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边框检测在 Python 中的应用

在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...方法 2：限制随机范围这种方法可以对随机值进行编号，以便只在可用的位置生成矩形。这可以以多种方式实现，可能需要一些时间和精力来实现。...如果矩形重叠，则重新生成矩形，直到找到一个不重叠的矩形。最后，所有生成的矩形都会被绘制到游戏窗口中。边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。...通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。所以说边框检测在实际应用中是很重要的，如有任何疑问可以评论区留言讨论。

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opcode在webshell检测中的应用

而PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式，经过研究测试，opcode可以作为静态分析的辅助手段，快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用，从而提高检测的准确性，也可以进一步利用在人工智能的检测方法中...这样的变量在PHP源码中以IS_CV标记；这段opcode的意思是echo helloworld 然后return 1。...0x03 opcode在webshell检测中的运用当检测经过混淆加密后的php webshell的时候，最终还是调用敏感函数，比如eval、system等等。...0x04 总结在Webshell检测中，opcode可以： 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段，可以快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用。...2、帮助我们更加深入地理解PHP内核机制，使我们可以修改PHP源码或者以扩展的形式来动态检测PHP后门/Webshell。

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在PHP中操作文件的扩展属性

在PHP中操作文件的扩展属性在操作系统的文件中，还存在着一种我们可以自己定义的文件属性。这些属性不是保存在文件内容中，也不是直接可以通过 ls -al 所能看到的内容。...它们可以将一个键值对信息永久得关联到文件上，一般现在的 Linux 系统都支持这样的文件扩展属性的功能。在操作系统中我们可以通过 setfattr、 getfattr、 attr 这些命令来操作它们。...文件的扩展属性有命名空间的概念，PHP 中也相应地为我们提供了普通（user）命名空间和 XATTR_ROOT（root命令空间）两种形式。...总结今天的内容非常地简单浅显，这个文件的扩展属性的功能说实话也是看到 PHP 中有这个功能扩展才回去查看了 Linux 系统中的相关文档。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202010/source/9.在PHP中操作文件的扩展属性.php 参考文档

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FFmpeg代码导读——HEVC在RTMP中的扩展

HEVC在RTMP中的扩展为推进HEVC视频编码格式在直播方案中的落地，经过CDN联盟讨论，并和主流云服务厂商达成一致，规范了HEVC在RTMP/FLV中的扩展，具体修改内容见下。...4.1 FLV规范扩展 HEVC为视频编码格式，因此对FLV规范的扩展，只集中在Video Tag，其它部分，无任何改动。...由第二章节的阐述可知，FLV的解复用和复用功能代码分别在libavformt/flvdec.c和libavformat/flvenc.c中，扩展后的修改也都集中在这两个文件。...4.2.1 编码类型定义 libavformat/flv.h中按照VideoTagHeader中的CodecID定义了一组视频编码格式的枚举值，扩展后的枚举定义如下： enum { FLV_CODECID_H263...而HVCC 的参数集存储在extradata中（带外传输），使用NALU长度（固定字节，通常为4字节，从extradata中解析）分隔NAL。

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在 React 中扩展运算符的语法

在 React 中，三个点 ... 是扩展运算符（Spread Operator）的语法，用于展开数组、对象或函数参数。 1：展开数组：使用扩展运算符可以将一个数组展开为另一个数组。...在创建新的数组时非常有用。...arr1 = [1, 2, 3]; const arr2 = [...arr1, 4, 5, 6]; console.log(arr2); // [1, 2, 3, 4, 5, 6] 2：展开对象：扩展运算符可以将一个对象的属性展开到另一个对象中...可以创建新的对象，或者在更新对象时方便地添加或覆盖属性。...React 中，展开运算符通常用于传递属性或状态给组件，以及在使用数组或对象时创建新的副本或合并数据。

