它可以让你轻松地收藏、整理和浏览你在网上遇到的各种内容，无论是书籍、歌曲、文章还是其他任何东西。Raindrop.io不仅有一个漂亮的界面，还可以帮助你解决书签混乱的问题。Raindrop.io有以下几个特点：
写了几个Flutter的demo，但是对Flutter的自定义view和动画都不太了解，看到一个类似效果在android的实现，就尝试用Flutter做一下。同时也是学习Flutter的自定义view和动画相关的知识。
Cyble 的研究人员在一个俄语论坛上发现了全球领先独立经济研究公司 Capital Economics 的 50 多万 C 级人员的记录被泄漏，内容包含各种重要的用户个人资料，包括电子邮件 ID、密码哈希、地址等。企业电子邮件 ID 可能会被攻击者利用，进行广泛的恶意活动。据 KELA 的研究人员称，这不是 Capital Economics 数据库第一次被泄露，它最初是在1月初在一个讲英语论坛上泄露的，该论坛公开了将近 50 万人的信息。
•大家平常遇到不错的网站或文章，会用什么方式收藏？Chrome 书签？•现在你们 Chrome 书签里面啥样子？乱不乱？•如果我让你们快速从书签里面找出一个曾经收藏过网站，你要花多久？•如果你在手机上用其他的浏览器，比如 Safari、微博上看到了一个不错的网站，怎么存？•存到了 Safari 上面，又怎么和电脑上的 Chrome 书签合并？之后还能找到吗？
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天介绍的是我们知识星球图像降噪模型和数据集相关专题上线。
【导读】专知内容组整理了最近八篇生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Correlated discrete data generation using adversarial training（使用对抗训练的相关离散数据生成） ---- ---- 作者：Shreyas Patel,Ashutosh Kakadiya,Maitrey Mehta,Raj Derasari,Rahul Patel,Ratnik Gandhi 机
最近参加了Compose挑战赛的终极挑战，使用Compose完成了一个天气app。之前几轮挑战也都有参与，每次都学到不少新东西。如今迎来最终挑战，希望能将这段时间的积累活学活用，做出更加成熟的作品。
【导读】专知内容组整理了最近八篇生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Improving GAN Training via Binarized Representation Entropy (BRE) Regularization（通过二值化表示熵(BRE)正则改进GAN训练） ---- ---- 作者：Yanshuai Cao,Gavin Weiguang Ding,Kry Yik-Chau Lui,Ruitong Hua
本期分享一下如何仅用CSS3，实现单标签的动态晴阴雨雪。技术关键点就是“单标签”和“纯CSS”。先看下最终效果：
""" =============== Rain simulation =============== Simulates rain drops on a surface by animating the scale and opacity of 50 scatter points. Author: Nicolas P. Rougier """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation impor
分享一篇论文AAAI 2021录用论文 EfficientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-Efficiency Single-Image Deraining ，其提出了极其快速高效的图像去雨算法，平均 6ms 即可处理一幅图像，比之前的state-of-the-art方法（RCDNet，CVPR2020）快80倍！目前代码已开源。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
测距仪是一种安装在固定地面站平台上的光学设备，用于测量不同类型水文流星（降水）的特性，如雨滴、雪花和冰雹。二维视频测距仪 (2DVD) 使用两台高速线扫描照相机对所有降水颗粒和类型的大小分布、形状和下落速度进行连续测量。前言 – 人工智能教程
