Linux 的 ifconfig 命令可以用来查看、配置或激活网络设备的信息，包括设备的IP地址、子网掩码、广播地址、MAC地址等。
kali的命令行中可以直接使用 nmap 命令，打开一个「终端」，输入 nmap 后回车，可以看到 nmap 的版本，证明 nmap 可用。
最近机房上架了一台Dell PowerEdge R940xa服务器，操作系统准备部署Windows server 2012R2，分区如下：前2块SSD硬盘做系统盘，后面4块机械盘做数据盘。正常安装系统，无非是配置RAID+安装系统就行了，但实际上往往会遇到一些坑，比如配置RAID出现问题，安装系统识别不到硬盘，系统安装后网卡等驱动需要手动安装等，本文总结了配置RAID和安装系统时的一些技巧，期望伙伴们可以快速简洁的安装您的系统。 一、准备工作 1、一张Windows server 2012R2中文启动光盘。 2、规划好硬盘RAID类型，比如RAID1+RAID5。 3、服务器IP等。
唐旭 编译自 ARK Invest 原作 Tasha Keeney, ARK分析师 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 去年11月在凤凰城开始路测的Waymo真·无人车，什么时候才能更大范围真·商
工地车辆未冲洗识别系统集成物联网的车辆未冲洗摄录信息内容系统，AI图象识别技术性、大数据技术等新技术。渣土车清洗检测系统识别即将离开施工工地的剩下车辆开展清理监管、清理识别和未清洗警报。前工业设备对当场进出口和车辆清理台开展实时监控系统系统，捕获和阻拦绕路未清理车辆，根据清理台未清洗车辆，具体清理实际效果未达到标准车辆，并把数据上传到云储存空间进行分析和处理。
nmap 识别出是windows7 ,2008,8.1中的一个,看来windows系统之间的黏性还是挺大的。
自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。
在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。 这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。
虽然特征抓取是非常有利的信息来源，服务特征中的版本发现越来越不重要。Nmap 拥有服务识别功能，不仅仅是简单的特征抓取机制。这个秘籍展示了如何使用 Nmap 基于探测响应的分析执行服务识别。
Linux 提供了各种工具，用于报告和检查 CPU、RAM、存储和网络的操作。本文演示了其中许多实用程序的工作原理。
ping 域名/ip 测试本机到远端主机是否联通。 dig 域名/ip 查看域名解析的详细信息。 host -l 域名 dns服务器 传输zone。 扫描 nmap: -sS 半开扫描TCP和SYN扫描。 -sT 完全TCP连接扫描。 -sU UDP扫描 -PS syn包探测(防火墙探测) -PA ack包探测(防火墙探测) -PN 不ping。 -n 不dns解析。 -A -O和-sV。 -O 操作系统识别。 -sV 服务版本信息(banner) -p 端口扫描。 -T 设置时间级别(0-5) -iL 导入扫描结果。 -oG 输出扫描结果。 操作系统识别: p0f -i eth0 -U -p 开启混杂模式。 xprobe2 ip|域名 检测os。 banner获取: nc ip port 检测端口是否打开。 telnet ip port 检测端口是否打开。 wget ip 下载主页。 cat index.html | more 显示主页代码。 q 退出。 windows枚举 nmap -sS -p 139,445 ip 扫描windows。 cd /pentest/enumeration/smb-enum nbtscan -f targetIP 检测netbios。 smbgetserverinfo -i targetIP 扫描name,os,组。 smbdumpusers -i targetIP 列出用户。 smbclient -L //targetIP 列出共享。 使用windows: net use \\ip\ipc$ “” /u:”” 开启空会话。 net view \\ip 显示共享信息。 smbclient: smbclient -L hostName -I targetIP 枚举共享。 smbclient -L hostName/share -U “” 用空用户连接。 smbclient -L hostName -I targetIP -U admin普通用户连接。 rpcclient: rpcclient targetIP -U “”打开一个空会话。 netshareenum 枚举共享。 