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超声波指纹识别和光学指纹识别_指纹识别不了怎么办

去年机种都还采用电容式方案的三星，今年依照不同等级机型采用不同方案，让超声波、光学、电容式同时并存在今年产品当中，这也让指纹识别技术引起市场讨论。...进一步以目前市场价格来看，业内人士透露，超声波指纹识别约落在 12~15 美元，光学式则为 7~8 美元，电容式则在 2 美元以下。...，苹果在 iPhone X 则将识别方式改为 3D 人脸识别，其他手机厂商设法将指纹识别置于侧边或背盖做为短暂的衔接，等待的就是屏幕嵌入式指纹识别，不管是光学式或者超声波都是目前大厂所著力开发的方向。...在超声波方面，由高通把持技术专利，而且湿手指已经可以使用，技术概念是在面板后加入传感器，在显示面板上的任何位置皆可捕捉指纹图像，效能与识别度高于光学式方案，过去多为实验机型，今年将首度将有旗舰机型进入量产...A 系列手机中采用，且为了做出差异性并宣告技术优势，因此旗舰机型首度采用超声波指纹识别。

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深度学习、图像识别入门，从VGG16卷积神经网络开始

现在我们来解决这个问题：比如：我们需要做一个300*300的原始矩阵，用一个3*3卷积核（粉红色矩阵）来扫，扫出来，按照之前公式，结果的矩阵应该是：298*298的矩阵，但是这样很难计算，减得也不多，反而增加我计算难度...→ 第三层卷积后维度变成512； Conv3_2 s=2 → 第三层卷积层里面的第二子层，滑动步长等于2（每次移动两个格子） 好了，我们有了以上的知识可以考试剖析VGG16卷积神经网络了...三、利用之前的基本概念来解释深层的VGG16卷及网络； 【1、从INPUT到Conv1：】 首先两个黄色的是卷积层，是VGG16网络结构十六层当中的第一层（Conv1_1）和第二层（Conv1_2），...64 那么第二层仍然有池化有128个卷积核，联想推理： 出来的应该是75*75*128；这一步没有问题，我们继续往下分析： 【4、进入Conv3的推演：】 可以知道第三层有256个卷积核，包含三层小的卷基层

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安全小课堂第125期【业务逻辑漏洞挖掘】

n 发送的表情是否可以修改长宽（真实案例） 三、购物app n 购买数量：为0，小数，负数，正负值（A为-1，B为2，总值为1） n 代金卷：并发领取，遍历领取，同一个代金卷重复使用，未满足条件使用代金卷...五、 再来说一个某云服务器刷代金卷。这个逻辑就比较简单了，测试的时候我发现了这个网站正在搞活动，送代金卷，根据我玩游戏的经验，程序总是喜欢在后台做一些隐藏的道具或者测试道具，只是屏蔽了前端。...这时候我去领取代金卷时，用工具burp对ID进行遍历。13000-14000，遍历后发现居然领到了大金额无门槛的代金卷 ?...领到了很多张这种无门槛的代金卷，我一看过期了，但是使用时候却能选择，并且成功使用购买的产品，于是我猜测应该是内部测试时程序给配置的吧，由于疏忽忘记加白名单所以谁都可以领取到了。...下面这个act_ids就是代金卷的组合。可以只保留一个然后进行遍历操作。

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智哪儿评测：飞利浦DDL708-FVP系列人脸可视智能锁

就拿这款飞利浦DDL708-FVP来说，3D人脸识别、远程可视双向对讲、微信小程序控制、超声波异常侦测抓拍、室内感应开门、4英寸显示屏、红外夜视等等等等，全部给你配齐。...飞利浦DDL708-FVP人脸可视智能锁搭载了商汤科技的双目识别技术，当用户靠近门锁1米范围内时，超声波传感器就会立刻唤醒人脸识别模块，开始解锁操作。什么叫双目识别？...照例，我们还测试了用户在不同配饰下的识别效果。墨镜。帽子。结果，非常令人满意。而选择它的理由，并不仅仅是人脸识别。...这一功能是通过超声波传感器实现的，你可以自行设置侦测距离和逗留时长，按需选择。选购智能锁时，很多人的顾虑是家里的小孩或宠物误开。这一点，飞利浦智能锁早就考虑到了。...有人说，它只是一把锁，至于这么卷吗？正所谓好马配好鞍，好房也得配把好锁。你的智能家居体验，就从一款飞利浦智能锁开始。​

