磁盘空间占用分析的免费工具有很多，比如wiztree等图片问题：wiztree明明看到有个文件夹占用空间很大，可在那个文件夹上右键查看属性，显示的大小远小于wiztree看到的情况分析：在 Windows...然而，您可以尝试通过设置文件夹的安全权限来限制其他用户查看这些文件（大小），从而在文件夹属性上（比如文件夹大小、子文件夹/文件数量）做了手脚，但底层的空间占用并不会受此影响。...那些不想让你看到的大文件在特定权限的目录里，因此统计不到大小，导致上层目录统计到的大小跟wiztree看到的底层大小有出入可以按照这个来稳定制造这种现场c:\testtesttest下面有20个文件、1个子文件夹test，子文件夹test里有6
eBPF有一个Verifier验证器，其目标是确保eBPF程序安全运行(而不是通过加载内核模块来与内核交互，如果操作不当，会导致系统崩溃)。 攻击者为何喜欢Hook内核函数？...目前使用rootkit的复杂攻击往往是针对内核空间，这是因为攻击者试图避免被安全防御方案，以及监控用户空间事件或分析基本系统日志的取证工具检所测到。...下面，我们将看看TNT团队的例子，并查看他们是如何利用Diamorphine 这个rootkit，以及Tracee如何检测到它。 内核中的函数操作 攻击者为了自身利益最大化，会寻找内核级别的目标函数。...使用Tracee检测Syscall钩子 现在，我们已经了解了恶意软件如何以及为什么以内核函数为目标，以及如何检测被钩住的内核函数，接下需要知道如何使用eBPF来提取函数的地址。...使用Tracee可以确定函数是否被钩住，即使钩子是在Tracee执行之前放置的。 首先创建一个在用户空间中触发的BPF程序，并在内核空间中捕获相应BPF事件。
在互联网的地址架构中，专用网络是指遵守 RFC 1918（IPV4）和 RFC 4193（IPV6）规范，使用专用 IP 地址空间的网络。...*、http://[::1]）为目标的请求，即使是从安全上下文发出的。...它们也没有实现专用网络访问，因此网站如果使用此类浏览器的客户端，需要试用 HTTP 协议，此类浏览器仍允许向 localhost 发出请求。...CORS 预检请求的变化 CORS 预检请求是一个 HTTP OPTIONS 请求，它带有一些 Access-Control-Request-* 标头，表明后续请求的性质，例如是否允许跨域访问。...专用网络访问规范 的第二部分是使用 CORS 预检请求 来控制从安全上下文发起的专用网络请求。即使请求是从安全上下文发起的，目标服务器也会被要求向发起者提供明确的授权，只有在授权成功时才会发送请求。
提起CORS，大部分的文章都在写什么是简单请求、什么是复杂请求，复杂请求预检的流程又是怎样。 但如果问你： CORS为什么要带上源，这是为了保障当前站点的安全还是目的服务器的安全？...为什么区分简单请求和复杂请求，只对复杂请求做预检？ 这篇文章会围绕CORS是如何保障安全的的，讲清这几个问题。读完可以对CORS知其然，并知其所以然。...为什么只对复杂请求做预检 上文提到，划分简单请求和复杂请求的依据是“是否产生副作用”。...，划分了简单请求和复杂请求（但由于历史原因，表单POST请求也被划分成了简单请求），预检机制会把不安全的复杂请求拦截下来，避免对服务器造成危害，而简单请求通常不会对服务器的资源作出修改，即使发出危害不大...如果这篇文章对你有帮助，给我点个赞呗，这是我创作的动力～ 点个在看更好！
CenterNet 原理 我们抑制误检的原理基于以下推论：如果目标框是准确的，那么在其中心区域能够检测到目标中心点的概率就会很高，反之亦然。...本论文的 baseline 为 CornerNet，因此首先讨论 CornerNet 为什么容易产生很多的误检。...最后，角点的特征对边缘比较敏感，这导致很多角点同样对背景的边缘很敏感，因此在背景处也检测到了错误的角点。综上原因，使得 CornerNet 产生了很多误检。...实验结果表明 CenterNet 去除了大量的错误目标框，尤其是小尺度的错误目标框，这也是为什么小尺度目标的 AP 提升最多的原因。 Table5 为错误实验分析。...我们将检测的中心点用真实的中心点代替，实验结果表明中心点的检测准确度还有很大的提升空间。同时该结果还表明要想更进一步的提升检测精度，需要进一步提升角点的检测精度。 6.
