今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...scikit-image库执行实际的连接组件分析。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。
》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。...人脸检测中的图像金字塔 人脸检测任务，输入是一张图像，输出图像中人脸所在位置的Bounding Box。因为卷积神经网络强大的特征表达能力，现在的人脸检测方法通常都基于卷积神经网络，如MTCNN等。...网络确定后，通常只适用于检测一定尺寸范围内的人脸，比如MTCNN中的P-Net，用于判断12 × 12大小范围内是否含有人脸，但是输入图像中人脸的尺寸是未知的，因此需要构建图像金字塔，以获得不同尺寸的图像...Seetaface 可以再看一下Seetaface中是如何构建图像金字塔的，Seetaface人脸检测使用的是非深度学习的方法，检测窗口大小impl_->kWndSize = 40，其对应MTCNN中网络适宜检测的人脸大小...网络/方法能检测的人脸尺寸，定义为net_face_size 金字塔层间缩放比率，定义为factor 缩放图像是为了将图像中的人脸缩放到网络能检测的适宜尺寸，图像金字塔中 最大尺度max_scale
使用 tmuxp 可以很好的帮助我们来管理 tmux 的会话(session)，解决了平时在使用 tmux 工具时候的痛点。 1....我们在使用的时候，可以使用 YAML, JSON 以及 dict 字配置项来启动我们配置好的窗口和面板。使用时候需要注意的是，只支持 tmux>=1.8 的版本。...当然我们也可以使用其提供的命令，进行会话的相关操作和使用。下来就让我们一起去看看，如何使用吧！...测试开发配置 主要介绍在我们实际开发和测试当中应该如何使用该工具 [1] 定制高级开发环境 作为开发环境时候的相关配置 session_name: tmuxp start_directory: ./ #.../manage.py runserver # 假设您的.tmuxp.yaml位于项目的根目录中 # 可以使用shell_command_before将自己置身于虚拟环境中 session_name:
微软Garage的最新项目之一，利用AI来确定卫星图像中需要注意的精确项目。Earth Lens是今天推出的一款新的开源iPad应用程序，识别，跟踪和分析距离地面数英里的照片中的物体。...微软Garage项目经理Lainie Huston在一篇博客文章中写道：“从图像数据中提取洞察力是一个昂贵的过程，可能需要数天时间才能推迟决策过程中的关键任务。...你通常需要一个专门的团队来梳理成千上万的卫星图像。” 为了加快这一点，参加微软车库实习计划的温哥华实习生建立了一个应用程序，可以借助卫星数据和计算机视觉，协助救灾和环境保护。...用户只需轻点几下即可打开和关闭对象类，或者在时间序列模式下查看卫星图像，该模式可以绘制数据可视化图表中的变化，模式和趋势图表。...“我们对地球镜头的愿景是利用技术和AI来改变工作的方式，”地球镜头项目经理实习生Michelle Chen表示，“自动化图像识别的兴起使人道主义组织能够对损害进行分类，并优先考虑需要立即帮助的区域。”
人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置。...deploy.prototxt.txt：人脸检测模型的模型架构。 我们有一个用于人脸检测的 .pb 文件，它是一个 protobuf 文件（协议缓冲区），其中包含模型的图形定义和训练权重。...在这篇文章中，我们学习了如何创建一个年龄预测器，它也可以检测你的脸并用边框突出显示。
简而言之，隐写术的主要目的是隐藏任何文件（通常是图像、音频或视频）中的预期信息，而不实际改变文件的外观，即文件外观看起来和以前一样。...在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在，让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中，实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下： 对于数据中的每个字符，将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素，其总 RGB 值为 3*3=9 个。...重复这个过程，直到所有数据都被编码到图像中。 例子 假设要隐藏的消息是‘Hii’。 消息是三个字节，因此，对数据进行编码所需的像素为 3 x 3 = 9。