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渗透测试常见点大全分析

Apache是从右到左开始判断解析，如果为不可识别解析，就再往左判断 15年的Apache Commons Collections 反序列化远程命令执行漏洞 Apache Commons Collections...密码找回重置任意用户账户密码批量重置用户密码新密码劫持短信验证码劫持用户邮箱劫持篡改购买支付商品金额篡改商品数量篡改交易信息泄漏充值虚假充值金额充值数量篡改篡改充值账户抽奖/活动刷取活动奖品盗刷积分抽奖作弊代金卷.../优惠卷批量刷取代金卷/优惠卷更改代金卷金额更改优惠卷数量订单订单信息泄漏用户信息泄漏订单遍历账户账户绕过账户余额盗取账户绑定手机号绕过会员系统用户越权访问个人资料信息泄漏个人资料遍历传输过程COOKIE...电商行业通用业务模块业务逻辑漏洞登陆暴力破解用户名密码撞库验证码爆破和绕过手机号撞库账户权限绕过注册恶意用户批量注册恶意验证注册账户存储型XSS密码找回重置任意用户账户密码批量重置用户密码新密码劫持短信验证码劫持用户邮箱劫持篡改购买支付商品金额篡改商品数量篡改交易信息泄漏抽奖/活动刷取活动奖品盗刷积分抽奖作弊代金卷.../优惠卷批量刷取代金卷/优惠卷更改代金卷金额更改优惠卷数量订单订单信息泄漏用户信息泄漏订单遍历账户账户绕过账户余额盗取账户绑定手机号绕过抢购活动低价抢购抢购作弊刷单运费运费绕过会员系统用户越权访问个人资料信息泄漏个人资料遍历传输过程

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压力之下番茄也会「惊声尖叫」，特拉维夫大学发现植物王国不沉默

内容一览：过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过声波传递信息。...关键词：农学 支持向量机 卷神经网络 作者 | Esther、缓缓 编辑 | 三羊 自然界的不良环境，包括地理位置、气候条件和人类活动等多个方面因素，会对植物造成危害，这些危害被称为困境或胁迫 (Stress...所以，过往科学家虽然也能检测到植物的声音，但声波都是依靠植物本身传播，再被设备接收到，不能证明外界也能听到。...第二阶段，将隔音箱放置在一个嘈杂的温室环境中，用训练好的模型识别噪音和不同环境下植物的声音。 第三阶段，探究植物发声和干旱程度的关系，同时记录了其他种类植物的声音状态。...实验结果如图所示，基于散射网络的 SVM 能成功识别出干旱和被剪断植物，并且准确率在 70% 左右。

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腾讯云云服务器Centos系统安装MySQL数据库详细教程

前言 今天是2021年的2月2日，可以说我把一件压在心底很久的一件事做了，今天我用代金卷买了4个月的云服务器，申请了备案，并且配置了MYSQL，有兴趣的可以往下看看，如果是奔着标题来了的，可以直接看下面...之后陆陆续续买过很多域名，最后都是无功而返，上半年买过一个月的服务器，但是当我准备备案时，却告知我服务器购买期限必须三个月，这一次又给干懵了，在机缘巧合下，我加入了腾讯云的云+社区，我得知只要入驻和邀请好友就可以获得代金卷...话说腾讯云+社区的代金卷是无门槛的，可以随意使用，大家如果想购买服务器或者域名可以扫这个二维码申请，只要符合条件并通过，就会给你100代金卷。 ?