作者 | 卢智雄 作为一个设计师，我对现在的AI浪潮的态度起初是：听起来很棒，但跟我这个设计师有什么关系呢？ 我对所有的趋势保持谨慎态度，何况现在媒体鼓吹的人工智能，跟我们在科幻小说中读到的强人工智能相比还有很大差距。更重要的是，一直以来设计师关注的都是界面，职责是根据不同的交互方式设计不同的好用的界面，而AI似乎是一个底层的创新，和界面没有太多关系。 当然随着我对这个问题一步一步的了解，我发现自己之前的见解非常狭隘。 我对AI算法的了解 我对AI算法的接触并不多，只是在TU/e读硕士的一门课（Embo
上一篇文章ABC_123详细介绍过，本期再简单回顾一下。C2服务端的攻击者会通过控制C2域名解析到不同的ip地址段，间接控制Sunburst后门的行为，接下来看一个简单的例子，看看攻击者如何控制Sunburst后门，使其永久退出。
1. 2017-Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network
接上篇继续，这次来演示下如何做动画，以及加载图片 一、动画图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig, ax = plt.subplots() x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) line, = ax.plot(x, np.sin(x)) def init(): line.set_ydata([np.nan]
首先放出一张ABC_123绘制的关于Solarwinds供应链攻击美国关键基础设施的流程图，是从大量的国内外关于此次攻击事件的报道中归纳整理出来的，接下来依据此流程图，详细讲解整个入侵流程。
AutoGadgetFS是一款开源框架，它可以帮助广大研究人员在无需深入了解USB协议的情况下对USB设备以及相关的主机/驱动器/软件进行评估。该工具基于Python 3开发，并且使用了RabbitMQ和WiFi访问来帮助研究人员对远程USB设备进行安全审计。在ConfigFS的帮助下，AutoGadgetFS允许用户迅速克隆和模拟设备而无需深入研究每一个实现细节。除此之外，该框架还允许用户创建自己的模糊测试器。
今天我们来说说GAN，这个被誉为新的深度学习的技术。由于内容非常多，我们会分上下两期。今天这一期是上，我们从以下几个方向来说。（1）生成式模型与判别式模型。（2）GAN的基本原理。（3）GAN的应用。同时也预告一下下期的内容，（1）GAN的优化目标，（2）GAN的模型发展（3）GAN的训练技巧。
AI 科技评论按：2018 年 5 月 11 日，由微软亚洲研究院、清华大学媒体与网络技术教育部-微软重点实验室、商汤科技、中国计算机学会计算机视觉专委会、中国图象图形学会视觉大数据专委会合作举办了 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会，数十位 CVPR 2018 收录论文的作者在此论坛中分享其最新研究和技术观点。研讨会共包含了 6 个 session（共 22 个报告），1 个论坛，以及 20 多个 posters，AI 科技评论将为您详细报道。
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型的「不灵活性」和「高空间复杂度」？
由于未知的降雨模式，单图像去噪相当具有挑战性。现有的方法通常对降雨模型做出特定的假设，这些假设很难涵盖现实世界中的许多不同情况，这使得它们不得不采用复杂的优化或渐进式重建。然而，这严重影响了这些方法在许多效率关键应用中的效率和有效性。为了填补这一空白，在本文中，我们将单图像去噪视为一个通用的图像增强问题，并最初提出了一种无模型的去噪方法，即Ef finicientDeRain，它能够在10ms内（即平均约6ms）处理降雨图像，比最先进的方法（即RCDNet）快80多倍，同时实现类似的去噪效果。我们首先提出了一种新颖的逐像素膨胀滤波器。 特别是，用从核预测网络估计的逐像素核对雨天图像进行滤波，通过该网络可以有效地预测每个像素的合适的多尺度核。然后，为了消除合成数据和真实数据之间的差距，我们进一步提出了一种有效的数据增强方法（即RainMix），该方法有助于训练网络进行真实的雨天图像处理。我们对合成和真实世界的降雨数据集进行了全面评估，以证明我们的方法的有效性和效率。
按照惯例，首先放出一张ABC_123绘制的关于Solarwinds供应链攻击事件中Sunburst后门的设计思路及流程图，是从大量的Sunburst后门样本分析文章中归纳整理出来的，接下来依据此图，详细讲解整个后门工作过程。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面，主要体现在：车牌倾斜，图像噪声，还有车牌模糊。
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