工作人员可依据监测到的机位容量、进出港航班量、机位调配等参数，对机场机位实况展开可行性并行分析。...边检查验 有国必有边，有边必有防。随着经济快速发展，边检业务量逐年上升，无论是从对警力资源的支配还是从对边检发展趋势的预判上看，传统边检管理手段都难以适应日益严峻的挑战。...搭配 HT 丰富的可视化图表对展开位置、类型、数量等业务指标进行多维度分析，即使远程遥控也能清晰知晓行李转盘的开通运行状态。...图扑民航机场遵照物理空间位置，数字孪生消防、电力、水力、空调等全域空间及设备，多视角理性整合个分区运行状态及周边情况，打破传统现场往返管理的作业形式，形成航站楼各部门全生命周期监管体系。...当监测到危险情境时，平台将通过感知、识别、定位追踪事发源头。
为什么面试官爱问单例模式呢？原因如下： 1. 单例模式是我们平时编程中最常用的设计模式之一。 2. 单例模式实现简单，不会占用太多面试时间 3....即使是工作几年的程序员，也未必能完全正确地手写单例模式，实现方式也不完全相同。 那么你真的会写单例模式么？ 什么是单例模式？...} } } return obj; } } 在上述代码中，由于检查了两次对象是否已实例化，因此该方法又称“双检锁...单例模式细节深入分析 虽然懒汉式单例优化版的实现代码相对复杂，但是有一些细节值得学习和考究。 比如这行声明实例的代码中为什么要使用volatile关键字？...Spring还有一种单例的登记式注册表实现，有兴趣的同学可以自行搜索。
从SSD到Yolo系列，其中： 深层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）； 低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高...有研究者实验证明，ResNet-101中的大多数梯度仅来自10到34层的深度。另一方面，基于小物体检测依赖于较早层产生的细节信息的论点，许多方法从不同的浅层中提取多尺度信息。...Mask R-CNN添加了从目标的更精细空间布局中提取的掩码输出。它由深度卷积产生的小特征图提供的像素到像素对应关系解决。...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，...不同尺寸都是可以检测到，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标 © THE END 转载请联系本公众号获得授权
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。...（这里网上有人说即使没有正样本，SSD网络在训练时也会产生负样本，本人测试，当整幅图像没有任何正样本时，网络学习不到任何信息，训练时loss=0） 尝试方法二：误检的图像中含有正样本对象，但不是误检的类别...空间变换网络[14]有三个部分：定位网络，网格生成器和采样器。对于输入的特征图，定位网络将估计要变形的量（例如，旋转度，平移距离和缩放因子）。这些变量将被用作在特征图上的网格生成器和采样器的输入。...对IOU小于0.3的截图而言，由于IOU过小，则会被视为并不包含目标物体（即使边角落处有，也是被忽视的）。 因此，我们正常进行标注，提供完整的xml和图片即可。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
基于持续集成，我和同事 Emily Luke做了一些研究, 我将分享伪CI是什么样的，为什么我们建议你“暂缓或谨慎使用”，以及预防伪CI的方法。...使用长期开发分支，但不会定期检入master主干 在David的故事中，他们并没有实践每天检入master主干，这就是“伪CI”的标志。...如果你还没有开始做CI，这就是你可以开始的地方，即使你在做CI，依然会有改进的空间。 我喜欢“频率降低难度”的说法。 往往我们在做一些事情时，任务变得越小，则其更容易被实现。...我的建议是要更加频繁地检入你的代码到代码库并且将开发分支集成到主干分支，至少每天集成一次”。 2. 基于主干分支开发 有很多论坛在讨论基于主干还是基于开发分支进行开发，我不想讨论那些血淋淋的细节。...如果你认为已经实现了所有自动化的功能，那么每次有人手动地做任何事情超过一次，便要问自己“这个为什么不能自动化”？ 我已经观察到自动化不仅可以帮助您在CI中变得更好，还可以帮助您开始持续交付。
