引言 鉴于硬件安全对于大多数新人是较少接触的,而这方面又非常吸引我,但是部分专业安全研究设备较高的价格使人望而却步.在该系列中,笔者希望对此感兴趣的读者在花费较少金钱的情况下体会到硬件安全的魅力所在.本系列计划分成四个部分:BadUSB on Arduino; RFID on PN532; GSM on Motorola C118 ; SDR on RTL2832U(电视棒). 背景 早在2007年,Mifare M1 RFID卡片就被研究人员破解了出来.NXP公司在M1卡上使用了未公开的加密算

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

客户端检测一共分为三种,分别为:能力检测.怪癖检测和用户代理检测,通过这三种检测方案,我们可以充分的了解当前浏览器所处系统.所支持的语法.所具有的特殊性能. 一.能力检测: 能力检测又称作为特性检测,检测的目标不是识别特定的浏览器,而是识别浏览器的能力. 能力检测不必估计特定的浏览器,只需要确定当前的浏览器是否支持特定的能力,就可以给出可行的解决方案. var width = window.innerWidth; //如果是非 IE 浏览器 if (typeof width != 'number

眼球追踪需要对人脸进行识别,然后再对人眼进行识别,判断人眼张合度,进而判断疲劳... 解析:人脸检测的harr检测函数使用方法 代码理解: 利用训练集,检测出脸部,画出框 void CAviTestDlg::HaarFaceDetect( IplImage* TheImage, CvBox2D* faceBox) { if( !cascade ) { return ; } storage = cvCreateMemStorage(0); int scale = 1; int i; IplImag

24V低压检测电路 - 低压检测电压 参考: ADC采样工作原理详解 使用单片机的ADC采集电阻的分压 问题: 当ADC采集两个电阻分压后的电压的时候,ADC转换出来的电压值和万用表量出来的不一样差异还挺大,但只要在采集点和GND之间跨接一个小电容(比如0.1uf)就解决问题了.这是啥原理? N1: 分压电阻的输出阻抗太高:ADC的采样时间太短. N2: MCU的ADC,输入首先是一个采样电路,等效一个电子开关.串联电阻.采样保持的负载电容.在采样时间内,外部信号源,信号源内阻,采样电阻内阻,对

目标检测之单步检测(Single Shot detectors) 前言 像RCNN,fast RCNN,faster RCNN,这类检测方法都需要先通过一些方法得到候选区域,然后对这些候选区使用高质量的分类器进行分类.这类方法的检测准确率比较高但是计算开销非常大,不利于实时检测和嵌入式等设备. 另一类方法是将提取候选区和进行分类这两个任务融合到一个网络中.既不使用预定义的box也不使用候选区生成网络来进行寻找目标物体.而是通过一些的卷积核来对卷积网络得到的特征来计算类别分数和位置偏差. 利用卷积

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072

客户端:去服务器获取最新的版本信息 服务器端: 版本信息,最新的版本2.0 最新版本的下载地址:http://xxxxxxxx/mobilesafe2.0.apk 版本的描述信息 客户端如果不升级新版本就进入主界面,升级新版本就替换安装 服务器端json信息 {"version":"2.0","description":"发现新版本,下载送现金","apkurl":"http://100.66.2

; 脚本由 Inno Setup 脚本向导 生成!; 有关创建 Inno Setup 脚本文件的详细资料请查阅帮助文档! #define MyAppName "小小鸟软件"#define MyAppVersion "2012.2.29"#define MyAppPublisher "小小鸟科技"#define MyAppURL "http://www.cnblogs.com/IT-SmallBird/"#define MyAp

前言 对于确定某个对象是不是数组,一直是数组的一个经典问题.本文专门将该问题择出来,介绍什么才是正确的javascript数组检测方式 typeof 首先,使用最常用的类型检测工具--typeof运算符 var arr = [1,2,3]; console.log(typeof arr);//'object' 数组的本质是一种特殊的对象,所以返回'object'.typeof运算符只能用来区分原始类型和对象类型,对于更具体的对象类型是无法鉴别出来的 instanceof instanceof运算

一.什么是BlockCanary? 检测主线程卡顿的一个开源工具,基本展现模式等都和LeakCanary很像 二.BlockCanary的工作原理是什么? 工作原理所涉及到的底层的内容一定要理解清楚 http://blog.zhaiyifan.cn/2016/01/16/BlockCanaryTransparentPerformanceMonitor/ 这里是作者写的一个内容 下面这个是:讲解了一下ANR的一个检测原理,这个BlockCanary其实就是基于这个ANR检测逻辑的 http://b

x #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_gray, dst; src = imread("test1.jpg"); char INPUT_TITLE[] = "inpu

说实话这玩样儿的代码量真的很少,大家如果能耐得住性子啃一会儿也就能撸懂了. 在这之前研究USB线插拔的时候就知道了有这么个东西,当时也就看了看,但没做什么笔记.最近想用起来,却发现就只有个名字在记忆中了. 好了,又扯了这么多,来回到正题. 首先按照技术博客一贯的作风,得先有个入口点,这里我就先从怎么使用这个UEventObserver开始一步步分析. 首先这玩样儿是java代码,所以你就别想着c++什么用了. 这里我举例了USB线插拔来分析,代码地址如下: frameworks/base/ser

一.正确的方法: 通过navigator对象的userAgent属性来判断, 主要是判断userAgent 的信息里是否含有以下字段信息: js代码(非完整版) /************ navigator.userAgent.indexOf("Firefox") >-1 火狐 navigator.userAgent.indexOf("Chrome") >-1 谷歌 navigator.userAgent.indexOf("MEIS"

(1)线段检测应用背景 (2)线段检测原理简介 (3)线段检测实例 a line segment detector (4)hough 变换和 lsd 的区别 ---------------------author:pkf ------------------------------time:2015-1-26 -----------------------------------------qq:1327706646 (1)线段检测应用背景 线段检测在高铁电机机车顶部图像检测系统中有很大应用,像

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr

实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类.其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来.本文参考的资料为opencv自带的sample. 关于opencv中hog的源码分析,可以参考本人的另一篇博客:opencv源码解析之(6):hog源码分析 开发环境:opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5. 实验功能: 单击Open Image按钮,选择需要进行人检测的一张图片,确定后自动显示出来.该图片