enumdomusers 枚举用户。 lsaenumsid 枚举域SID。 queryuser RID 查询用户信息。 createdomuser 创建用户访问。 ARP欺骗: ettercap: nano /usr/local/etc/etter.conf配置文件 Sniff > Unified sniffing > Network interface: eth0 > OK 设置抓包的网卡 Hosts > Scan for hosts (do this two times)扫描网段的主机 Hosts > Hosts list 显示主机列表 Select the default gateway > Add to Target 1 添加主机 Select the target > Add to Target 2 添加主机 Mitm > Arp poisoning > Sniff remote connections > OK 设置ARP攻击 Start > Start sniffing 开始攻击 dsniff -i eth0 监听网卡窃听登录用户密码 urlsnarf -i eth0 嗅探http请求 msgsnarf -i eth0 嗅探聊天软件的聊天内容 driftnet -i eth0 网络管理嗅探图片，音频。 dns欺骗: nano /usr/local/share/ettercap/etter.dns编辑配置文件 Plugins > Manage the plugins > dns_spoof 设置dns欺骗 Mitm > Arp poisoning > Sniff remote connections > OK 设置ARP Start > Start sniffing 开始攻击 Exploits漏洞利用: cd /pentest/exploits/exploit-db 进入目录 cat sploitlist.txt | grep -i [exploit] 查询需要的漏洞 cat exploit | grep “#include”检查运行环境 cat sploitlist.txt | grep -i exploit | cut -d ” ” -f1 | xargs grep sys | cut -d “:” -f1 | sort -u只保留可以在linux下运行的代码
一、用lsusb指令查看一下是否能识别 二、查看/dev设备 ls /dev 查看dev中是否存在一个video0这个设备，如果有了说明系统识别了，如果不能识别，可以试试更新一下系统 安装一个ca
肿瘤的免疫疗法是即手术，放疗，化疗等传统治疗手段之后兴起的一种新型的治疗手段，以PD-1/PD-L1抗体为代表的免疫检查点抑制剂在黑色素瘤，非小细胞肺癌等实体瘤的临床治疗中取得了不错的进展。
识别未戴安全帽系统能从繁杂场景下对多个目标进行同时高精密识别，分析和监测现场人员是不是佩戴安全帽，识别未戴安全帽系统大大提升了时效性，减少了人力成本。识别未戴安全帽系统自动从现场部署的相机视频流中抓拍图像或者视频并警报。识别未戴安全帽系统远距离图像要求人体绝对高度超出总体图像的1/10，即人的双眼能够识别；近距图像要求需要暴露于上身。
工地渣土车清洗识别检测系统集成边缘+Ai视频分析技术、机器视觉、深度学习等技术，利用工地现场的监控摄像头对将要驶离施工工地的渣土车进行实时监管清洗识别，如果渣土车没有清洗，系统就警报。工地渣土车清洗识别检测系统由前端摄像头与后管理系统构成。前端摄像头对现场进出口的车辆冲洗情况，抓拍识别未冲洗车辆并把违规车辆信发送给系统后台，同步发给相关人员的手机上。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
【新智元导读】谢菲尔德大学研究人员日前在学术期刊《群智能》（Swarm Intelligence）刊文，介绍了一个叫“图灵学习”的系统。研究人员表示，这是首个让计算机只通过“看”就学会技能的系统。这种自行理解复杂模型的能力，为研发通用人工智能打下了基础。 上述论文已经公开发表，地址：http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11721-016-0126-1#Sec33 【题目】图灵学习：无需度量推断机器人群行为的方法及其应用（Turing learning: a
摄像机识别未戴安全帽系统利用边缘计算+机器学习与深度学习技术，摄像机识别未戴安全帽系统借助现场布署的监控摄像机RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警，并且抓拍人像分析人员信息、识别是不是戴安全帽、同歩声音报警，将报警信息快照和报警视频存入数据库及时推送给相关人员。