从SSD到Yolo系列，其中： 深层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）； 低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高...有研究者实验证明，ResNet-101中的大多数梯度仅来自10到34层的深度。另一方面，基于小物体检测依赖于较早层产生的细节信息的论点，许多方法从不同的浅层中提取多尺度信息。...Mask R-CNN添加了从目标的更精细空间布局中提取的掩码输出。它由深度卷积产生的小特征图提供的像素到像素对应关系解决。...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，不同尺寸都是可以检测到...，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标 © THE END
从SSD到Yolo系列，其中： 深层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）； 低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高...有研究者实验证明，ResNet-101中的大多数梯度仅来自10到34层的深度。另一方面，基于小物体检测依赖于较早层产生的细节信息的论点，许多方法从不同的浅层中提取多尺度信息。...Mask R-CNN添加了从目标的更精细空间布局中提取的掩码输出。它由深度卷积产生的小特征图提供的像素到像素对应关系解决。...下面我通过一小段视频展示下多尺度深度特征学习的效果，主要基于单分支的YoloV3-Tiny网络，效果如下： 小型的篮球被检测到 科比投出的篮球被检测到 观众席的观众的领带被检测到 简单训练后，不同尺寸都是可以检测到...，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标
所以有了跨域问题，那怎么解决跨域问题呢？...： //（1）设置*是最简单粗暴的，但是服务器出于安全考虑，肯定不会这么干，而且，如果是*的话，游览器将不会发送cookies，即使你的XHR设置了withCredentials //（2） 指定域，如上图中的...多个前端对接一个后台，这样很方便 //withCredentials：表示XHR是否接收cookies和发送cookies，也就是说如果该值是false，响应头的Set-Cookie，浏览器也不会理，并且即使有目标站点的...在有效时间内，浏览器无须为同一请求再次发起预检请求。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
正交、投影、子空间、零空间等）来分析感知结果噪声对自动驾驶规划的影响。...感知错误分析 假设 中每一个候选行为都有一个不同的效用函数，即对任意不同的 ，有 令 为 EUM 里在正确感知输入下的最优行为，则对任意 ，定义了行为方向，规划半空间为： 在这个定义下，当且仅当...当实际的输入 和正确（真值）结果 有不同时（即 含有噪声时），偏好分数有可能发生改变。...如中图所示，一辆自动驾驶车辆在宽 6m 的道路上行驶，前方有个路障在 x 轴上，其真实分布值为 ，但感知认为他的分布位置为 ，此时自动驾驶车辆有两个选项，前进（红色箭头）和制动（灰色箭头），其效用函数分别为...在这个情况里，对 AV-1 规划器，TIP 认为最关键的误检发生在 30m，因为障碍物低于这个距离时即使能成功检测到碰撞也无法避免，因此恰好在最小刹车距离的物体误检是最严重的（刚好能避免的碰撞发生的地方
但是 ArrayList 有两个点需要注意的。 第一个是 ArrayList 有个 trimToSize() 方法用来缩小 elementData 数组的大小，这样可以节约内存。...，这时候建议显式调用一下 trimToSize() 这个方法，以优化一下内存空间。...或者在一个 ArrayList 中的容量已经固定，但是由于之前每次扩容都扩充 50%，所以有一定的空间浪费，可以调用 trimToSize() 消除这些空间上的浪费。...我说：你指的是双检锁的那种方式吧，然后又写了一个双检锁的单例。后面被问了为什么双检锁中要进行两次 null 的判断？博主 DCL 的没有用过，这个问题也没有全答对。。...只是博主这次出来转一转是有目的性的，需要找一家有点名气的互联网公司，有一个必须点是必须要有足够的流量接入。B 公司的互联网产品主要面对商户，所以流量上并没有那么的大。
