DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

mysql会给出我们最近执行的SQL命令和脚本:同linux command保存在~/.bash_history一样,你用mysql连接MySQL server的所有操作也会被记录到~/.mysql_history文件中,这样就会有很大的安全风险了,如添加MySQL用户的sql也同样会被明文记录到此文件中. 1,查看你系统的~/.mysql_history隐藏文件 (我的测试环境下,一般linux的mysql用户来管理,所以在/home/mysql目录下会有这个文件) -bash-3.2$ ls

最近刚好有个案子的证物主机是MBP, OS X版本为El Capitan,案况与营业秘密外泄有关,当中要找有关USB存储设备的使用痕迹. 要提醒大家的是,不同版本的OS X,各种迹证的存放文件名称及路径,往往有所不同.而E1 Capitan的USB存储设备的使用痕迹在/private/var/log/system.log中即可查得. 以关键词”USBMSC”进行搜索,如下图所示,蓝色底线部份即是该设备的Serial Number,而橘色部份中的 05dc则为Vendor ID及a815则为Pro

有个朋友上门寻求协助,带着她朋友的朋友的手机,说是手机硬件有问题,想把手机内的资料都备份出来,尤其是WeChat的聊天内容…我跟她说,那iTool等工具不就可以帮上忙了吗?没想到她早就试过了, 说iTool根本找不到WeChat的数据库EnMicroMsg.db,看来她真的是很想取出数据哈~下足功夫了… 其实,取出WeChat数据库还不算是个问题,重点是在取出后,如何萃取出里头的聊天内容,因为WeChat在Android里可是默认加密的数据库哦~但朋友嘛,只好尽力而为,帮帮她喽~毕竟,”凡走过必

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能

原文地址:清除Linux中MySQL的使用痕迹~/.mysql_history 作者:RogerZhuo 原贴:http://bbs.chinaunix.net/thread-3676498-1-1.html 讨论过此问题. 背景:我们在管理MySQL server的时候,常常使用mysql命令行工具连接MySQL server进行操作,此时我们可以像shell命令行一样,按向上的方向键, mysql会给出我们最近执行的SQL命令和脚本:同linux command保存在~/.bash_hist

C# 强制关闭当前程序进程(完全Kill掉不留痕迹) /// <summary> /// 运行DOS命令 /// DOS关闭进程命令(ntsd -c q -p PID )PID为进程的ID /// </summary> /// <param name="command"></param> /// <returns></returns> public static string RunCmd(string comma

提权后操作 提权之后,要收集目标系统的重要信息LINUX /etc/resolv.conf       #查看DNS配置,是否可以进行DNS篡改或劫持 /etc/passwd         #存放账号 /etc/shadow            #存放密码 whoami/who -a       #查看当前用户/查看所有用户 ifconfig -a          #查看ip iptables -L -n    #防火墙配置 netstat -nr       #查看当前系统网关以及路由设

1.关于重装Oracle数据库: 由于以前装过Oracle数据库,但是版本不怎么样,结果过了试用期之后,我就没有破解和再找合适的版本了!直接使用电脑管家卸载了!可想而知,肯定没清除Oracle痕迹啊! 以前简单地认为Oracle的安装和卸载都还好,不算太难,今天下午才知道,大错特错,重装Oracle才是最难的! 那么Oracle安装之后,会在哪里留下痕迹呢?下面我简单说一下,算是今天下午的小结了! 1)遗留痕迹的地方 (1)安装的文件夹内. (2)环境变量Path.ClassPath中. (3)

后门 (1)开机自动反弹shell (2)linux后门 Rookit 目前常用的有:t0rn /mafix/enyelkm 等 mafix rootkit Mafix是一款常用的轻量应用级别Rootkits,是通过伪造ssh协议漏洞实现远程登陆的特点是配置简单并可以自定义验证密码和端口号. URL:http://forum.eviloctal.com/attachment.php?aid=13419 安装及使用: wget http://forum.eviloctal.com/attachme

在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:192.168.1.104),三个DataNode(datanode01:192.1

