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
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。
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。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
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
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。
我最近遇到一个需求，要给网站添加一个用户网络离线提醒。要求我们要实时监测用户的网络状态，当用户断网了，我们要立马给用户弹出一个断网提醒。
XSS（跨站脚本攻击）漏洞是Web应用程序中最常见的漏洞之一，它指的是恶意攻击者往Web页面里插入恶意html代码，当用户浏览该页之时，嵌入其中Web里面的html代码会被执行，从而达到恶意攻击用户的特殊目的，比如获取用户的cookie，导航到恶意网站，携带木马等。根据其触发方式的不同，通常分为反射型XSS、存储型XSS和DOM-base型XSS。漏洞“注入理论”认为，所有的可输入参数，都是不可信任的。大多数情况下我们说的不可信任的数据是指来源于HTTP客户端请求的URL参数、form表单、Headers以及Cookies等，但是，与HTTP客户端请求相对应的，来源于数据库、WebServices、其他的应用接口数据也同样是不可信的。根据请求参数和响应消息的不同，在XSS检测中使用最多的就是动态检测技术：以编程的方式，分析响应报文，模拟页面点击、鼠标滚动、DOM 处理、CSS 选择器等操作，来验证是否存在XSS漏洞。
js-x-ray是一款功能强大的开源SAST扫描工具，其本质上是一个静态分析工具，可以帮助广大研究人员检测JavaScript和Node.js中的常见恶意行为&模式。
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。
HTMLSmuggler是一款功能强大的HTML Smuggling攻击测试工具，该工具可以通过HTML Smuggling技术来测试你的Web应用程序是否足够安全。该工具基于JavaScript开发，它所生成的JavaScript Payload可以实现IDS绕过，并通过HTML Smuggling技术向目标站点发送测试Payload。
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还再次见
不过，一般的开发者应该都不会用神经网络来实现异或的功能吧，所以这里有一个更加实际的例子：训练一个神经网络来识别颜色对比 https://brain.js.org/
这是用Electron创建跨平台应用的第四弹, 如果你想对Electron有更详细的了解, 欢迎查看其它章节的内容目录: https://www.jianshu.com/p/3b295544c78e
这里附上 Youtube 上这段视频的源代码，作者是 Siraj Raval：https://youtu.be/9KqNk5keyCc
猫哥是一个常年混迹在 GitHub 上的猫星人，所以发现了不少好的前端开源项目，在此分享给大家。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
今天写的 Js 逆向之补环境，就可以理解是在 Js 环境下精进我们的 " 骗术 "
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还
https://mp.weixin.qq.com/s/4hQplDJ4xrV30ZkwE78QVQ
叮叮当，叮叮当，吊儿个郎当，一年一度的圣诞节到咯，我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的：
我们展示了如何使用 JavaScript 来创建可重复使用的代码、解决日期管理问题、链接函数、检测恶意网站等。
按照命名，肯定是封装一些常用的方法。这里只提供了一个 cpuNum 的 getter 接口。
几个月前，我们曾发布了有关网络罪犯如何使用GitHub在被黑网站上加载各种加密货币矿工的报告文章。不幸的是即便如此，我们依然没能阻止网络罪犯们的脚步。如今，我们又发现了使用相同手法的网络犯罪活动。其主要目的是利用GitHub，将二进制信息窃取恶意软件悄无声息的推送至Windows用户的电脑上。 受感染的Magento网站 最近，识别了数百个受感染的Magento站点均被注入了以下的脚本： <script type="text/javascript" src="https://bit.wo[.]tc/js/l
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
目前PC版区块链DAPP应用中，大部分程序都是使用MetaMask作为去中心话钱包进行交易操作。 那么，作为程序员，如何实现类似的功能呢？通过本文学习，你可以了解： 1）加密猫的账户检测流程 2） 检测MetaMask是否已安装 3）检测MetaMask账号已锁定 4）探测MetaMask是否处于主网 5）探测监听账号有变化
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）。
最近，WebRTC作为一种使用常规网页扫描内部网络的方式出现在新闻中。我们已经看到了这种功能的一些有趣的应用，比如《纽约时报》扫描你的内部网络来检测机器人。互联网上的随机网页能够扫描你的内部网络来寻找
H5 项目是企鹅辅导的核心项目，已迭代四年多，包括了课程详情页/老师详情页/报名页/支付页面等页面，构建产物用于企鹅辅导 APP/H5（微信/QQ/浏览器），迭代过程中了也累积了一些性能问题导致页面加载、渲染速度变慢，为了提升用户体验，近期启动了 “H5 性能优化” 项目，针对页面加载速度，渲染速度做了专项优化，下面是对本次优化的总结，包括以下几部分内容：
企鹅辅导 H5 页面在长期迭代过程中，逐渐累积了一些性能问题，导致页面加载、渲染速度变慢。为了提升用户体验，近期针对页面加载速度，渲染速度做了专项优化，本文是对此次优化的实践总结。分析过程比较细致，希望能给性能分析经验欠缺的同学一些帮助。 项目背景 H5 项目是企鹅辅导的核心项目，已迭代四年多，包括了课程详情页/老师详情页/报名页/支付页面等页面，构建产物用于企鹅辅导 APP/H5（微信/QQ/浏览器），迭代过程中了也累积了一些性能问题导致页面加载、渲染速度变慢，为了提升用户体验，近期启动了 “H5 性能优
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，由Ryan Dahl开发并于2009年5月发布。以下是关于Node.js的详细介绍：
“我们遇到过一种技术，能够让可疑网站的所有者和攻击者拥有一个妥协的方式，来持续挖掘门罗币，即使浏览器窗口被关闭。”
Arbitrium是一款跨平台并且完全无法被检测到的远程访问木马，可以帮助广大研究人员控制Android、Windows和Linux操作系统，而且完全不需要配置任何额外的防火墙规则或端口转发规则。该工具可以提供本地网络的访问权，我们可以将目标设备当作一个HTTP代理来使用，并访问目标网络中的路由器、发现本地IP或扫描目标端口等等。
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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。
ApplicationScanner是一个快速稳定的App代码扫描工具，该工具基于Python3.7实现其主要功能，apk检测部分需要JDK 11的支持，因此具备较好的跨平台特性，目前支持在Linux和Mac系统上使用，暂不支持Windows。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
近日，腾讯主机安全（云镜）捕获到YAPI远程代码执行0day漏洞在野利用，该攻击正在扩散。受YAPI远程代码执行0day漏洞影响，大量未部署任何安全防护系统的云主机已经失陷。 为避免您的业务受影响，腾讯云安全建议您及时开展安全自查，如在受影响范围，请您及时进行更新修复，避免被外部攻击者入侵。 漏洞详情 YAPI接口管理平台是国内某旅行网站的大前端技术中心开源项目，为前端后台开发与测试人员提供更优雅的接口管理服务，该系统被国内较多知名互联网企业所采用。 YAPI使用mock数据/脚本作为中间交互层，其中
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
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML，CSS的文章，人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗？
这是一个用来写写画画的手部跟踪程序，开发者将它命名为YoHa（Your Hand Tracking）。
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。
选自Medium 作者：Mike Shi 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换，再到 Tensorflow.js 的转换，如何利用其作一些预测，在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题，以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址：https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
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