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2024-10-02
kinect for windows - DepthBasics-D2D详解之一
Depth在kinect中经常被翻译为深度图,指的是图像到摄像头的距离,这些距离数据能让机器知道物理距离有多远.kinect通过两个红外摄像头来实现这个功能的.在这个例子里,就实现了深度图的提取和现实功能. 下面我们来研究下这个例子的代码,让我们对kinect for windows的开发包有个粗浅的认识. 代码结构:
漏洞经验分享丨Java审计之XXE(下)
上篇内容我们介绍了XXE的基础概念和审计函数的相关内容,今天我们将继续分享Blind XXE与OOB-XXE的知识点以及XXE防御方法,希望对大家的学习有所帮助! 上期回顾 ◀漏洞经验分享丨Java审计之XXE(上) Blind XXE Blind XXE与OOB-XXE 一般XXE利用分为两大场景:有回显和无回显.有回显的情况可以直接在页面中看到Payload的执行结果或现象(带内XML外部实体(XXE),即攻击者可以发送带有XXE有效负载的请求并从包含某些数据的Web应用程序获取响应),无
迅为-IMX6UL开发板丨双网口丨双CAN总线丨4路USB HOST丨2路串口、6路插座引出,共8路串口丨1路RGB信号丨2路LVDS信号
迅为iMX6UL开发板多路串口开发平台迅为i.MX 6UL开发板基于ARM Cortex-A7内核,主频高达528 MHz,内存:512MDDR3存储:8G EMMC,支持2路CAN,2路百兆以太网,4路USB HOST,8路串口,以及其他诸多接口IMX6UL开发板适合于物联网,人机界机,电子支付,智能家居,能源管理,工控,医疗,安防,金融,电力,手持设备,显示控制等领域 底板接口功能化 双网口丨双CAN总线丨4路USB HOST丨2路串口.6路插座引出,共8路串口丨1路RGB信号丨2路LVDS
迅为IMX6开发板支持全网通4G模块丨GPS模块丨WIFI蓝牙丨千兆以太网
迅为i.MX6开发板丨迅为i.MX6Q开发板丨四核imx6开发板丨Cortec-A9开发板丨资料介绍: 特点: 处理器:Freescale Cortex-A9四核i.MX6Q主频1GHz 核心板配置:2GB DDR3内存 16GB EMMC 存储 丰富节课:支持全网通4G模块.GPS模块.WIFI蓝牙.SATA接口 设计技术:核心板采用八层PCB沉金盲埋设计 更能保证电磁兼容与系统稳定 详情了解:http://topeetboard.com 更多了解:https://arm-
VLOG丨树莓派Raspberry Pi 3安装PLEX并挂载USB硬盘打造最牛的微型家庭影音服务器2018
视频介绍 树莓派3安装目前最流行的PLEX服务器,实现既能最大限度降低功耗,也能随时随地观看分享影片. 一.在树莓派下安装PLEX媒体服务器 1.在终端,将你的树莓派更新至最新 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt dist-upgrade 2.重启树莓派 sudo reboot 3.添加https存储库的功能,如果你已安装了,系统会报告“现在的版本已经是最新版” sudo apt install apt-transport-https 4.添加Pl
技本功丨收藏!斜杠青年与你共探微信小程序云开发(下篇)
2019年2月26日,人们为了一个杯子疯了一天. 星巴克猫爪杯,一场已经与猫无关了的“圣杯战争“.网上的倒卖价格,已炒至近千元! 求而不得,舍而不能,得而不惜.这是人最大的悲哀... 所以,请珍惜以下内容,知识才是人生最大的财富! 前情回顾 技本功丨收藏!斜杠青年与你共探微信小程序云开发(中篇) 在上一篇文章中我们完成了首页的编写,目前基本的功能已经确定了,本节我们进行列表页的编写.列表页比较简单:将所有food列表展示出来,根据openid进行判断是否展示删除按钮即可.用户可以删除自己创建的记
预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 量子机器学习(Quantum ML) 量子计算机利用量子相干和量子纠缠等效应来处理信息
微软研究院AI头条 https://mp.weixin.qq.com/s/SAz5eiSOLhsdz7nlSJ1xdA 预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 机器学习组 微软研究院AI头条 昨天 编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展.在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习.计算机视觉.系统架构.图形学.自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图. 本文中