前言 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)...经过nms计算后保留下来的box """ scores = box_scores[:, -1] # 首先我们取出box中的最后一个元素也就是当前box检测到物体的概率...boxes， return box_scores[picked, :] 看了上面的代码，我们可以知道大概的流程： 选取这类box中scores最大的那一个，记为current_box，并保留它(为什么保留它...假如我们设定了0.4)，然后绿色框框的confidence没有红色框框的高，然后经过nms后，就没了…你会说我们可以改变阈值啊，比如从0.4改成0.5，要求高一点，但是这个阈值高了的话，可能就会导致误检了...picked_box_scores) else: return torch.tensor([]) Hard-NMS与Soft-NMS的区别不大，Soft-NMS对于Hard-NMS也没有特别多的计算量
废话不多说啊，激光雷达和红外导航雷达卫星观测(CALIPSO)是NASA和法国国家空间研究中心的合作任务,目的是测量浮质和云层,以促进对长期气候变迁和气候变化性的预报，简单来说，它测PM2.5浓度、PM10...不过也有空间分辨率的，5KM。。。 好像也挺糙，对的就是很糙。所以---研究范围就要放大、放大、放大、、、大到看不到你所在的城市形状，可能就有点用了。 接着说怎么用。...为什么我不说清楚，难道是我不会？ 并不是的 只是我不想 如果你用ARCGIS去打开这个东西的话，会发现，它没有投影，也没有分辨率。为什么会这样？我也不知道为什么Arcgis办不到。...为什么呢？ 原因解释过了。 接下来说说这个数据能干什么。 CALIPSO是激光雷达，能测到垂直面上的AOD浓度（这就很牛逼了），比WRF牛，因为它是观测数据，肯定比你估测数据牛逼！
在做项目时，很多时候发送一个post请求，是先发送一个option请求，然后再发送post请求，一直这么用之前也没有仔细思考，今天有时间，好好了解一下为什么会多一次请求。...疑问1：什么是options请求 OPTIONS请求方法的主要用途有两个： 1、获取服务器支持的HTTP请求方法； 2、用来检查服务器的性能。...疑问2：为什么会用到options请求 这得从浏览器同源策略和跨域说起，具体可阅读也谈谈同源策略和跨域问题和浏览器同源政策及其规避方法，这里不在赘述。...解决跨域问题的方法有很多种，CORS是比较好的解决方案，我们的项目也是用的这种模式，这个模式会有”预检”的请求，也就是正常请求之前的options请求。 关键词：CORS 跨域资源共享 ?...简而言之，OPTIONS请求方法的主要用途有两个： 1、获取服务器支持的HTTP请求方法； 2、用来检查服务器的性能。
详细描述如下：跨域请求的预检：当使用 XMLHttpRequest 或 Fetch API 发送跨域请求（即请求目标与当前页面的域名、协议或端口不同）时，浏览器会先发送一个 OPTIONS 请求来检查目标服务器是否支持跨域请求...这个 OPTIONS 请求被称为预检请求，用于获取服务器对跨域请求的支持信息。预检请求的目的是确保跨域请求的安全性，以防止潜在的安全风险。...因此，在这种情况下，会看到两次请求，其中一次是预检请求，另一次是实际的请求。...复杂请求：当浏览器检测到一个跨域请求是 "复杂请求" 时，会发送 OPTIONS 预请求。...为什么post和put之类的请求会有两次请求没有突出来，为什么浏览器会默认将POST,PUT定义为复杂请求的原因，我来补充下吧：浏览器限制跨域请求一般有两种方式：浏览器限制发起跨域请求跨域请求可以正常发起
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