上礼拜发现的关于使用 this.getPageNumWords()&this.getPageNthWord() 方法来进行混淆的 PDF 漏洞不久,我们发现另外一个在 PDF 漏洞中更加强大的混淆利用技术。这种技术使用所谓的“隐写术”方法来隐藏嵌入在 PDF 文件中的图像中的恶意 Javascript 代码,它非常强大,因为它可以绕过几乎所有的 AV 引擎。
我可以很激动地说,我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了!在这篇文章中,我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块,这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的,该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【导读】随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个,对有人脸识别技术
Lazy Load 这个 jQuery 插件,是用来缓冲加载图片的插件。如果一篇文章很长有很多图片的话,下载图片就需要很多时间。而这款插件,会检测你的滚动情况,只有你要看到那个图片的时候,它才会从后台请求下载图片,然后显示出来。使用这个插件,可以在需要显示图片的时候,才下载图片,所以可以减少服务器的压力,避免不必要的资源下载。如果一个人不看下面的图片,那加载下面的图片就是一种浪费。
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
用 JavaScript 处理图像可能非常困难且繁琐。 幸运的是,有许多库可以让这些变得简单得多。 下面介绍一些图像处理的库。
网络爬取和网络抓取相辅相成,对于公共数据收集来说至关重要。电子商务企业会使用网络抓取工具从各个网站收集新数据。然后,将抓取到的信息用于改进业务和营销策略。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
使用CSS,我们可以使用 preferreds-color-scheme 媒体查询来检测暗模式。
在超市、地铁、车站等很多场景中,人脸识别已经被广泛应用,但是这个功能究竟是怎么实现的?
创建XMLHttpRequest对象,也就是创建一个异步调用对象;判断XHR对象属性;创建一个新的HTTP请求,并指定该HTTP请求的方法、URL及验证信息;设置响应HTTP请求状态变化的函数;发送HTTP请求;获取异步调用返回的数据;使用JavaScript和DOM实现局部刷新。
通常在上传页面里含有专门检测文件上传的 JavaScript 代码,最常见的就是检测文件类型和展名是否合法。
在当今数字化时代,数据是金钱的源泉,对于许多项目和应用程序来说,获取并利用互联网上的数据是至关重要的。其中之一的需求场景是从网页中抓取图片链接,这在各种项目中都有广泛应用,特别是在动漫类图片收集项目中。
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。
背景 测试是完善的研发体系中不可或缺的一环。前端同样需要测试,你的css改动可能导致页面错位、js改动可能导致功能不正常。由于前端偏向GUI软件的特殊性,尽管测试领域工具层出不穷,在前端的自动化测试上面却实施并不广泛,很多人依旧以手工测试为主。本文试图探讨前端自动化测试领域的工具和实践。 为什么需要自动化测试 一个项目最终会经过快速迭代走向以维护为主的状态,在合理的时机以合理的方式引入自动化测试能有效减少人工维护成本。自动化测试的收益可以简单总结为: 自动化的收益 = 迭代次数 * 全手动执行成本 - 首次
近年来,计算机视觉一直都是热门话题,造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力,利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上,你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。 1. TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一,TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground,用户可以借此得到更好的神经网络可视化,很适合教育目的。
有了如navigator.mediaDevices.getUserMedia这样的api结合新版Chrome为Android提供的照片选择器,无论是捕获图像、获取实时视频数据还是上传本地图片都变得非常容易。不过目前这些动态或静态图像数据处理都是不透明的,尽管图片实际上包含了许多有趣的特征,如人脸、条形码和文本。
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与:王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet,该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头,就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放,Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作,TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型,可以在浏览器中实时估计人体姿态。 模型 Demo
看到很多小伙伴都把自己好用好玩的站点分享出来了,我也是一个收集工具站点的爱好者。 由于有一些比较常见的网站,很多人已经分享过了,下面都是我从收藏夹中几百个网站里筛选出的,我个人认为这些对前端非常有帮助的 20+站点,希望可以在你前行的道路上,对你有所帮助!