语义分割丨PSPNet源码解析「测试阶段」
引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段. 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要. 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高.除此之外,其他细节比如是将整幅图送进网络,还是采用滑动窗口sliding window 每次取图的一部分送进网络这些也会影响测试结果.下面将基于代码进行阐述. 完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pyto
人物丨让小三吐血,让原配泣血——24K渣男郎咸平
http://url.cn/5swgmythttps://www.toutiao.com/i6650650793743483395人物丨让小三吐血,让原配泣血——24K渣男郎咸平 人物丨让小三吐血,让原配泣血——24K渣男郎咸平 知书Mr 2019-01-26 12:01:45 偷鸡捕虾摸螺蛳案:近日吴秀波对前枕边人设伏一事,引起了舆论巨大的关注热情.虽然随着事情越来越明晰,吴秀波设伏圈小三之举,获得越来多人的理解,舆论站队从“黑”变“路”. 但无论如何,让自己情人身陷囫囵的作为,实在是吃相太难
绿联Type-C千兆网卡AX88179芯片驱动(苹果Mac OSX系统)CM141丨CM179
绿联Type-C千兆网卡AX88179芯片驱动(苹果Mac OSX系统)CM141丨CM179 下载地址:https://www.lulian.cn/download/6-cn.html AX88179_178A.dmg
实战篇丨聊一聊SSRF漏洞的挖掘思路与技巧
在刚结束的互联网安全城市巡回赛中,R师傅凭借丰富的挖洞经验,实现了8家SRC大满贯,获得了第一名的好成绩!R师傅结合自身经验并期许新手小白要多了解各种安全漏洞,并应用到实际操作中,从而丰富自己的挖洞经验,积累挖洞技巧.(文末有R师傅的个人专访,挖洞秘籍尽在其中) 今天i春秋就针对众多安全漏洞中的SSRF进行详细介绍,理论内容结合实际案例进行深度分析,帮助大家快速get新技能!本文阅读用时约7分钟. 什么是SSRF? SSRF(Server-Side Request Forgery:服务器端请求伪
Redis 单线程却能支撑高并发 - 简书 https://www.jianshu.com/p/2d293482f272
小结: 1.在 I/O 多路复用模型中,最重要的函数调用就是 select,该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况:2.Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符):3.虽然整个文件事件处理器是在单线程上运行的,但是通过 I/O 多路复用模块的引入,实现了同时对多个 FD 读写的监控,提高了网络通信模型的性能,同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单4.Redis 会优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用
技术干货丨如何在VIPKID中构建MQ服务
小结: 1. https://mp.weixin.qq.com/s/FQ-DKvQZSP061kqG_qeRjA 文 |李伟 VIPKID数据中间件架构师 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“李伟” 本文整理自丨4月13日,DataPipeline联合Apache RocketMQ在北京举办的消息中间件Meetup 本文主要从三方面展开.首先介绍VIPKID使用MQ的历史,即如何演化到现在的RocketMQ + Kafka.其次,为Ro
Python爬虫丨大众点评数据爬虫教程(1)
大众点评数据获取 --- 基础版本 大众点评是一款非常受普罗大众喜爱的一个第三方的美食相关的点评网站. 因此,该网站的数据也就非常有价值.优惠,评价数量,好评度等数据也就非常受数据公司的欢迎. 今天就写了一个简单的大众点评列表页数据抓取demo. 希望对看到这篇文章的朋友有所帮助. 环境和工具包: python 3.6 自建的IP代理池(使用的是ipidea的国内代理) parsel(页面解析) loguru(报错提示) 下面就让我看开启探索之旅 第一步,页面解析 从图中可以看到,对应的数字都是