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移动硬盘无法访问提示此卷不包含可识别的文件系统怎么办？

移动硬盘无法访问提示"此卷不包含可识别的文件系统"怎么办？如何修复？移动硬盘里有重要数据，有办法恢复吗？不要着急，小编一一为你解答。...本文谈到的"此卷不包含可识别的文件系统"也会发生在移动硬盘上。将移动硬盘接到电脑上，打开文件管理器，双击移动硬盘分区，系统会弹出下图的错误信息"位置不可用。无法访问。此卷不包含可识别的文件系统。...请确定所有请求的文件系统驱动程序已加载，且此卷未损坏。" "此卷不包含可识别的文件系统" 与分区打不开提示格式化问题类似，解决方法差不多。首先将重要数据恢复回来，然后将分区格式化。...移动硬盘无法访问提示"此卷不包含可识别的文件系统"怎么办？ 第一步：进行移动硬盘数据恢复，将重要数据恢复到其他分区。...第二步：将无法访问的移动硬盘格式化 移动硬盘无法访问提示"此卷不包含可识别的文件系统"问题最简单的解决方式是格式化。不过，在格式化之前，建议先查看下已经恢复的数据。

4.6K30

让图像识别准确率瞬间下降40个点，「江苏卷」版ImageNet你考得过吗？

这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单，创造更令人惊讶的表现。...「江苏卷」版 ImageNet MIT 和 IBM 开发的这个 ObjectNet 数据集包含 50,000 张图像，与 ImageNet 的测试集图像数量相当。...为了增加难度，他们还选择去美国之外的地方拍摄，因为 Facebook 的一项研究表明，在识别家用物品方面，模型在欧洲和北美的识别准确度要高于在亚、非的识别准确率。...在去掉训练集之后，ObjectNet 明显能够很好地评估图像识别模型的泛化能力。...他们下一步会继续探究为何人类在图像识别任务上具有良好的泛化能力和鲁棒性，并希望这一数据集能够成为检验图像识别模型泛化能力的评估方法。

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智能门锁：指纹识别概述

在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。...超声波指纹识别 超声波指纹识别使用压电换能器发射超声波穿透皮肤表皮层，超声波遇到两种介质的交界处产生反射，压电材料通过测量反射回来的声波时间和强度生成对应的灰度图像，然后进行图像处理。...指纹的间距在几百个微米左右，而超声波传感器很容易做到几十个微米，因此其识别能力很强。...但与光学式传感器类似，基于图像的识别上，超声波指纹识别也容易被3D打印的树脂指纹模破解，因此其防伪能力存在一定的隐患。...在应对手指污染，如汗渍、湿手指方面，超声波成像能力最为强健，在防伪以及耗电方面，电容式传感器识别性能优于其他两种方案，但针对3D打印的指纹膜如果做相应的导电处理，依然能对电容式传感器做一定的伪识别攻击。

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【干货】怎样用深度学习做语音识别

怎样将声波转换为数字呢？让我们使用“Hello”这个声音片段作为例子： ? “Hello”的声波 声波是一维的。每个时刻的声波只有一个单一的值，这个值的大小基于波的高度。...让我们放大上述声波的一小片段看看： ? 为了将这段声波转换成数字，我们需要记录等间隔点的波的高度： ? 对一段声波采样 这个过程叫做采样（sampling）。...每个数字代表间隔1/16000秒的声波的振幅 数字采样重建原始声波 你可能认为采样只是原始声波的粗略近似，因为它只是偶然的读数。我们的读数之间有间隔，所以我们必定会丢失一些数据，是这样吗？ ?...预处理采样的音频数据 我们现在已经有一组数字阵列，每个数字代表声波间隔1/16000秒的振幅。 我们可以把这些数字馈送入神经网络，但是试图直接处理这些样本来识别语音模式是很困难的。...为了让这些数据更容易为神经网络处理，我们把这些复杂的声波分解为一个个组成部分。我们将它分解为低音部分，更低音部分，等等，然后将每个频带（从低到高）的能量相加，为该音频片段创建一个有排序的识别码。

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机器学习原来如此有趣：如何用深度学习进行语音识别

将声音转换为比特（Bit） 显然，语音识别的第一步是–我们需要将声波输入到电脑中。 我们应该怎么将声波转换为数字呢？让我们使用我说的「hello」这个声音片段举个例子： ?...大数据 声波是一维的，它在每个时刻都有一个基于其高度的值。让我们把声波的一小部分放大看看： ? 大数据 为了将这个声波转换成数字，我们只记录声波在等距点的高度： ?...但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样： ?...预处理我们的采样声音数据 我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。...这和语音识别是一样的道理。 我们需要傅里叶变换（Fourier Transform）来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波，我们就将每一份频段所包含的能量加在一起。

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