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    基于深度卷积神经网络的图像反卷积 学习笔记

    在本文中,我们提出了一种不基于物理或数学特征的自然图像反卷积方法,我们展示了使用图像样本构建数据驱动系统的新方向,这些图像样本可以很容易地从摄像机中生成或在线收集。 我们使用卷积神经网络(CNN)来学习反卷积操作,不需要知道人 为视觉效果产生的原因,与之前的基于学习的图像去模糊方法不同,它不依赖任何预处理。本文的工作是在反卷积的伪逆背景下,我们利用生成模型来弥补经验决定的卷积神经网络与现有方法之间的差距。我们产生一个实用的系统,提供了有效的策略来初始化网络的权重值,否则在卷积随机初始化训练过程中很难得到,实验证明,当输入的模糊图像是部分饱和的,我们的系统比之前的方法效果都要好。

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    前端安全保障:加密/混淆/反调试/加壳/自定义虚拟机—必要吗

    起初个人认为在加了https的情况下前端加密完全没有必要。前端无论是传输内容加密还是代码加密,都是增加一丁点破解难度而已,却带来性能的天坑。轮子哥说:人家黑客又不是非得用你的网站来使用你的服务,你客户端加密又有什么用呢,人家可以直接把加密后的截取下来发到服务器去,等于没加密。Mark说:现在几乎所有大公司代码都是进过审核的,怎么可能随便让一个程序员打印出密码(参考银行)。如果代码中可能植入后门这点成立,前端同样可以植入后门,内鬼同样可以把用户密码跨域发送给某个地址。 假设不可以前端植入后门,内鬼在后端获取hash后的密码。内鬼同样可以使用脚本使用hash后的密码发包,实现用户登录。综上,前端加密完全没有意义

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