觉系统在焊接质量检测中的应用将会越来越广泛。
边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。 什么是边缘检测？...边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题，它涉及到检测图像中的边缘来确定目标的边界，从而分离感兴趣的目标。...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。 ?...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载： sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层，默认是没有实现的...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要 本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”...本文首先分享了我司自研的性能检测平台百策的基本功能和应用，主要介绍了百策中基于数据统计的能力对指标得分模型及指标区间模型的选择和设计，并最终通过修复工具简化问题的修复，提升页面渲染效率，并反映到指标上。...在之前的分享中我们已经有同学对《 如何从 0 到 1 搭建性能检测系统》 做了分享，这里就不再赘述，后面主要分享下数据分析以及修复优化工具两个模块。...75 百分位数是对大多数的网站访问所设定的水平，在 CrUX 中，采用 75 百分位数和 25 百分位数的形式来对指标的阈值区间进行评判，这里是我们针对 LCP、FCP、TTI 指标设置的建议值。...流程控制 首先就是刚才提到的在公司业务中接入流程控制，首先会对上线的版本进行性能预检测，如果不符合对应页面类型的指标阈值限制，则限制发版流程。 2.
转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。01 什么是边缘检测？...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。...以下是这篇论文的结果：05 在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载：sh download_pretrained.sh网络中有一个...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。
模型评估与优化在模型训练完成后，需要进行评估和优化。使用测试集验证模型的性能，调整超参数，通过交叉验证等手段提高模型的泛化能力。重点是确保模型在未来的真实场景中能够准确预测财务欺诈。...欺诈交易检测通过构建机器学习模型，可以检测信用卡交易中的欺诈行为。模型可以考虑交易金额、频率、地点等特征，识别异常交易模式。例如，如果一张信用卡在短时间内在不同国家进行多次交易，可能存在欺诈风险。...内部欺诈检测在企业内部，员工可能通过虚构交易或滥用权力进行欺诈。通过机器学习，可以分析员工的行为模式，识别异常活动。例如，如果某员工在短时间内频繁修改财务记录，可能存在内部欺诈风险。...强化学习在欺诈检测中的应用发展方向之一是引入强化学习算法，使欺诈检测系统能够不断学习新的欺诈模式，以适应欺诈者不断变化的手法。...传统的监督学习在面对新型欺诈行为时可能会表现不佳，而强化学习通过与环境的不断交互学习，可以更好地应对未知的欺诈模式。在强化学习中，系统将被赋予探索新策略的能力，从而更好地适应变化中的欺诈手法。
isolate 的元素； 10)、will-change 中指定了任意 css 属性，即便没有直接指定这些属性对的值； 11)、-webkit-overflow-scrolling 属性设置为...touch 的元素； z-index z-index 只使用于定位的元素，对非定位元素无效，它可以被设置为正整数、负整数、0、auto；如果一个定位元素没有设置 z-index ，那么默认为 auto...； 元素的 z-index 值只在同一个层叠上下文中有意义。...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用； 层叠顺序 层叠顺序（层叠次序、堆叠顺序）描述的是元素在同一个层叠上下文中的顺序规则，从底部开始，共有七种层叠顺序...，相对的还有 IFC (inline Formattion Context) 内联格式化上下文； 一个 BFC 的范围包含创建该上下文元素的所有子元素，但不包括创建的新 BFC 的子元素的内部元素；
在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。...尤其在大型互联网公司，如何在海量请求中又快又准地识别出恶意攻击请求，成为摆在我们面前的一道难题。...首先如果poc中还是有很多的特殊英文标点和敏感单词的话，我们还是能检测出来的；另一种情况如果真的漏了，那怎么办，这时候只能人肉写新的正则加入检测逻辑中，如图2中我们加入了“规则引擎（新上规则）”直接进行检测...下面说一下我们在样本清洗中做过的工作： （2）优化已有的检测正则：当打开white.txt和black.txt，我们肉眼观察了一下，发现不少的错误归类，所以说明我们的正则引擎本身就存在优化的需要。...七、未来展望 目前我们在机器学习方面的信息安全应用还存在以下可以更进一步的地方： 对非标准的json，xml数据包的判断，因为这些数据中内容长，标点多，且有的是非标准结构，例如json结构体无法顺利拆开