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如何编译安装PHP扩展

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 一开始安装PHP的时候，我们并不知道需要哪些扩展，所以只有等到我们真正用到的时候才想办法去安装。...这篇文章中我将介绍在本地Linux平台下编译安装PHP扩展的方法。现在网站根目录下创建 index.php 打印基本的配置信息，以验证我们是否安装成功。...接下来我们要做的就是在php.ini中启用这个扩展，这一步将会在最后给出示例。安装第三方扩展将以这个扩展为例，这个扩展主要实现了PHP识别条形码的功能。...启用扩展在php.ini中启用扩展的方式有很多：直接在php.ini文件中添加 extension=mongo.so，这是最简单直接的方法。...也可以单独建一个ini文件，然后在php.ini中包含这些文件就可以了。

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机器视觉在焊缝检测中的应用

传统的焊缝检测主要依赖于人工检查，这不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致。为了解决这些问题，机器视觉技术被引入到焊缝检测中，提供了一种高效、准确且可重复的解决方案。 ...与传统的焊缝检测方法相比，机器视觉检测具有高效率、高精度、自动化程度高等优势2。随着技术的不断进步，机器视觉检测在焊缝检测中的应用将不断扩展和深化，朝着智能化、多维化、柔性化等方向发展。 ...机器视觉焊缝检测的应用场景机器视觉技术在焊缝检测中的应用广泛，涵盖了汽车制造、航空航天、造船等多个行业。在汽车制造中，焊接质量对车辆的安全性和耐用性至关重要。...在航空航天领域，焊接质量直接关系到飞行器的安全性和可靠性，机器视觉技术能够提供高精度的焊缝检测，确保每一个焊缝都符合严格的质量标准。...机器视觉技术在焊缝检测中的应用，不仅提高了检测效率和准确性，还为智能制造和质量控制提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，机器视觉焊缝检测将会在更多领域得到应用和推广，助力工业自动化迈向更高水平。

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盘点GAN在目标检测中的应用

在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...为了检测重度遮挡的脸部，设计AOFD的出发点是：（1）有效地利用未被遮挡的面部区域，以及（2）将遮挡的干扰转化为有益的信息。对于问题（1），未检测到的脸通常被遮住了关键特征部分，例如眼睛和嘴巴。...尽管在大规模检测基准（例如COCO数据集）上对大/中型对象已经取得了令人印象深刻的结果，但对小对象的性能却远远不能令人满意。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?

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对象池在 .NET (Core)中的应用: 扩展篇

原则上所有的引用类型对象都可以通过对象池来提供，但是在具体的应用中需要权衡是否值得用。虽然对象池能够通过对象复用的方式避免GC，但是它存储的对象会耗用内存，如果对象复用的频率很小，使用对象池是不值的。...之所以要限制列表的最大容量，是为了避免复用几率很少的大容量列表常驻内存。在实现的Create方法中，我们利用初始容量创建出List对象。...在Return方法中，我们先将待回归的列表清空，然后根据其当前容量决定是否要将其释放到对象池。下面的程序演示了采用对象池的方式来提供List列表。...扩展方法就可以得到针对StringBuilder的对象池对象（类型为ObjectPool）。...池化的数组并未直接存储在对象池中，长度接近的多个数组会被封装成一个桶（Bucket）中，这样的好处是在执行Rent方法的时候可以根据指定的长度快速找到最为匹配的数组（大于并接近指定的长度）。

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初学Swoole：PHP7安装Swoole的步骤

/configure 来做编译配置检测 make进行编译，make install进行安装命令执行：微信图片_20191122220506.png make install后，如果正确，会出现以下内容...微信图片_20191122220536.png 这表示，在 /usr/lib64/php/modules/ 目录中，成功生成了 swoole.so 文件修改配置文件 (本人直接在/usr/local.../php5-7.0.12-20161101-102255/lib/php.ini 中直接加extension=swoole.so该扩展) 要能够使用该模块，还需要在 php.ini 文件中添加该模块。...在 php.ini 中可找到如下内容 ;;;; ; Note: packaged extension modules are now loaded via the .ini files ; found...in the directory /etc/php.d; these are loaded by default. ;;;; 因此，如果你的php安装时，如果未特殊设置，可以在/etc/php.d 目录中

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在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。01 什么是边缘检测？...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。...以下是这篇论文的结果：05 在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载：sh download_pretrained.sh网络中有一个...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。