本文是来自SFVideo Technology 2019年7月的演讲,演讲者是Matt McClure,演讲题目是"HavingFun with HTML5 Video and Canvas",关于HTML5视频和Canvas的使用。
图片懒加载是一个很受欢迎的优化站点的方法,因为它很容易实现,并且能明显提升性能。使用惰性加载,我们可以异步加载图片,这意味着可以只加载浏览器视口内的图片。 大约一年前,图像和iframe的原生惰性加载特性已发布,但是仅针对谷歌和其他主流浏览器。该功能的重点是使浏览器可以控制何时请求图像或iframe资源,这使得开发工作更加容易。在此前,唯一的选择是使用JavaScript插件来监视视口更改并动态加载资源。现在,浏览器也可以原生支持(懒加载)。
如果你的网页中需要使用大量初始不可见的(例如,悬停的)图像,那么可以预加载这些图像。
如今,大量的跟踪器正在收集用户在线活动的信息。出于各种原因,我们好像已经习惯了在线服务提供商、营销机构和分析公司跟踪我们的每一次鼠标点击、社交帖子、浏览器和流媒体服务历史记录。 基于所收集信息类型的不同,跟踪器也分为不同的类型,包括广告跟踪器、分析跟踪器等等,其中大部分用于网站和内部应用程序。当然,还有更多功能的跟踪器,用于网站、内部应用程序,甚至电子邮件中。本文描述了这些跟踪器类型中的一种:网络信标,又称网页臭虫(web beacon),并揭示了网站和电子邮件中最常见的20个网络信标。 网络信标概念
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。
这绝对是我玩过的最乏味的一次XSS。 我使用Burp进行枚举,用高级选项来控制测试范围。
从大多数网站收集公共数据可能不是什么难事。但还有许多网站是动态的,并且使用JavaScript加载其内容。使用JavaScript动态加载内容,又被称为AJAX(非同步的JavaScript与XML技术)。面对这种情况,我们就需要用到不同的方法来从这些网站上收集所需的数据。今天,Oxylabs将为您重点介绍使用Beautiful Soup抓取AJAX动态网站的相关内容。
各位宝友大家好,今天给大家带来了 smartcrop.js ,它是什么呢?通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下:Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
一般这种就是只是做了前端的后缀格式限制。先把马改成能正常上传的格式,开启抓包,上改了后缀的马,抓包,改马的后缀。放行。成功绕过
Ipywidgets在Jupyter生态系统中扮演着重要角色,它带来了用户和数据之间的互动。小工具组件是多种的Python对象,通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示:按钮,滑块,文本输入,复选框等。
作为一名合格的前端开发人员,如果您想节省一些时间并提高工作效率,下面这些插件库你一定能用的上!
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。一些介绍可参考:
在与谷歌创意实验室的合作,我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型,它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示(链接在文末)。
你不懂JS - 可能是用现代JavaScript编写的最好的书,完全可以免费在线阅读,或者可以买来支持作者。
在python语言中,通过文件、摄像头获取数据,并不是什么难事。但对于浏览器来说,出于安全的考虑,并不能直接访问本地文件,至于访问摄像头、麦克风这样的硬件设备,只是从HTML5才开始得到支持。本文就如果获取数据展开讨论,看看在浏览器中提取数据有哪些方法。
what?你没有看错,强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库(tracking.js),通过这篇文章,你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 tracking.js
在当今快节奏的数字世界中,网站性能在决定任何在线企业的成功方面起着至关重要的作用。
https://blog.bitsrc.io/javascript-optimization-techniques-for-faster-website-load-times-an-in-depth-guide-cd2985194a07
一个非常简单的键盘记录程序,可捕获击键并将其每秒发送到外部页面.JS和PHP代码在归档中提供的PHP。
本文主要介绍了高可维护的JavaScript代码规范,包括变量命名、注释、函数、正则表达式、对象、闭包、性能、模块化、私有变量、代码格式化、测试、编码规范、工具和最佳实践等。同时,本文还提供了常见代码规范的具体示例和JavaScript代码规范检查工具的输出结果。通过遵循这些规范,可以大大提高代码的可读性和可维护性,从而提高开发效率。
本文首发于政采云前端团队博客:基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
懒加载(Lazy Loading)是一种优化技术,它允许延迟加载资源的执行,直到这些资源真正需要时才加载。这种方法可以提高性能,因为它减少了初始加载时间,并可以节省带宽。
在过去的几年里,机器学习为各行各业开创了新纪元,诞生了许多成功的案例: Facebook 的面部识别,Netflix 的智能电影推荐系统,PrimaAI 的图像风格转换,Siri 的语音识别,Google Allo 的自然语言处理,及其他很多开发中的项目。
我们可以在事件发生时执行 JavaScript,比如当用户在 HTML 元素上点击时。
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