0x01 概述 在形形色色的互联网中，网站被挂马是非常严重的安全事件，因为这不仅标志着自己的网站被控制，而且还会影响到网站的用户，不管是杀毒软件的“友情”提示还是用户中木马，对网站的信誉都有严重的影响。...网站挂马检测的手段主要分为两类：一类是静态检测，主要是针对网站页面的源代码进行分析；另外一种就是动态检测，使用虚拟机访问网站网页，查看是否感染木马。 1） 静态检测 ?...我们可以发现，静态检测和动态检测各有优缺点，静态检测速度快，但是存在误报；而动态检测没有误报，但是速度慢，而且漏报率高。...同时，不论是静态检测还是动态检测，都需要投入一定的维护成本，不管是规则维护还是蜜罐维护。 所以要准确的检测挂马，我们可以考虑静态检测和动态检测结合。...比如，要提高检测效率，我们可以先做静态检测，把静态检测中可疑的网站再发送给动态检测。
其实，入侵检测是每一个大型互联网企业都要面对的严峻挑战。价值越高的公司，面临入侵的威胁也越大，即便是Yahoo这样的互联网鼻祖，在落幕（被收购）时仍遭遇全量数据失窃的事情。...安全无小事，一旦互联网公司被成功“入侵”，其后果将不堪想象。 ? 基于“攻防对抗”的考量，本文不会提及具体的入侵检测模型、算法和策略，那些希望直接照搬“入侵策略”的同学可能会感到失望。...另外，真实的入侵其实是一个低频行为，大型的互联网企业如果一年到头成百上千的被入侵，肯定也不正常。因此，如果很久没出现真实入侵案例，这个指标长期不变化，也无法刻画入侵检测能力是否在提升。...可能有些同学会想，影响入侵检测的关键要素，难道不是模型的有效性么？怎么全是这些乱七八糟的东西？ 实际上，大型互联网企业的入侵检测系统日均数据量可能到达数百T，甚至更多。...关于美团安全 美团安全部的大多数核心开发人员，拥有多年互联网以及安全领域实践经验，很多同学参与过大型互联网公司的安全体系建设，其中也不乏全球化安全运营人才，具备百万级IDC规模攻防对抗的经验。
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。
By 超神经 场景描述：互联网奠基人之一：温顿·瑟夫（Vinton G. Cerf） ，3 月 30 日在自己的推特上发布自己冠状病毒检测呈阳性。...Cerf） ，3 月 30 日在自己的推特上发布自己冠状病毒检测呈阳性。...互联网之父：我的新冠病毒检测呈阳性 温顿·瑟夫出生于 1943 年，今年已经76岁，属于新冠病毒肺炎高危高死亡率的年龄组，他在推特中写到自己正在恢复中。 ?...温顿·瑟夫的个人推特 温顿·瑟夫这条推特上：确认了自己的冠状病毒检测呈阳性，还转发了 HBO 喜剧演员约翰·奥利弗（John Oliver）的脱口秀节目，内容主要是对特朗普政府对新冠病毒的举措表达不满。...温顿·瑟夫也非常肯定中国互联网行业的发展。 他曾表示：「中国为下一代互联网的研究做了很多工作，开发的 IPv6 技术超过了很多西方国家的研究水平，为世界互联网的发展做出了贡献。」
检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod...Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测...periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live，然后休眠60秒，然后删除这个文件，然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的，然后一分钟后文件删除了，我们检测不到了这个文件...5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测...，检测时候发起连接我们的8080端口，但是端口肯定是不通的，然后一秒以后自己知道是失败了，然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml
(b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构，就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。...在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略，将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。...然而，多尺度检测仍然表现更好，尤其是对于小物体。 使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。...版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
以往，人们对于产业互联网的认识仅仅只是停留在既有的互联网模式上，认为所谓的产业互联网只不过是把消费互联网的那一套照搬照抄到产业互联网身上即可。...现在，人们逐渐意识到所谓的产业互联网其实与消费互联网并无太多关联，一味地将产业互联网与消费互联网深度绑定，只会把产业互联网的发展带入到消费互联网的死胡同里。...全真互联网的出现，便是人们开始修正产业互联网发展脉络的具体体现。它彻底让产业互联网开始站在了消费互联网的对立面，甚至可以说全真互联网真正厘清了产业互联网与消费互联网之间的关系。...以全真互联网为开端，产业互联网的发展将会真正走入自己的发展轨道，从而进入到一个全新的时代，而产业互联网正是全真互联网的起始点。...从本质上看，全真互联网的出现，是消费互联网和产业互联网发展的必然结果。
