转载:https://blog.csdn.net/cumtb2002/article/details/107798767 Modules used: 使用的模块: For this, we will use the opencv-python module which provides us various functions to work on images. 为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能. Download opencv-python

问题描述 分享一个之前遇到的STM32F4晶体频率问题,导致单片机死机的解决办法.使用一款新的F4开发板,直接使用的正点原子STM32F407工程模板代码,管脚配置正确,下载到外部晶体为25MHz的开发板之后,LED不闪烁,串口无输出,单片机直接死机,调试器检测不到芯片. 问题分析 之前写过一篇文章:STM32串口打印输出乱码的解决办法,那个F103乱码是因为外部晶体频率12M,而程序中8M对应不上,导致的串口乱码和定时器定时不准确,但是单片机并没有死机,程序还可以正常下载,解决办法也很简单,只

口令生存周期的配置文件为 /etc/login.defs vim 打开该文件,命令模式下输入 /PASS_MAX_DAYS 找到该配置信息的位置 我的Linux操作系统默认显示的是99999,说明我当前用户密码的生存周期为99999天 默认配置如图: PASS_MAX_DAYS为密码最长使用时间,多少天后会有提醒 PASS_MIN_DAYS为密码最短使用时间,意思是多少天内不能修改密码 PASS_WARN_AGE密码过期后会提醒多少天,这些天内还没有修改密码的用户,账户会被冻结 我们可以输入 c

重装texstudio还是不行. 后来发现是重装系统后用户名和以前的系统用户明不一样,导致系统盘里的用户文件夹路径不一样.而texstudio的字典存放在用户路径文件夹下 C:\Users\xxx\AppData\Roaming\TeXstudio\dictionaries 直接重装texstudio并不会改变此路径设置,可能彻底删除再重装可以解决. 当然,直接更改该路径也可解决. 在configuration选项里的Language Checking里面设置.

这个页面中的文章将会为 Confluence 管理员为 Confluence 升级完成后 提供检查列表以确保 Confluence 的升级顺利完成.这个检查列表没有包含所有需要检查的错误,但是将会检查会通常出现错误的地方. 在你之前 当你在 Confluence 完成升级后,你应该能够在 atlassian-confluence.log 日志文件中看到下面的信息: 2010-03-08 08:03:58,899 INFO [main] [atlassian.confluence.upgrade.

Android检查手机上是否安装了指定的软件(根据包名检测) /** * 检查手机上是否安装了指定的软件 * @param context * @param packageName * @return */ public static boolean isAvilible(Context context, String packageName) { final PackageManager packageManager = context.getPackageManager(); List<Pa

本文由云+社区发表 SQLite 在移动端开发中广泛使用,其使用质量直接影响到产品的体验. 常见的 SQLite 质量监控一般都是依赖上线后反馈的机制,比如耗时监控或者用户反馈.这种方式问题是: 事后发现,负面影响已经发生. 关注的只是没这么差.eg. 监控阈值为 500ms ,那么一条可优化为 20ms 而平均耗时只有 490ms 的 sql 就被忽略了. 能否在上线前就进行SQLite使用质量的监控?于是我们尝试开发了一个工具: SQLiteLint .虽然名带 "lint " ,

从客户端(ftbContent="<P><A href="http://l...")中检测到有潜在危险的 Request.Form 值. 说明: 请求验证过程检测到有潜在危险的客户端输入值,对请求的处理已经中止.该值可能指示危及应用程序安全的尝试,如跨站点的脚本攻击.通过在 Page 指令或 配置节中设置 validateRequest=false 可以禁用请求验证.但是,在这种情况下,强烈建议应用程序显式检查所有输入. 异常详细信息: System.Web

概要 本文主要介绍了灰度化的几种方法,以及如何使用Java实现灰度化.同时分析了网上一种常见却并不妥当的Java灰度化实现,以及证明了opencv的灰度化是使用“加权灰度化”法 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值

SNORT入侵检测系统 YxWa · 2015/10/09 10:38 0x00 一条简单的规则 alert tcp 202.110.8.1 any -> 122.111.90.8 80 (msg:”Web Access”; sid:1) alert:表示如果此条规则被触发则告警 tcp:协议类型 ip地址:源/目的IP地址 any/80:端口号 ->:方向操作符,还有<>双向. msg:在告警和包日志中打印消息 sid:Snort规则id … 这条规则看字面意思就很容易理解.Sn

