是指使用服务器等设备作为代理，通过伪造IP地址来实现代理的功能，这种代理相对于原生IP代理，具有更好的隐蔽性，难以被目标网站检测出来。
在摄影领域和战场一样，一切恐惧都是来源于火力不足，摄影太拉跨无疑是太穷，如果你拍的片子还不行，大概率是模特丑
最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能，因此考虑与视觉融合的方法，这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结，包括三方面内容：姿态计算、闭环检测、BA优化。
摘要：毫无疑问，Roku 和 Apple TV 在行业中都有各自的价值，但究竟谁比谁更好呢？本文讨论 Apple TV 与 Roku，重点介绍这两种设备的顶级功能。基于用户在流媒体设备中寻找的不同基本功能和标准，本文对这两种设备进行了详细比较。请阅读下文以了解有关这两种流媒体设备的更多信息。
来源：从零开始学编程 U盘的使用中，都有进行格式化的操作过程，但是在这个操作中有两种不同的模式可以解决问题，那就是快速格式化和正常格式化，但是很多的用户对这两种模式分不清，不知道该选择哪一种比较好，现在和大家分享一下u盘快速格式化与正常格式化区别方法。 一、快速格式化时间非常短，如果硬盘有坏道，不会出现任何提示。正常格式化时间非常的长。但会在格式化的时候全面检测硬盘，如果有坏道会提示。 二、如果不是为了确认存储介质有问题而仅仅是删除文件，用快速格式化就可以了，但是要分析坏扇区，则必须用
我们姑且把OTT和智能电视划个等号。倘若你去大学校园里鼓动年轻学生们加入智能电视行业，他们大概率会说：现在谁还看电视啊？！但是过几年，等校园里的年轻人成家立业拥有自己的第一个小窝，他们还是会互相讨论给家里配一台什么电视。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
宏基因组学是理解生物体相互作用的强大工具；然而，在菌株水平上对相互作用进行分类、分析和检测仍然是一项挑战。2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种自动分析流程——定量宏基因组比对和分类精确匹配（Qmatey），可执行基于精确匹配的快速比对，并整合分类分级和分析。
根据安全研究专家们的最新发现，网络犯罪分子正在利用恶意软件大规模入侵Android设备，并制造出了一个名为“Pareto”的Android广告欺诈僵尸网络。这些恶意软件能够模仿数百万台联网电视产品，并以此生成虚假的广告浏览量。
这篇文章主要是对过去对于亚稳态以及跨时钟域传输问题的一次总结，作为这个系列博文的一次梳理吧。注：微信公众号也会更新，欢迎大家关注，我有了新文章会通过微信公众号推送通知大家，让你有选择的看到我的最新动态。
Nvidia周一推出了两款基于Android电视的Shield流媒体产品的新版本。Shield TV（149美元）和Shield TV Pro（199美元）是上一代Shield视频流的替代品，Nvidia于2017年推出了这两款产品。
这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB，单核每秒148帧，移动设备上也能轻易部署。
https://cdn2.hubspot.net/hubfs/3411032/Premium%20Content%20PDF%20Files%20-%20whitepaper,%20case%20study,%20report,%20/Bitmovin-Video-Developer-Report-2018.pdf
环境卫生是城市的名片，智慧环卫更是智慧城市中不可缺少的板块。随着作业严格化、服务综合化、人口老龄化等趋势的发展，环卫行业面临诸多新问题和新挑战，而AI技术的发展成为一大助力，帮助环卫智能升级，实现设施智能化、运营管理信息化、分析决策智慧化。如何充分利用现有的环卫车辆和设备，对城市整洁度实现实时的监控？如何在减少人工的前提下，更及时地发现问题，解决问题？如何有效监督环卫作业的完成质量？
[https://arxiv.org/abs/1708.02002](https://arxiv.org/abs/1708.02002)
BoundsChecker是一个Run-Time错误检测工具，它主要定位程序在运行时期发生的各种错误。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787
目前，深度学习模型的部署和应用已经成为了各个领域的热门话题。然而，随着深度学习模型的不断发展，模型的复杂性和计算需求也越来越高，限制了模型在资源受限的设备上的应用。为了解决这个问题，模型剪枝压缩成为了一种常用的方法。在本文中，我们将讲解如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。
今年的视频开发者报告（Video Developer Report）在发布前总共收到了来自6大洲67个国家的456份调研问卷。该报告旨在对当前工业界使用的视频技术进行较为全面的梳理，并对下一年的行业发展趋势做出大致的预测。本文对该报告中的关键内容进行了整理。（注：由于调研问卷的选项可以多选，所以以下图表中的百分比之和不一定是100%）
最近一段时间，不少软件公司侵入硬件市场。从Google到戴尔，从阿里、360到早已登场的小米和乐视……一个新的蓝海正在浮现。如果说电脑早已日落西山，智能手机和平板刚过正午，那么，电视机旁边的争夺，则是八九点钟的太阳，充满朝气和想象。
BFD，英文全称Bidirectional Forwarding Detection，中文意思是双向转发检测，这是一种全网统一的检测机制，用于快速检测、监控网络中链路或者IP路由的转发连通状况。
桌面虚拟化，或虚拟桌面基础架构(VDI)，可以为IT部门带来诸多好处，包括更简单的系统管理，集中的安全性和数据保护。不过支撑VDI的存储环境需要仔细的规划，以避免VDI启动风暴的问题，即当大量的用户同时登录系统时所造成的系统反应非常缓慢。有许多方法可以解决这个问题，但最有效的方法是将数据巧妙的放置在固态硬盘(SSD)上。
友达光电成立于 1996 年，是光电行业最早进行智能制造转型的企业。在光电行业从规模竞争转向价值竞争的背景下，光电企业生产的产品形态呈现少量多样、高规格、定制化的趋势；但面板的生产周期仍然非常长，管理的幅度很宽，复杂性高；与此同时，面板价格出现变化，成本改善的速度比较慢。