答: SonarQube 是一个开源的代码质量管理平台系统，用于检测各类开发语言（例如: java、php、python、html、C、C#、Groovy）代码中的错误，漏洞和代码规范; 并且现在它可以与现有的...(3) 检测代码的重复代码量：SonarQube 可以展示项目中存在大量复制粘贴的代码。 (4) 检测代码中注释的程度：源码注释过多或者太少都不好，影响程序的可读可理解性。...(5) 检测代码中包、类之间的关系：分析类之间的关系是否合理，复杂度情况。...环境准备 基础配置 (0) 字体 描述: 生成执行报告要求在托管 SonarQube 的服务器上安装字体。在 Windows 服务器上这是给定的。但是Linux 服务器的情况并非总是如此。...Tips: 与常规部署不同的是，这里对sonar通过init container进行了初始化，执行修改了容器的vm.max_map_count根据内存大小提供; # 修改此权限需要授权能执行系统命令
在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。...尤其在大型互联网公司，如何在海量请求中又快又准地识别出恶意攻击请求，成为摆在我们面前的一道难题。...首先如果poc中还是有很多的特殊英文标点和敏感单词的话，我们还是能检测出来的；另一种情况如果真的漏了，那怎么办，这时候只能人肉写新的正则加入检测逻辑中，如图2中我们加入了“规则引擎（新上规则）”直接进行检测...下面说一下我们在样本清洗中做过的工作： 优化已有的检测正则：当打开white.txt和black.txt，我们肉眼观察了一下，发现不少的错误归类，所以说明我们的正则引擎本身就存在优化的需要。...未来展望 目前我们在机器学习方面的信息安全应用还存在以下可以更进一步的地方： 对非标准的json，xml数据包的判断，因为这些数据中内容长，标点多，且有的是非标准结构，例如json结构体无法顺利拆开
一次RetinaNet实践 作者 | Camel 编辑 | Pita 航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。...这样做的结果是，它在网络中的多个层级上生成不同尺度的特征图，这有助于分类和回归网络。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题，因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类，这会导致训练效率低下。...训练后的模型在航空目标检测方面的效果可以参考如下动图： Stanford Drone 数据集 斯坦福无人机（Stanford Drone）数据是在斯坦福校园上空通过无人机收集的航拍图像数据集。...结论 RetinaNet是一个强大的模型，使用特征金字塔网络。它能够用在航拍物体检测场景中，即使是目标尺寸极小、极具挑战性的数据集也可以。...我大概花了一晚上的时间训练 RetinaNet，而训练出的模型性能还不错。接下来我准备探索如何进一步调整RetinaNet 架构，在航拍物体检测中能够获得足够高的精度。
部署模型时，假设训练数据和测试数据是从同一分布中提取的。这可能是医学成像中的一个问题，在这些医学成像中，诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同，并且会影响图像的颜色。...示例图像可以在图2中看到。 ? 图2. BreakHist数据库的示例图像。 BACH数据集提供了400张图像，分为四类：正常，良性，原位和有创。良性肿瘤是异常的细胞团，对患者构成最小的风险。...为了确定模型的准确性是否可以延续到另一个领域，在ICIAR数据集中的400张图像上对模型进行了测试。...方法1 为了提高我们在第二个领域中检测癌症的能力，我们使用了颜色归一化技术和旋转功能来增强BreakHist数据。处理完所有这些数据后，我们获得了约285,000张图像。...确定了该模型在验证集上的准确性。然后，在ICIAR数据集上测试了该模型，以确定增强后的图像是否提高了我们在不同领域中检测癌症的能力。
缘起 《你被追尾了》中预告了加速碰撞检测的算法——四叉树（for 2D），所以本文就来学习一下....分析 首先是为什么要使用四叉树进行优化，其实《你被追尾了》中已经说了，这里简单复习一下，碰撞检测是一种比较昂贵的操作....一种优化途径是减少非必要的碰撞检测的次数。比如两个物体位于屏幕的左上角和右下角，显然是不可能发生碰撞的，因此不需要检测它们之间是否会发生碰撞。这正是四叉树发挥作用的地方。...当越来越多的物体被放入该区域（记做 R，region）的时候，就会导致该区域（节点）的分裂（split）. 具体多到什么程度开始分裂，你可以在程序中进行自定义....就是能实时（其实是每一帧）展示出 四叉树的样子，以及填充发生碰撞的小球对（ball pair）. 框中的小球和边界都是弹性碰撞，小球碰撞时彼此互相穿过.
在作者的方法中，每个节点在其本地数据集上训练一个检测变形器（DETR），而中央服务器则联邦化网络的backbone部分。...大多数2D方法通过将狭窄程度划分为两到三个严重 Level 或通过阈值FFR/iFR值来对血流阻力进行狭窄分类，以检测出对血流动力学具有重要意义的狭窄。...另一种方法是将注意力集中在关键帧中的血管上，即在预处理分割阶段对它们进行突出显示； Au等人；赵等人（2021，2021）；Wan等人（2018）。...因此，在训练时间，联邦中的每个节点 ，局部优化有限和目标： 定义 如下： 其中 是使用模型参数 进行的 目标检测损失。...在作者的方法中，联邦中的每个节点都训练一个DETR模型来检测从心导管视频中提取的关键帧中的高度严重狭窄。在每个周期结束时，中央服务器接收来自节点的模型的后背，并进行汇总。
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