【摘要】本文详细分析了国内工业互联网解决方案企业寄云科技在电力能源行业中风力发电机叶根螺栓断裂故障诊断方案，在智能制造行业中汽车整装阶段质检数据分析方案等落地案例，并说明了寄云NeuSeer工业互联网平台的架构及产品组成...理论上还可以增加传感器来进行检测，如螺栓预紧力传感器、环形垫圈传感器等，通过实时检测每颗螺栓的预紧力来判断有没有螺栓断裂。...确定故障发生时间 在检测出螺栓断裂当日之前的长时间窗口内，利用训练好的判定模型进行检测，寻找正常转变为异常的跳点，即正常转为异常模型的点。 4. ...故障检测 基于4的最终分析结果，对螺栓断裂进行检测，再次确定故障的发生时间和位置。在积累了足够的数据和模型之后，进一步基于故障前各个传感器变化的趋势，对叶根螺栓断裂进行检测。...寄云平台及陕西彩虹集团的落地案例已被由工业互联网产业联盟编制的《工业互联网平台白皮书（2017）.pdf》收录为成功案例。
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放，可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子，控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级，可以检测到 更小的人脸，但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度，但可能会错过 较小的人脸。因此，选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸，但可能会增加 虚警（错误接受）的机会。较大的最小面容参数可以 减少虚警，但可能会漏检一些较小的人脸。
前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）：猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓： 自古深情留不住，总是套路得人心。...前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数，这里就不再详细赘述。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是： 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。
无论是有关产业互联网的模式，还是有关产业互联网的商业实践，我们都可以非常明显地感觉到，产业互联网正在越来越多地撇清与互联网之间的关系。...它告诉我们，依然沿着互联网式的道路来落地和实践产业互联网，必然会将产业互联网的发展带入到死胡同里。 或许，从诞生的第一天开始，产业互联网就注定了它必然要与互联网相诀别的宿命。...笔者认为，与互联网说再见，以产业互联网的方式和方法来落地和实践它，才是真正确保产业互联网真正进入到新周期的关键所在。 总的来讲，产业互联网，互联网的掘墓人。...对于大多数人来讲，所谓的产业互联网，是互联网后时代的产物。于是，他们在看待产业互联网的时候，通常是将它看成是互联网的承继者的。同时，从产业互联网的玩家的特征来看，他们其中的很多人都是出身于互联网。...产业互联网与互联网之间的诸多联系，最终给人造就了一种错觉，即，产业互联网与互联网之间是有着密切联系的。
Harris 角点检测的结果是带有这些分数 的灰度图像，设定一个阈值，分数大于这个阈值的像素就对应角点。 3、算法性质 Harris角点检测的性质可总结如下： 1. 阈值决定角点的数量。...Harris角点检测算子对亮度和对比度的变化不敏感（光照不变性） 在进行Harris角点检测时，使用了微分算子对图像进行微分运算，而微分运算对图像密度的拉升或收缩和对亮度的抬高或下降不敏感。...换言之，对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置，但是，由于阈值的选择，可能会影响角点检测的数量。 2. Harris角点检测算子具有旋转不变性。...Harris角点检测算子使用的是角点附近的区域灰度二阶矩矩阵。而二阶矩矩阵可以表示成一个椭圆，椭圆的长短轴正是二阶矩矩阵特征值平方根的倒数。...当特征椭圆转动时，特征值并不发生变化，所以判断角点响应值也不发生变化，由此说明Harris角点检测算子具有旋转不变性。 3. Harris角点检测算子不具有尺度不变性。
猫脸检测 喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外，还悄悄多出了猫脸检测器呢。...今天我们就来试一下这个猫脸检测到底 是什么样的？基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。...——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸 代码 按照惯例，注释齐全，无需多说。...下，人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理，同样的流程。...只需要把最开始相应的检测器换掉，然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果：