BFD（Bidirectional Forwarding Detection，双向转发检测）：全网统一的检测机制，用于快速检测、监控网络中链路或IP路由的转发连通情况。
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍人员闯入检测告警算法Yolo框架之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。人员闯入检测告警算法Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
网络安全存在哪些潜伏的威胁呢？一般正常情况下我们会忽略掉那些基础设施的安全提示，因为觉得这个一般不会出现什么大的问题，如果有这种想法那就真的错了，针对网络安全是不可以大意的，只要稍微有点问题就会造成巨大的损失，信息泄露，数据丢失等等。
APT（Advanced Persistent Threat）是指高级的、持续性的渗透攻击，通常针对具体公司或特殊机构。是黑客以窃取核心资料为目的，针对企业发 动的网络攻击和侵袭行为。其目标是访问企业网络、获取数据，并长期地秘密监视目标计算机系统。
本文作者Steve Sloane，是Menlo Ventures的负责人。在本文中，他通过三个部分介绍了风投如何对企业进行估值的方法，下面我们就一一进行说明。 一、营收倍数溯源 随着一些股票自身股价的
服务中断检测网站Downdetector于11月19日报告称，许多网站和应用的主干亚马逊网络服务（AWS）互联网基础设施服务出现了问题。
FuboTV 是一家美国流媒体电视服务公司，为美国、加拿大和西班牙的客户提供服务，主要专注于分发体育直播的频道。根据国家/地区的不同，Fubo 提供的频道可能包括访问 NFL、MLB、NBA、NHL、MLS、CPL 和国际足球，以及新闻、网络电视连续剧和电影。
Netflix有超过2.2亿的活跃会员，时刻在各种界面中都会进行各种操作。为了确保会员体验，Netflix要对这些操作做出实时响应。因为会员操作频繁、支持的设备种类繁多，这对IT团队来说，是一项艰巨的任务。为此，Netflix开发了一个快速事件通知系统（RENO），以支持那些需要以可扩展和可延伸的方式与设备进行服务器启动通信的用例。在这篇文章中，我们将概述Netflix的快速事件通知系统，并分享我们在此过程中获得的一些经验。
-c:v 指定编码器 默认值: mpeg4 mpeg4编码器,编码速度快,清晰度不够,处理后的文件比较大 libx264编码器,编码比较慢,清晰度高,处理后的文件比较小
河道污染物识别系统通过python+yolo深度学习技术，河道污染物识别系统对现场画面中河道污染物以及漂浮物进行全天候实时监测，当河道污染物识别系统监测到出现污染物漂浮物时，立即抓拍存档触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
在后疫情时期，红外热成像仪作为最重要的防疫类测温设备，安全的优势越来越突出。应用红外热像测温设备的风潮，在两年内迅速席卷了所有的行业。红外热成像仪也因其准确识别快、环境适应范围广、红外线穿透能力强等优势，成为了越来越多领域的强应用。
每年都能看到有些受欢迎的应用程序，值得关注的初创公司和一些新奇想法还未真正起步就逐渐淡出我们的视线。
值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术，值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态（睡岗或者离岗），值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间，立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
工地扬尘监测系统算法能够通过yolo网络框架模型，工地扬尘监测系统算法自动对区域的扬尘、粉尘颗粒进行实时监测识别，并及时进行预警，有效防止扬尘污染。工地扬尘监测系统算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将工地扬尘监测系统算法原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
明厨亮灶AI智能分析盒通过python+yolov5网络模型分析技术，明厨亮灶AI智能分析盒能够迅速高效的识别口罩穿戴、厨师服穿戴、吸烟、厨师帽穿戴、后厨鼠害、玩手机识别等。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本书豆瓣评分高达8.4，建议要学习算法的同学可以先看这本书入门。
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
最近我发现我那个程序泄露严重，手动也查不出来。指针乱指。所以刚下了个BoundChecker 6.0 版的 嘿嘿ie
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
未系安全带识别系统通过python+yolo智能视频分析技术，未系安全带识别系统对画面中高空作业人员未系安全带行为进行监测，未系安全带识别系统监测到人员未穿戴安全带时，未系安全带识别系统立即通知后台人员及时处理触发告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
iTesting，爱测试，爱分享 沉寂了一段时间，继续学习。 算法这个系列我想分享很久了，奈何本身对算法不是特别了解，又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书， 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发，尝试着分享下。需要注意的是， 文中各个算法的写法不是简单的拷贝，算理解思想后拿Python3重新写了遍，分享的代码和书中的例子也稍有不同，加了些日常工作中会做的处理，如有不适，请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想： 1.目标是找数组中的某一个元素，暂叫item 2.找出整个数组中间
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