人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等. 对于opencv的人脸检测方法,优点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测,效果会好于opencv的方法识别率会更高,本文会分别采用这几种方法来实现人脸识别.那个算法更好,跑跑代码就知道. 实时图像捕获 首先在进行人脸识别之前需要先来学点O

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

https://segmentfault.com/a/1190000005797595 2016年06月25日  ·  4.1k 次阅读 Netty4.x Internal Logger机制 netty   Netty是一个简化Java NIO编程的网络框架.就像人要吃饭一样,框架也要打日志.Netty不像大多数框架,默认支持某一种日志实现.相反,Netty本身实现了一套日志机制,但这套日志机制并不会真正去打日志.相反,Netty自身的日志机制更像一个日志包装层. 日志框架检测顺序 Netty在

参考文档: https://jimmysong.io/kubernetes-handbook/guide/configure-liveness-readiness-probes.html 一.Pod的liveness和readiness探针 当你使用kuberentes的时候,有没有遇到过Pod在启动后一会就挂掉然后又重新启动这样的恶性循环?你有没有想过kubernetes是如何检测pod是否还存活?虽然容器已经启动,但是kubernetes如何知道容器的进程是否准备好对外提供服务了呢? Kub

有时候容器在running的状态,但是里面的服务挂了,这个就难办了,所以k8s提供了一种检查服务是否健康的方法 Liveness Probe的种类: ● ExecAction:在container中执行指定的命令.当其执行成功时,将其退出码设置为0: ● TCPSocketAction:执行一个TCP检查使用container的IP地址和指定的端口作为socket.如果端口处于打开状态视为成功: ● HTTPGetAcction:执行一个HTTP默认请求使用container的IP地址和指定的端

参考原文: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 http://www.cnblogs.com/dwdxdy/archive/2012/05/31/2528941.html http://blog.csdn.net/dujian996099665/article/details/8886576 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著

简介 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强.Flake8是对下面三个工具的封装: 1)PyFlakes:静态检查Python代码逻辑错误的工具. 2)Pep8: 静态检查PEP8编码风格的工具. 3)NedBatchelder’s McCabe script:静态分析Python代码复杂度的工具. 不光对以上三个工具的封装,Flake8还提供了扩展的开发接口

配置前提: 对于maven项目来说,需要在pom.xml文件的<build><plugins>添加配置</plugins></build> 网上有些地方说要放在<reporting></reporting>里面,但是经过验证对于产出pmd.html.checstyle.html和findbugsXml.xml没有影响. 但是如果需要产出findbugs.html可视化文件的话,需要把findbugs的配置放到<reporting

Proxpy Web Scan设计与实现 1.简介:          Proxpy Web Scan是基于开源的python漏洞扫描框架wapiti改造的web漏洞扫描器,其主要解决以下几个问题而生: (1).当前互联网业务处于快速发展阶段,由于小版本更新迭代快,很难做到发布前必定经过安全测试.此外,安全小组面临安全人员不足和人工安全测试重复性工作过高的问题, (2).当前业界的漏洞扫描器更多的是基于简单的爬虫加扫描引擎的模式,可定制化幅度小,易用性和可扩展性都不是太好,如果要嵌入到发布流程则

此文已由作者申国骏授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 前言 关于灰度发布的意义此处就不进行介绍了,可以先读下这两篇文章 <微服务部署:蓝绿部署.滚动部署.灰度发布.金丝雀发布> <灰度发布:灰度很简单,发布很复杂> 灰度方案说白了就是,分配一定比例或者筛选有特殊身份的用户,让这部分用户提前试用产品的最新版本,以便尽早发现问题也可将问题的影响最小化.不同公司都有自己独特的灰度流程,此处仅仅讨论灰度方案中的其中一个小环节,用户分配. 灰度流程 粗粒

1,修改配置文件: <httpRuntime requestValidationMode = "2.0" /> 以上修改是必须的,因为高版本的.netframework 2,将需要提交危险字符的页面,关闭验证: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" ValidateRequest = "false" 增加了一个配置:ValidateRequest = &q