引言 BadUSB最早是在2014年的黑帽大会上研究人员JakobLell和Karsten Nohl提出并展示的。不同于老式的U盘病毒，它利用了USB协议中的一个漏洞，通过模拟键盘、鼠标、网卡等从而让
BadUSB最早是在2014年的黑帽大会上研究人员JakobLell和Karsten Nohl提出并展示的。不同于老式的U盘病毒，它利用了USB协议中的一个漏洞，通过模拟键盘、鼠标、网卡等从而让目标电脑执行恶意代码，达到控住主机或者窃取敏感信息等目的。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，及时通告有关人员留意出现异常的目标，方便及时到现场处理。
视频智能识别安全帽佩戴系统能够从繁杂的工地、煤矿、车间等场景下同时对多个目标是否戴安全帽穿反光衣进行实时识别，当视频智能识别安全帽佩戴系统发现作业人员没有戴安全帽、穿反光衣或者戴安全带，系统会及时报警提醒，并抓拍存档。视频智能识别安全帽佩戴系统识别安全帽颜色如红色、黄色、蓝色、白色、橘色。实现识别监控整个过程的自动监测，提升安全监督的时效性，降低人力成本。
安全带穿戴识别系统基于视频智能图像分析+计算机视觉图像分析技术，利用现场已有监控摄像头对监控画面中现场人员作业行为进行实时监控系统分析识别，当安全带穿戴识别系统识别到现场人员没有按照规定佩戴安全带时，系统立即抓拍留档语音报警提醒现场人员佩戴安全带，将现场违规信息回传给后台并同步给相关人员的手机上。
描述：通用唯一识别码（英语：Universally Unique Identifier，简称UUID）是一种软件建构的标准是在计算机系统中用来标识信息的一个 128 位（比特）的数字，最初被用在阿波罗网络计算机系统（NCS）中，亦为自由软件基金会组织会（OSF）在分散式计算环境领域境（DCE）的一部份。
用神经网络实现的现代文本识别系统的性能令人惊叹。他们可以接受中世纪文献的训练，能够阅读这些文献，并且只会犯很少的错误。这样的任务对我们大多数人来说都是非常困难的:看看图2，并尝试一下!
Linux系统中的用户是分角色的，用户的角色是由UID和GID来识别的（也就是说系统识别的是用户的UID、GID，而非用户用户名），有个UID是唯一的（系统中唯一如同身份证一样）用来标识系统的用户账号（用户名）
安全帽佩戴智能识别系统伴随着现代科技的发展趋势，人工智能识别技术性的运用愈来愈普遍，各个安全施工监督部门对操作人员的需求逐步提升，很多示范工程首先选用各种各样智能监管方式，确保操作工作员的生命安全。安全帽佩戴智能识别系统能够达到施工企业和各个安全性监督部门的具体规则，合理确保施工区域操作人员的人身安全和企业财产安全。
它是输出流最上层的父类，是一个抽象类，其中它有一个子类叫FileOutputStream。
智慧矿山是这几年的热点话题，伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持，推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设，需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术，能够显著提升矿山生产效率与安全水平，通过先进装备和信息化融合应用，实现能源矿山的风险防控与安全生产。
但现在，RealAI团队有了一个办法，只需一副定制的“眼镜”，就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。
视频监控智能分析系统核心技术优势是以各大监控终端为基础，以智能视频分析系统为核心，用户可以在后台设置视频监控智能分析系统的某些特定的规则，视频监控智能分析系统识别不同区域范围内的物体，同时识别范围内的目标行为是否符合这些规则。如果发现监控画面中的异常情况，视频监控智能分析系统能够以高效率的方式发出警报并提供抓拍有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度地降低误报和漏报现象。
自动识别反光衣穿戴系统应用神经网络算法和边缘云计算分析来对监控画面进行实时分析识别，自动识别反光衣穿戴系统从相机视频流中抓拍图像在摄像头可视范围内自动识别人员是不是戴安全帽和反光衣。一旦发现有人并没有按照规定穿戴佩戴安全帽、反光衣，系统会开展语音播报，并记录违规行为。
视频行为智能分析系统可以对现场监控画面视频流自动识别，实时分辨监控画面中违规行为情况，视频行为智能分析统发现问题后会主动抓拍预警现场同步有声音提示，能够对现场作业岗位开展状态异常检测，全天候监控现场人员打电话、睡岗、玩手机、离岗、抽烟等行为进行识别，一旦发现，马上抓拍警报。
