在本文中，我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API，通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。
【AI 科技大本营导读】5月2日，在加利福尼亚州举办的年度开发者 F8 大会上，Facebook 正式推出 PyTorch 1.0 。其实，早在 2017 年 1 月，Facebook 就首次公布了该信息，截至目前，它已被下载超过 110 万次，是过去一个月研究门户网站 Arxiv 上的第二大深度学习框架，排名第一的是 TensorFlow 。
只要画个边界框，模型就能自动追踪边界框内的物体，并在视频中隐藏它。最近，这个神奇的项目借助目标检测与图像修复，成功地让模型对视频中的物体视而不见，并通过伪造背景将物体从视频中抹去。
它包含了超过10,000条视频，主角都是在现实世界里移动的物体，分成560多个类别。
DJI的Onboard SDK可以学习的Demo很少，我在Github上面找到一个4年前使用DJI M100+ROS的行人追随项目，我想借此项目来学习一些东西。
大家好！在当今信息爆炸的时代，了解新闻事件的发展进程和舆论反映对于我们保持对时事的敏感度和了解社会动态至关重要。在本文中，我将与你分享使用Python爬虫追踪新闻事件发展进程和舆论反映的方法，帮助你获取及时、全面的新闻信息。
本文将为您详细介绍开源项目的维护和管理方法，从项目的初始化到持续集成、社区互动以及问题追踪等方面提供实际建议和代码案例。
几年前Lawrence Alexander发表了一篇使用Google Analytics查找网页之间的关联的文章，去年，我也发布了一个关于如何使用Python自动挖掘信息，然后将其可视化的帖子，不幸的
OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库 授权协议：Apache 2.0 开发语言：Java PHP Python Google Go 操作系统：跨平台 开发厂商：Google 简介 OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库，能够减少应用的部署与构建成本，尤其适合微服务架构。 OpenCensus 有各种不同的编程语言编写的版本，包括 Go、Java、PHP、C++、Python 等等。它旨在帮助开发
1.电极式眼动追踪：这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率，但需要接触眼球，因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
服务从单体应用升级到微服务的时候，整个请求的链路会变多，当发生异常、或遇到接口性能瓶颈时。很难将具体的异常日志和具体的请求关联起来，也很难直接定位是哪个调用环节存在性能瓶颈。这个时候就需要一个分布式链路追踪系统来串联调用链，快速定位问题。
在我们的系统里，已经记录了很多的日志，但是问题是这些日志很鸡肋，当需要定位问题的时候，根本很难区分，哪些日志是一起的，而且因为我们的系统大都是一些耗时的任务，不同请求的任务日志都交叉混在一起，更加加剧了这个问题。因此生产系统上，这些日志很难利用起来。
在编写Python爬虫的时候，经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战，因为它会导致爬虫的效率降低，甚至无法正常工作。需要解决这个问题，我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。
项目微服务化，由集中式向分布式演进后，整个调用关系变得复杂 服务由大规模集群构成，各个应用之间相当独立，可能由不同团队、不同语言实现 问题： 无法准确知道整体系统性能及运行情况 复杂的调用导致系统出问题后难以定位问题 全链路性能监控，识别对关键调用链，并进行优化比较困难 解决方案： 引入分布式系统调用链监控，目标：
代码、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「CenterPoint」，即可直接下载。
http://blog.csdn.net/dj1174232716/article/details/44784081
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
Cutie用于自动识别和追踪视频里的特定物体，比如一个人或一辆车。假设你有一段视频，里面有很多人和物体在移动，Cutie可以自动找出其中一个特定的人并一直追踪他。
随着企业及各类组织机构逐渐将网络的使用转向云和远程，传统网络的定义在逐渐发生变化。同样，物联网设备的使用越来越多，加密和影子系统的使用越来越频繁，我们也就可以理解，为什么一直以来在保持网络和系统安全方面的问题都得不到妥善的解决。
背景：加入现在有这样的数据，可能一条ocr代表两个label，并且label通过”,”分隔。我们想把数据转换成下面的。
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。 Tensorflow目标检测API地址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验。Amazon Go商店宣布后，这是一个热门领域。 为商店设计智能货架，追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手，用来追
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
Tracert 命令跟踪路由原理是IP路由每经过一个路由节点TTL值会减一，假设TTL值=0时数据包还没有到达目标主机，那么该路由则会回复给目标主机一个数据包不可达，由此我们就可以获取到目标主机的IP地址，如下我们通过scapy构造一个路由追踪工具并实现一次追踪。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时，有几个关键点需要注意。首先，传统的基于主机资源的监控方法（如使用率和负载监控）可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中，应用服务的动态性和弹性更加突出。
讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备应用、越界识别应⽤等为案例进⾏讲解，通过实战化培训全面提升算法实战应用。