跟我学Python图像处理丨图像分类原理与案例
摘要:本篇文章将分享图像分类原理,并介绍基于KNN.朴素贝叶斯算法的图像分类案例. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN.朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨[百变AI秀]>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分类的传统方法是特征描述及检测,这类传统方法可能对于一些简单的图像
Python图像处理丨详解图像去雾处理方法
摘要:本文主要讲解ACE去雾算法.暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解(ACE算法和暗通道先验去雾算法)丨[拜托了,物联网!]>,作者:eastmount . 一.图像去雾 随着社会的发展,环境污染逐渐加剧,越来越多的城市频繁出现雾霾,这不仅给人们的身体健康带来危害,还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响,因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低,颜色易发生偏移与失真等.因此,寻找一种简单有效的图像去
基于对象的实时空间音频渲染丨Dev for Dev 专栏
本文为「Dev for Dev 专栏」系列内容,作者为声网音频算法工程师 李嵩. 随着元宇宙概念的引入,空间音频这项技术慢慢映入大家的眼帘.关于空间音频的基础原理,我们做过一期科普视频 -- 「空间音频背后的原理」,想要了解的朋友可以复制文末的链接查看. 本期文章,我们将主要讨论基于对象(object-based)的实时空间音频渲染,也就是如耳机等应用场景中,渲染对象为一个音源时的渲染思路与方案. 01 虚拟声的渲染 虚拟声是指利用空间音频技术合成的一路虚拟声源. 在现实生活中,人们可以利用双耳
创业团队如何落地敏捷测试,提升质量效能?丨声网开发者创业讲堂 Vol.03
前言 老牛是资深测试专家.技术架构师.具备多年互联网公司从业经验以及十多年一线研发经验.同时也是 DevOps 践行者,近几年兼任质量团队的管理工作.其中,负责的某技术平台,稳定运行两年多,累计调用量超 2800 亿次. 本文基于老牛在「声网开发者创业讲堂 • 第三期丨创业初期如何保障产品质量」活动中分享内容二次整理.关注公众号「声网开发者」,回复关键词「JT0611」即可下载活动相关 PPT 资料. 随着微服务架构.云计算.容器技术的发展和普及,DevOps 在开发者中逐渐成为共识,并成为主流
FastCorrect:语音识别快速纠错模型丨RTC Dev Meetup
前言 「语音处理」是实时互动领域中非常重要的一个场景,在声网发起的「RTC Dev Meetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中,来自百度.寰宇科技和依图的技术专家,围绕该话题进行了相关分享. 本文基于微软亚洲研究院主管研究员谭旭在活动中分享内容整理. 语音识别纠错通过检测并纠正语音识别结果中存在的错误,进一步提升识别准确率.目前,大部分纠错模型采用了基于注意力机制的自回归结构,延迟较高,影响模型线上部署. 本文将介绍一种低延迟.高精度的纠错模型 FastCorrect,通过利用
【流量劫持】躲避 HSTS 的 HTTPS 劫持
前言 HSTS 的出现,对 HTTPS 劫持带来莫大的挑战. 不过,HSTS 也不是万能的,它只能解决 SSLStrip 这类劫持方式.但仔细想想,SSLStrip 这种算劫持吗? 劫持 vs 钓鱼 从本质上讲,SSLStrip 这类工具的技术含量是很低的.它既没破解什么算法,也没找到协议漏洞,只是修改和代理了明文的封包而已. 如果说劫持,要保持源站点不变才算的话,那 SSLStrip 并没做到.根据同源的定义,<协议, 主机名, 端口> 三者必须相同.显然它修改了协议,因此并非在源站点上劫持
HTTPS 互联网世界的安全基础
近一年公司在努力推进全站的 HTTPS 化,作为负责应用系统的我们,在配合这个趋势的过程中,顺便也就想去搞清楚 HTTP 后面的这个 S 到底是个什么含义?有什么作用?带来了哪些影响?毕竟以前也就只是模糊的知道大概是更安全,但到底怎么变得更安全的,实际上整个细节和流程并没有掌握的特别清晰. 所以这篇关于 HTTPS 的技术总结文章,主要提供一个关于 HTTPS 中的 S 一个整体的认识.从其产生的历史背景.设计目标说起,到分析其协议设计结构.交互流程是如何实现其目标.最后结合我们自己的案例分析下
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