对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。 智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...对于检测系统而言，主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来，然后再交付MCU进行计算和控制，提取出控制所依赖的一些数据，来调节小车运行参数。...但是CCD摄像头基本上没有这种情况，而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时，各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式，可见这是趋势。 1.1.3功耗。...对于MCU而言，可以轻易对跳变信号进行检测，故能对视频信号的时序进行正确判断。
然而，如果仅仅只是因为互联网对于人们的生产和生活的深度联系，而一味地将产业互联网与互联网关联起来，甚至将产业互联网看成是互联网的延续，未免有些太过简单和武断了。...产业互联网的表现形态与互联网完全不同 在互联网时代，我们看到的是以电商、互联网金融、在线教育为代表的诸如此类的互联网形态的出现。...产业互联网的本质与互联网并无太过关联 如果站在今天的角度来看待产业互联网，我们可以非常清晰地看到，现在的产业互联网，与当初被互联网玩家们追捧的产业互联网，其实是有着本质区别的。...时至今日，我们再来看产业互联网，就会发现，现在的产业互联网，其实是与当初那个被互联网玩家们追捧的产业互联网完全不一样的。现在的产业互联网，更像是真正意义上的互联网。...从表面上来看，产业互联网依然还有「互联网」的字眼，实际上，当下的产业互联网，早已与互联网并无太多关联。
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。...小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。...检测效果不是很理想。...Sommer等[2017b]提出了一种非常浅的网络，只有四个卷积层和三个完全连接的层，用于检测航空图像中的目标。当期望的实例类型很小时，这种类型的检测器非常有用。...答：都有看LOSS 答：都有 参考： 目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）_Z.w.j的博客-CSDN博客 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
文|孟永辉 现在所有的行业都在刻意或无意地和互联网扯上一点关系，而真正实现互联网化的却很少。...互联网的发展也不是浅尝辄止，它的深度互联网化同样需要一个漫长的过程。 什么是深度互联网化？...深度互联网化是指一个行业的流程与环节建构于互联网之上，这些流程与环节和互联网发生深度融合与反应，该行业核心部分被互联网部分或全部感化，衍生出一种以传统行业为外部媒介，带给用户一种完全不同于传统行业体验的行为...互联网家装行业的现实告诉我们，如今的互联网家装行业并未产生任何实质性的改变，互联网家装距离真正的深度互联网化还有很长的路要走。...互联网家装深度互联网化的要素 目前，互联网家装还只是“浅互联网化”而已，并未产生一种新的模式或事物。因此，用户并不会在这其中感受到任何别样的感受和体验。
反过来，如果一味地刻意回避互联网，甚至将互联网与产业互联网割裂开来看待，那么，所谓的产业互联网或许终将沦为一场闹剧。...互联网是产业互联网的“触发器” 提及产业互联网，很多人对于互联网的看法是避之不及的。...看看现在的产业互联网玩家，哪一个不是从互联网时代发展和壮大起来的，哪一个不再用互联网的思维和模式来实践产业互联网，所以，互联网其实是产业互联网的“触发器”。...需要明确的是，虽然互联网是产业互联网的“触发器”，但是，我们就不能说产业互联网就一定要按照互联网的模式来实践和操作，只有真正认清了互联网的功能和作用，并且真正从互联网身上为产业互联网的发展汲取到足够多的能量...互联网是产业互联网的“主战场” 如果说互联网是产业互联网的“主战场”，或许会导致很多人的反对，因为在他们看来，如果将互联网看成是产业互联网的“主战场”，那么，产业互联网的发展势必会陷入新的困境与陷阱当中
定量比较表明，特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为： ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE 每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为： ORB>ORB(1000)>...SIFT>KAZE 每个特征点的有效特征匹配顺序为： ORB(1000)>BRISK(1000)>AKAZE>KAZE>SURF(64D) >ORB>BRISK>SIFT>SURF(128D) 特征检测器描述符的总体图像匹配速度可分为
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