最近在选笔记本，然后涉及到是使用3G（1+2）内存还是4G（2+2）的问题。因为微软的Windows系列的操作系统，包括Windows 9x、Windows 2000、Windows XP、Vista以及最新的Windows 7等32位操作系统都只能支持3.2G左右的内存。如果我们物理内存达到4G的话，那么就有800M的内存处于是没有被系统识别，是纯属浪费。但4G内存可以组成双通道，带宽加倍，更重要的是今后不用再怕内存升级的烦恼了。
图像的特征是指图像的原始特性或属性，其中部分属于自然特征，如像素灰度、边缘和轮廓、纹理及色彩等。有些则是需要通过计算或变换才能得到的特征，如直方图、频谱和不变矩等。
我们都知道，在Windows上，软件包后缀有exe，而苹果的Mac OS X系统上没有安装exe。类似地，Mac OSX系统上的软件安装包是dmg后缀，不能安装在Windows系统上。
布署反光服装识别系统与门禁系统系统紧密结合，安全头盔识别系统，当工作员进到作业保护区工作中时，门禁系统刷工作卡，反光衣穿戴识别系统 自动检测是不是穿反光服装，戴头盔。假如不穿反光服装，戴头盔不可以开启门禁系统。施工作业人员务必穿反光服装，戴头盔才可以开启门禁系统进到施工作业保护区。在安全性厂区布署反光服装识别系统，根据对摄像机图片中能否有工作人员主题活动开展实时监控系统。当系统识别和检测工作人员她们不穿反光服，系统将导出告警信息内容，并通告后台管理监管工作人员。
一项新的谷歌研究表明，训练计算机视觉系统识别不同种族的面部特征可以帮助提高他们视觉识别的准确性。 谷歌的研究人员将他们的研究重点放在检测人脸图像微笑的算法上，训练他们识别四个种族分组——亚裔、黑人、西班牙裔和白人。该算法为检测微笑的准确率创造了一个新的标准，达到了91%，比之前的记录提高了1.62%。 这看起来似乎收获不大，但由于它更大的影响是训练人工智能在不同种族之间进行面部识别，可能会比不涉及各种种族特征的训练带来更好的结果。由此看来这种算法很重要。当涉及不同种族间的面部识别时，这是一个严肃的问题。公民
可以看出hasee 使用了Aqtronix WebKnight 这款WAF，此时我们应该清楚的是，此处的WAF 可能是cdn厂商的，也可能是hasee 的，所以我们这样其实并不准确，我们应该用IP来进行查询
即使是患有相同疾病的癌症患者，癌细胞类型也可能存在巨大差异。在选择最有效的治疗方法时，识别目前特定的细胞类型非常实用，但这种做法往往耗费大量时间，并且经常受到人为错误和视觉限制的阻碍。
比如实际的业务请求为创建一个活动，理论上需要根据业务形态开发幂等创建活动的接口，这样在相同参数调用接口多次创建活动时，只可以创建成功一次。
反光衣实时识别检测系统是根据视频流的自动化图象识别检测，运用前沿的深度神经网络与云计算技术，替代工作人员的眼睛。在工地、化工厂、煤矿石化等生产安全地区布署反光衣实时识别检测系统，运用现场已有的视频监控可以无死角全自动检测生产安全地区，对作业工作人员是不是穿戴反光衣开展实时识别和检测，当系统识别到现场工作人员未按照要求穿戴反光衣时，会立刻导出告警信息内容，通告后台管理监管工作人员，帮助管理者安全生产管理。
智能分析网关内嵌多种AI深度学习算法，可支持安全帽佩戴/反光衣穿着检测，可以有效地检测工人是否合规穿戴个人防护装备，筑牢安全生产防线，提高视频监控应用在行业多场景下的智能分析与处理能力。今天我们来介绍下硬件内部署的安全帽/反光衣穿戴自动识别算法及应用。
2021 02/08 基因日签 修复系统校正DNA损伤 .壹. 关键概念 修复系统识别与正确碱基对不一致的DNA序列。 .贰. 关键概念 切除系统将DNA中的一条链从损伤位点移去，然后替换它。 .叁. 关键概念 重组修复系统利用重组替换损伤的双链区。 .肆. 关键概念 所有这些系统在修复过程中易于引入错误。 📷 .伍. 关键概念 光复活作用是一种非诱变性修复系统，它特异性地作用于嘧啶二聚体。 📷 📷 文字及图片信息均来源于Genes X（中文版），如有侵权请联系删除。 THE E
识别重复内容的主要版本 我们知道Google不会惩罚Web上的重复内容，但是它可能会尝试确定与同一页面的其他版本相比，它更喜欢哪个版本。
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
TMB的 cut-off值目前暂时没有一个统一的标准，业内公认的几个cut-off值为10，12，16。
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时，以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。
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