因此想用机器学习来完成这项工作 理念 从普通图像中检测聊天屏幕截图的任务可以表述为经典的二进制图像分类问题！可以使用卷积神经网络（CNN）来完成这项工作。...CNN的输入层将是一幅图像，输出层将仅包含一个神经元，告诉输入图像是正常图像还是聊天屏幕截图。在接下来的部分中，将介绍构建模型的所有细节。 数据采集 在机器学习中，一切都始于数据。...第一个表示聊天屏幕截图，另一个表示普通图像。因此从不同的消息传递应用程序（如WhatsApp，Messenger，Instagram等）中收集了与朋友聊天的屏幕截图。...在卷积基础中，使用了两个卷积块，每个包含32个过滤器。内核大小为3 * 3。第一卷积层的输入尺寸为64 * 64 * 3（大小为64 px * 64 px的 RGB图像）。...馈送数据 由于数据是以上述特定方式组织的，因此现在可以使用ImageDataGenerator类和Keras的flow_from_directory方法来扩充数据并将其输入模型。
该工具可以帮助广大研究人员轻松识别应用程序实现中的逻辑漏洞。我们这里所指的逻辑漏洞，即能够导致DBMS获取错误结果集的安全漏洞（比如说忽略数据记录等等）。...SQLancer能够在下面两个阶段进行操作： 1，数据库生成：此阶段的目标是创建一个填充有数据的数据库，并向DBMS输入测试用例以尝试识别和检测不一致数据库状态。...除此之外，该工具还会使用其他类型的语句（如创建索引和视图以及设置DBMS特定选项的语句）来测试目标DBMS； 2，测试：此阶段的目标是针对生成的数据库检测逻辑错误。...工具安装&使用 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地，然后创建一个JAR，并开启SQLancer来测试SQLite，此过程使用的是非优化引用引擎结构（NoREC）： git clone https...我们可以使用“—num-tries”来控制SQLancer在找到多少漏洞之后停止运行。除此之外，我们也可以使用“—timeout-seconds”来指定SQLancer允许执行的最大超时。
关于Badsecrets Badsecrets是一个功能强大的Python代码库，可以帮助广大研究人员从多种Web框架中检测出已知的敏感信息。...该项目旨在成为各种“已知敏感信息”（例如，教程中的示例中的ASP.NET机器密钥）的存储库，并提供一个与语言无关的抽象层来识别它们的使用。...cookie（在signed_cookie模式下）是否存在已知的Django secret_key Rails_SecretKeyBase 检查Ruby on Rails签名或加密的会话cookie（来自多个主要版本...和Myfaces实现是否使用了已知或弱密钥 Symfony_SignedURL 检查Symfony的“_fragment”url中是否存在已知的HMAC密钥 Express_SignedCookies_ES....ovqRikAo_0kKJ0GVrAwQlezymxrLGjcEiW_s3UJMMCo （向右滑动，查看更多） URL模式下，连接一个目标并尝试使用所有模块检测所有敏感信息： badsecrets
基于AI深度学习的目标检测算法也日益成熟且进步，通过AI安全帽检测算法，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控在行业多场景下的智能分析与处理能力。...1、安全帽识别算法的工作原理：1）判断工人存在的区域，使用人脸检测模块对人脸进行标记；采用AI算法，其目标检测框架可以实现对多类目标物体的检测。...2）提取工人头部子区域；统一在各区域的中部靠上方部分提取，将提取区域固定为正方，将分离出来的头部区域再输入到之后的网络中作后续分析。3）对提取到的图像采用二分类方法，判断工人是否佩戴安全帽。...2、AI边缘计算硬件：TSINGSEE青犀视频近期发布的边缘计算硬件AI智能分析网关，内嵌多种AI深度学习算法，包括人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法等，可实现对视频监控场景中的人脸...3、在场景中的实际应用：通过将部署在工地、工厂各个出入通道口、作业区域等位置的摄像机统一接入AI智能分析网关，基于内置的安全帽检测算法，可基于监控视频的图像，对监控范围内的工作人员实时检测是否有佩戴安全帽