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机器学习在财务欺诈检测中的应用

模型评估与优化在模型训练完成后，需要进行评估和优化。使用测试集验证模型的性能，调整超参数，通过交叉验证等手段提高模型的泛化能力。重点是确保模型在未来的真实场景中能够准确预测财务欺诈。...欺诈交易检测通过构建机器学习模型，可以检测信用卡交易中的欺诈行为。模型可以考虑交易金额、频率、地点等特征，识别异常交易模式。例如，如果一张信用卡在短时间内在不同国家进行多次交易，可能存在欺诈风险。...内部欺诈检测在企业内部，员工可能通过虚构交易或滥用权力进行欺诈。通过机器学习，可以分析员工的行为模式，识别异常活动。例如，如果某员工在短时间内频繁修改财务记录，可能存在内部欺诈风险。...强化学习在欺诈检测中的应用发展方向之一是引入强化学习算法，使欺诈检测系统能够不断学习新的欺诈模式，以适应欺诈者不断变化的手法。...传统的监督学习在面对新型欺诈行为时可能会表现不佳，而强化学习通过与环境的不断交互学习，可以更好地应对未知的欺诈模式。在强化学习中，系统将被赋予探索新策略的能力，从而更好地适应变化中的欺诈手法。

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机器视觉在焊接质量检测中的应用

机器视觉技术的引入，为焊接质量检测带来了更多的可能性。今天跟随创想智控小编一起了解机器视觉在焊接质量检测中的应用。 1. 机器视觉原理机器视觉是一种利用计算机技术对图像进行分析和处理的技术。...它通过图像采集设备获取被检测对象的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析，从而实现对物体特征的识别和测量。在焊接质量检测中，机器视觉技术可以高效地完成焊缝的检测跟踪、外观缺陷识别和尺寸测量等任务。...机器视觉在焊接质量检测中的应用焊缝检测传统的焊缝检测方法通常依赖人工检查，这不仅费时费力，而且容易受主观因素影响。...缺陷识别焊接过程中，焊缝可能出现各种缺陷，如裂纹、焊瘤、未熔合等。机器视觉系统可以通过对比焊缝的实际图像与标准图像，迅速识别出这些缺陷。...随着技术的进步，机器视觉系统在焊接质量检测中的应用将会越来越广泛。

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在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。什么是边缘检测？...边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题，它涉及到检测图像中的边缘来确定目标的边界，从而分离感兴趣的目标。...然而，在真实的图像中，梯度不是简单地在只一个像素处达到峰值，而是在临近边缘的像素处都非常高。因此我们在梯度方向上取3×3附近的局部最大值。 ?...在OpenCV中训练深度学习边缘检测的代码 OpenCV使用的预训练模型已经在Caffe框架中训练过了，可以这样加载： sh download_pretrained.sh 网络中有一个crop层，默认是没有实现的...mean：为了进行归一化，有时我们计算训练数据集上的平均像素值，并在训练过程中从每幅图像中减去它。如果我们在训练中做均值减法，那么我们必须在推理中应用它。

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熔断与异常检测在 Istio 中的应用

在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...为了专门应对这种情况，Envoy 中引入了异常检测的功能，通过周期性的异常检测来动态确定上游集群中的某些主机是否异常，如果发现异常，就将该主机从连接池中隔离出去。...在分布式系统中，必须了解到的一点是，有时候“理论上”的东西可能不是正常情况，最好能降低一点要求来防止扩大故障影响。...Envoy 中还有一些其他参数在 Istio 中暂时是不支持的，具体参考 Envoy 官方文档 Outlier detection。...现在我们回头再来看一下本文最初创建的 DestinationRule 中关于异常检测的配置： ?

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数据统计在性能检测中的应用

数据统计在性能检测中的应用 https://www.zoo.team/article/data-statistics 前情提要本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》的“性能”...在之前的分享中我们已经有同学对《如何从 0 到 1 搭建性能检测系统》做了分享，这里就不再赘述，后面主要分享下数据分析以及修复优化工具两个模块。...BigQuery：是 Google 推出的一项 Web 服务，拥有基于 SQL 的企业数据仓库服务的扩展，提供了快速类 SQL 查询和数据管理及可视化的能力。...CDN 指标变化：同时我们还注意到请求中 CDN 的使用率近三年来，每年有近 10 % 的增长，在性能优化的过程中的重视程度也在逐渐提高。...流程控制首先就是刚才提到的在公司业务中接入流程控制，首先会对上线的版本进行性能预检测，如果不符合对应页面类型的指标阈值限制，则限制发版流程。 2.