本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中，来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug，一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。
“用指尖改变世界” Palo Alto Networks公司警告说，自2017年4月以来，一种恶意工具已经成为人们关注的焦点之一。这主要原因是由于它采用了相当独特技术来混淆它的PowerShell脚本，这种技术是其他工具所没有的。 工具名为“PowerStager”，在2017年12月左右，其在实际攻击活动中的使用率有所上升。 PowerStager的核心是一个Python脚本，它使用C源代码生成Windows可执行文件，然后利用多层模糊处理启动PowerShell脚本，最终目标是执行shellcode
在OpenCV中，有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR ↔ Gray和BGR ↔ HSV。
在 OpenTelemetry 规范 v1.0 发布之后，我们现在把更多的精力放在了指标规范上。以下是我们到目前为止所取得的进展，以及接下来几个月将要完成的事情。
据The Hacker News 9月22日报道，Python模块中存在一个长达15年未修复的安全漏洞，可能导致35万余个开源项目被利用，涉及人工智能/机器学习、网络开发、媒体、安全、IT管理等多个领域。
r4ven是一款功能强大的用户敏感信息安全检测工具，该工具可以托管一个伪造的网站，而这个网站使用了一个iframe来显示一个合法网站的信息，如果目标允许其运行，那么它将会获取目标的GPS地理位置信息（坐标经纬度）、IP地址和设备其他信息。
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
当你有了一个相当不错的模型结果了，这个时间就需要上线应用了，但实际上这个过程也是需要注意很多东西的呢，比如汇报你的项目结果、上线计划沟通、上线后的监控等等，都是相当重要的，Brownlee教授有一篇概括地挺全的文章，我再加上自己的见解，完成了本文，下面我们就来看一下呗。
该功能被称为「检测无授权位置追踪器（DULT）」，适用于最新发布的苹果 iOS 17.5版本以及谷歌Android 6.0 及更高版本。一旦检测到未授权的追踪设备，该功能会向用户推送「发现物品与您一同移动（Found Moving With You）」的风险提示。
机器之心报道 机器之心编辑部 还在为不断的 debug 代码烦恼吗？ 本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中，来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug，一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。 首先，研究者基于 20 万个库中的函数训练了反向翻译模型。接下来，他们将注意力转向可以对其执行测试的 1 万个库，并在这些已经通过测试的库中创建所有函数的 buggy 版本。这些丰富的调试信息，例如栈追踪和打印语句，可以用
在当下自动驾驶、智慧城市、安防等领域对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析的需求可谓比比皆是， 但单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及特征进行分析，因此在具体的车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪、飞行器监管等场景，目标追踪发挥着不可替代的作用。
python-opencv3.0新增了一些比较有用的追踪器算法,这里根据官网示例写了一个追踪器类
项目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrate
Hello folks，我是 Luga，今天我们来介绍一下“下一代”可观测性工具 - eBPF，作为一种强大的内核技术，eBPF 启用了全新类别的可观测性模型，除此之外， 其程序能够无缝地与各种内核关联，以收集有关正在发生的事件数据。
GitMonitor是一款针对GitHub的扫描系统，在它的帮助下，研究人员可以轻松扫描出目标GitHub库中存在的敏感信息。
在当今数字化世界中，了解网络活动的源头和位置对于网络安全、市场研究和用户体验至关重要。IP归属地查询API是一种强大的工具，可以帮助您追踪网络活动并获取有关IP地址的重要信息。本文将探讨如何使用IP归属地查询API来追踪网络活动，以及它在不同领域的实际应用。
对于一些刚入门 Python 的朋友来说，代码稍微复杂些就难以搞懂代码内部到底是怎么运行的了，而且有时一运行就报错，难以一下发现错误，只会用 Print 去慢慢找异常的地方，效率很低下。
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
在项目中，我们经常会遇到一些高级的编程技巧和设计模式。这些设计不仅能提高代码的可维护性，还能帮助我们更好地理解程序的运行机制。今天，我们要探讨的是一个非常实用的Python代码片段，它涉及到trace模块的使用。
关于Trackgram Trackgram是一款功能强大的资源收集与网络侦查工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松利用Instagram的地理位置功能来实现账号追踪。 功能介绍 1、提供了一个基于定位频率的热力图； 2、热力图上的覆盖物Makers能够表明下列内容：准确的地理位置名称、相关Instagram Post发布的时间、跟Google地图相关联的地址信息； 3、图表中可以显示一个指定位置发布过的Instagram Post数量； 4、生成易于处理的.CSV文件； 工具下载
这个系列的文章是之前Python实现所有算法的兄弟篇，眼看着夏令营完事，我也要又开始学习日子了：
由于项目的需求，最近花了较多的时间来看开源项目的代码，在本文中，简单总结一下对为什么要看源码、如何看源码这两个问题的思考。
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