关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大的webshell检测工具，该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发，可以帮助广大研究人员在特定目录中检测潜在的webshell...ShellSweep由多个脚本模块组成，能够通过计算文件内容的熵来评估目标文件是webshell的可能性。高熵意味着更多的随机性，而这也是webshell文件中代码加密和代码混淆的典型特征。...，可以忽略某些特定哈希的文件； 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容的熵： 1、计算每个字符在文件中出现的频率； 2、使用这些频率来计算每个字符的概率...（这是信息论中熵的公式）； 工具下载 广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/splunk/ShellSweep.git 相关模块...ShellScan ShellScan模块能够扫描多个已知的包含恶意webshell的目录，并按照文件扩展名输出熵的平均值、中位数、最小值和最大值。
功能介绍 LDAP 1、枚举域管理员用户 2、枚举域控制器 3、使用密码枚举未过期的域用户 4、使用旧密码枚举域用户 5、使用指定的描述枚举域用户 6、枚举未采用默认加密的域用户 7、使用受保护的特权域账号枚举域用户...Python 3 如果你使用的是Debian或Ubuntu系统的话，还需要执行下列命令来安装其他依赖： $ sudo apt-get install libsasl2-dev python-dev libldap2...-dev libssl-dev 如果你使用的是Kali系统的话，还需要执行下列命令来安装其他依赖： $ sudo apt-get install libsasl2-dev python2-dev libldap2...1.1.1.1") -j 启用哈希破解(john) -jp [path] John代码路径 -w [wordList] 使用的字典文件路径...LDAP（带SSL） 微软高级威胁分析（ATA） ATA可以检测下列两种可疑事件，但并不会触发通知警报： 1、通过LDAP（无SSL）协议建立的连接； 2、Kerberoastable攻击； 具体可以参考下图
问题描述 因工作需要导出Excel文件，使用技术为EasyPOI,EasyPOI是一个非常好的导出文件工具，官网提供非常详细的使用文档，在项目中使用EasyPOI的模板导出功能，官方提供的示例代码中，模板的路径都是本地...，我使用时也是把Excle模板文件放在本地，因为之前需要导出的地方，不是很多，模板文件放在本地也没有太大问题，但是由于现在需求变更，会有大量的模板需要导出，如果放在本地会造成项目容量变大。...现在想把导出的模板保存在远程的FTP服务中，EasyPOI读取FTP的中模板文件生成Excle文件。...[601849-20210725160050652-734949478.png] 总结 EasyPOI不提供读取远程模板文件，但是我们可以通过其它方法来实现，下次导出Excle有格式样式改变，我们可以直接调整...FTP中的模板文件就可以实现，不用重新部署项目。
问题描述 因工作需要导出Excel文件，使用技术为EasyPOI,EasyPOI是一个非常好的导出文件工具，官网提供非常详细的使用文档，在项目中使用EasyPOI的模板导出功能，官方提供的示例代码中，模板的路径都是本地...，我使用时也是把Excle模板文件放在本地，因为之前需要导出的地方，不是很多，模板文件放在本地也没有太大问题，但是由于现在需求变更，会有大量的模板需要导出，如果放在本地会造成项目容量变大。...现在想把导出的模板保存在远程的FTP服务中，EasyPOI读取FTP的中模板文件生成Excle文件。...4、需要根据模板导出的地方，使用上面的方法,如下 ? 5、运行代码，生成的文件如下 ?...总结 EasyPOI不提供读取远程模板文件，但是我们可以通过其它方法来实现，下次导出Excle有格式样式改变，我们可以直接调整FTP中的模板文件就可以实现，不用重新部署项目。