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深度学习在相机标定及其扩展中的应用：综述

相机标定中的常见标定目标、模型及其扩展应用。...几何先验法：利用几何结构（如线条和消失点）进行标定，但对几何丰富的人造场景依赖较强，在普通环境中表现不佳。自标定法：通过多视几何估计相机参数，但易受特征检测器性能限制。...拓展研究范围，在传统参数（如焦距、旋转、平移）的基础上，还涵盖了图像失真校正（径向畸变、滚动快门畸变）、跨视角映射估计、相机与LiDAR联合标定等扩展应用。...联合内外参标定几何表征：消失点：如 DeepVP和 NeurVPS提出了从单张图像中检测消失点的深度学习方法，结合几何先验实现高效学习。...基于NeRF的标定：尽管NeRF技术在同时优化相机参数和位姿方面取得进展，但其计算需求高且在稀疏视图或低纹理场景中存在挑战。

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机器学习在web攻击检测中的应用实践

在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。...尤其在大型互联网公司，如何在海量请求中又快又准地识别出恶意攻击请求，成为摆在我们面前的一道难题。...首先如果poc中还是有很多的特殊英文标点和敏感单词的话，我们还是能检测出来的；另一种情况如果真的漏了，那怎么办，这时候只能人肉写新的正则加入检测逻辑中，如图2中我们加入了“规则引擎（新上规则）”直接进行检测...在实际处理中我们忽略了uri，只取value参数中的值来提特征。比如上面的2条语句flights.ctrip.com/Process/checkinseat/index?...下面说一下我们在样本清洗中做过的工作：（2）优化已有的检测正则：当打开white.txt和black.txt，我们肉眼观察了一下，发现不少的错误归类，所以说明我们的正则引擎本身就存在优化的需要。

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SonarQube基础介绍与在代码检测中的应用

答: SonarQube 是一个开源的代码质量管理平台系统，用于检测各类开发语言（例如: java、php、python、html、C、C#、Groovy）代码中的错误，漏洞和代码规范; 并且现在它可以与现有的...(3) 检测代码的重复代码量：SonarQube 可以展示项目中存在大量复制粘贴的代码。 (4) 检测代码中注释的程度：源码注释过多或者太少都不好，影响程序的可读可理解性。...(5) 检测代码中包、类之间的关系：分析类之间的关系是否合理，复杂度情况。...环境准备基础配置 (0) 字体描述: 生成执行报告要求在托管 SonarQube 的服务器上安装字体。在 Windows 服务器上这是给定的。但是Linux 服务器的情况并非总是如此。...LimitNOFILE=131072 LimitNPROC=8192 (2) seccomp过滤器描述: 默认情况下弹性搜索使用seccomp 筛选器,在大多数发行版上，此功能在内核中激活; 针对于

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机器学习在web攻击检测中的应用实践

一、背景在web应用攻击检测的发展历史中，到目前为止，基本是依赖于规则的黑名单检测机制，无论是web应用防火墙或ids等等，主要依赖于检测引擎内置的正则，进行报文的匹配。...尤其在大型互联网公司，如何在海量请求中又快又准地识别出恶意攻击请求，成为摆在我们面前的一道难题。...二、恶意攻击检测系统nile架构介绍图1：携程nile 攻击检测系统架构第一版首先我们简单介绍一下携程攻击检测系统nile的最初架构，如上图1所示，我们在流量进入规则引擎（这里指正则匹配引擎）...首先如果poc中还是有很多的特殊英文标点和敏感单词的话，我们还是能检测出来的；另一种情况如果真的漏了，那怎么办，这时候只能人肉写新的正则加入检测逻辑中，如图2中我们加入了“规则引擎（新上规则）”直接进行检测...下面说一下我们在样本清洗中做过的工作： 1.优化已有的检测正则：当打开white.txt和black.txt，我们肉眼观察了一下，发现不少的错误归类，所以说明我们的正则引擎本身就存在优化的需要。

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