Kali Linux Web后门工具 Kali的web后门工具一共有四款,今天只介绍WebaCoo 首先介绍第一个WeBaCoo(Web Backdoor Cookie) WeBaCoo是一款隐蔽的脚本类Web后门工具.借助HTTP协议,它可在客户端和Web服务器之间实现执行代码的网页终端.WeBaCoo的精妙之处在于,Web服务器和客户端之间的通信载体是Cookie.这就意味着多数的杀毒软件.网络入侵检测/防御系统.网络防火墙和应用程序防火墙都无法检测到后门的存在. 1.WeBaCoo有两种操

1.在命令行工具中进入项目目录 cd /Users/mac.manon/workspace/QuickCodes 2.sudo git reset --hard HEAD~4 根据提示输入本系统登录密码,代表你有sudo权限. 其中最后的4代表撤退几次提交,这里撤销4次提交. 3.强制更新远程的历史 git push -f 根据提示输入GitHub的账号和密码 如果能够容忍撤退提交后留下撤退的痕迹,可以在GitHub客户端直接操作: 

dfs 根据遍历效果分为 有痕迹遍历和无痕迹遍历, 有痕迹遍历就是对遍历过程对全局变量进行了修改的遍历(如POJ3009中的冰球问题,每次遍历会对地图造成影响),无痕迹遍历就是不对全局变量修改的遍历(如长跑问题) 对于有痕迹遍历一定要记得对痕迹应当进行清除,即在递归式之后将在本次递归过程产生的变化做相反变化 (如 num[ qq ][ ww ] = 0 ; dfs( qq , ww+1) ; num[ qq ][ ww ] = 1; dfs( qq+1 , ww);) 唉....一个没注意,忘清

dfs通过递归将每种情景分割在不同的时空,但需要对每种情况对后续时空造成的痕迹进行清理(这是对全局变量而言的,对形式变量不需要清理(因为已经被分割在不同时空)) bfs由于不是利用递归则不能分割不同的时空,但其利用队列将不同时空下的步骤在时间上进行同步(但队列内部的并不都是同一时间的) 但必须要区分在队列内的与从队列里拿出来的时间关系,所以对于类似于取钥匙开门的操作,应该判定在钥匙位置被提出队列时才能触发开门功能,而不能认为钥匙在队列时就能开门也就是bfs的作用效果要放在位置被提出队列时展开,而

清除IE临时文件的Batch脚本 @echo off title: IE temporary file deleter echo 正在 清除Internet临时文件 ............ RunDll32.exe InetCpl.cpl,ClearMyTracksByProcess 8 echo 清除Cookies RunDll32.exe InetCpl.cpl,ClearMyTracksByProcess 2 echo 清除历史记录 RunDll32.exe InetCpl.cpl,Cl

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入

DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是在众多换脸软件中,是安装最方便,更新最快,整体性能最佳的一个.这个软件对于系统依赖很低,也就是不需要装各种各样的“插件”. 但是即便如此,由于版本的不断更新,也会出现一些问题.比如本来是好的,用着用着就不稳定了. 这次要说的错误是,Could not create cudnn handle,提示不能够创建cudnn句柄. cudnn是用来加速神经网络的组件,一般换脸软件都会调用这个.但是DFL明明是自带cudnn为什么会报错了呢? 让人百思不得其解

DeepFaceLab出错,虽然错误提示好几个屏幕,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够.上一篇文章说了驱动的问题,这一篇就说说配置不够的问题. 这个问题的表现形式,往往是各种OOM. 比如这台显存配置为2GB的电脑,在训练环节就出了OOM错误,还有一些电脑配置还不错,但是在提升BatchSize的时候也会出现. 出现这个错误如何解决? 升级电脑最直接咯 另一种方法就是降低软件参数配置. 关于如何降低软件参数,可以参考一下这片文章: https://www.deepfakesc

DeepFaceLab出错,虽然错误提示很长很长,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version. 这一个错误中出现了两次版本(version)这个单词,应该是说的很清楚了.就是CUDA的版本有问题,根据经验来说,这往往是版本过低. 比如你电脑上的驱动,只支持CUDA10, 而你的换脸软件需要CUDA10.1 . 正对这种情况,你只需升级你的驱动,如果搞不清楚,可以