这篇文章介绍了作为洞察数据科学研究员，如何构建一个分类机器学习算法（Crash Catcher），该算法使用分层递归神经网络来隔离数百万小时视频中的特定相关内容。...细节：分级递归神经网络 视频数据集由于其结构而具有挑战性 – 使用标准图像识别模型可以理解视频中的每一帧，因此理解整体语境更加困难。每个视频都是我想分类为有/没有撞车事故的数据点。...为了解决这些依赖性问题，我最初使用了预先训练的卷积神经网络（Google Inception模型）将每个视频中的每个图像矢量化为一组特征。...这种设置对于公司来说更有用，他们想要分析更长的视频。这段代码可以将长视频分割成独立的短段，同时由我的HRNN进行筛选，以检测视频中是否包含了事故。...这意味着对每个段的分析需要并行处理多个GPU/节点，以减少处理视频所需的总时间。 这个模型做得怎么样? 我使用了60%的数据集进行训练，20%来验证我的HRNN模型。
Vue.js非常适合使用这些类型的API。 在本教程中，您将创建一个使用Cryptocompare API的Vue应用程序来显示两个主要加密货币的当前价格：比特币和Etherium。...熟悉JSON数据格式，您可以在JavaScript中了解如何使用JSON来了解更多信息。 熟悉向API发出请求。 有关使用API的综合教程，请参阅如何在Python3中使用Web API 。...虽然它是为Python编写的，但它仍将帮助您理解使用API的核心概念。 第1步 - 创建一个基本的VUE应用程序 我们来创建一个基本的Vue应用程序。...我们将构建一个带有一些模拟数据的HTML页面，我们最终将用来自API的实时数据替换它们。 我们将使用Vue.js来显示这个模拟数据。 对于第一步，我们将所有代码保存在一个文件中。...这就是Vue如何让我们在UI中声明性地呈现数据。 我们来定义这些数据。
首先需要在Spring配置文件中增加如下配置： 然后可以用@Component、@Controller...、@Service、@Repository注解来标注需要由Spring IoC容器进行对象托管的类。...这几个注解没有本质区别，只不过@Controller通常用于控制器，@Service通常用于业务逻辑类，@Repository通常用于仓储类（例如我们的DAO实现类），普通的类用@Component来标注
📷 1、点击[命令行窗口] 📷 2、按<Enter>键 📷 3、点击[命令行窗口] 📷 4、按<Enter>键 📷 5、点击[命令行窗口] 📷 6、按<Ente...
关于PHP Malware Finder PHP Malware Finder是一款针对主机安全和PHP安全的强大检测工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松检测其主机或服务器中可能存在的潜在恶意...PHP Malware Finder本质上就是一款恶意软件检测工具，它将尽其所能地去检测那些经过代码模糊/混淆处理的恶意代码，以及潜在恶意PHP文件中所使用的各种PHP功能函数。...工具运行机制 整个检测过程是通过对目标主机或服务器的文件系统进行数据爬取来实现的，并根据一组YARA规则测试文件来执行恶意文件的检测。没错，就是这么简单！...PHP Malware Finder没有使用基于哈希的方法，但它会尽可能多地使用语义模式，检测诸如“一个$_GET变量被解码两次，解压，然后传递给某个危险的系统函数”这样的场景。...我们可以通过Linux包管理器来完成安装： Debian： sudo apt-get install yara Red Hat（需要EPEL库）： yum install yara 除此之外，我们还可以使用下列命令从源码编译
当然了，你也可以使用Grouper2来做其他的事情，但严格意义上来说，Grouper2并非专业的审计工具。...Grouper2的特性如下： 1、更准确的文件权限检测，不需要磁盘磁盘读写。 2、不会忽略GPP密码。 3、提供HTML输出选项。 4、多线程支持 5、支持离线运行。...如果生成的JSON报告格式有问题，用户还可以使用-g选项来优化输出结果。 当然了，如果你需要更加“格式化”的报告，你还可以使用-f “$FILEPATH.html”来生成HTML格式的报告。...如果生成报告中的数据量过大，你还可以设置一个“兴趣等级”，通过使用-i $INT选项即可设置等级，比如说-i 10。 如果你不想对旧策略进行分析，你还可以直接使用-c选项来跳过这些策略。...在上图中我们可以看到，很明显某个用户对注册表中的ACLS做了一些什么… 当然了，广大研究人员可以根据自己的需要来使用Grouper2，但请不要将其使用于而已用途。
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