前言 最近一直在考虑如何结合kill chain检测APT攻击。出发点是因为尽管APT是一种特殊、高级攻击手段，但是它还是会具有攻击的common feature，只要可以把握住共同特征，就能进行检测。而kill chain就是个非常好的common feature描述。 在预研期间看到了一些觉得比较好的工作，这里
20192413 宗俊豪 2021-2022-2 《网络与系统攻防技术》实验三实验报告 1.实验内容 (1)正确使用msf编码器，veil-evasion，自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧 正确使用msf编码器，使用msfvenom生成如jar之类的其他文件 veil，加壳工具 使用C + shellcode编程 (2)通过组合应用各
def typeof(variate): type=None if isinstance(variate,int): type = "int" elif isinstance(variate,str): type = "str" elif isinstance(variate,float): type = "float" elif isinstance(var
EasyCVR视频融合云服务平台的设备接入方式十分广泛，可支持主流标准协议如GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还能支持厂家的私有协议与SDK接入，比如海康Ehome、海康SDK、大华SDK等（更多SDK与私有协议也在持续拓展中）。在视频能力上，EasyCVR具备优秀的视频监控直播、云端录像、检索与回放、存
计算机视觉中的烟火检测，可在监控视频和图像中进行烟火定位或者烟火图像分类，在消防安全领域具有独特的意义。AI烟火识别算法可通过已经训练好的烟火检测模型，识别出图片中的烟雾和火焰，并标记出目标的具体位置。 TSINGSEE青犀视频推出的AI安全生产摄像机，内置多种AI算法模型，如
https://mp.weixin.qq.com/s/3NeDBdr75kQAjP07L7rk3w 现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。 计算机视觉研究院 主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深
通过自动化测试，控制LINE自动添加好友的过程中，经常会遇到接码平台的号码被重新注册，导致账号在本机被顶掉 首先，传奇LINE建议大家，尽量使用实卡注册，如果实在无法使用实卡注册LINE，使用接码平台的话，需要在做自动化测试的时候 添加下面的检测代码： var Auccount_nub = text("检测到
业内普遍认为安全攻击主要分为两类：主动攻击和被动攻击。 被动攻击 被动攻击的特性是对传输进行窃听和检测，攻击者的目的是获取传输的信息，而不是用户发送的信息。 被动攻击不涉及对数据的更改，即使被攻击成功，系统上也难以检测数来，所以对于被动攻击的重点是预防。 主动攻击 主动攻击主
function dataType(obj) { var toString = Object.prototype.toString; var map = { '[object Boolean]': 'boolean', '[object Number]': 'number', '[object String]': 'string', '[object Function]
EasyCVR视频融合平台的视频能力非常灵活，尤其是在接入协议上，不仅能支持主流的标准协议，如国标GB/T28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还可以支持厂家的私有协议，包括海康Ehome、海康SDK、大华SDK等，几乎涵盖了市场上大多数的视频监控设备。随着安防市场的规模不断扩大与发展，EasyCVR快速纵深的
此ppt是我在21年10月做的一次关于区块链的报告。
selenium是用来完成浏览器自动化相关的操作.可以通过代码的形式制定一些基于浏览器自动化的相关操作(行为动作),当代码执行后,浏览器就会自动触发相关的事件.但这并不能避免服务器的检测.当在浏览器中打开开发者工具输入window.navigator.webdriver时会显示true,说明被服务器检测
代码地址： https://github.com/ColinFred/yolov5_mask_video_detect 可以检测图片、视频、摄像头 运行 main_windows.py
检测以下图像中的毛刺： 代码： cv::Mat Image = cv::imread("fin3.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); imshow("src", Image); cv::Mat color; cvtColor(Image, color, ColorConversionCodes::COLOR_GRAY2BGR); //分割出环形区域 cv::Mat Region,close_region; thres
1 简介 端点检测算法流程 1）预处理：对16kHz的语音信号x[n]进行预加重以及分帧处理。 2）计算每一帧的倒谱矢量值，并取1到5帧的倒谱参数的平均值作为背景噪声倒谱值。 3）逐帧计算倒谱系数和背景噪声的倒谱值，利用上式计算倒谱距离。 4）确定两个门限A1和A2，且A2>A1。 5）根据每一帧的
Fast and Reliable Missing Tag Detection for Multiple-Group RFID Systems 翻译 摘要 近年来，射频识别（RFID）技术已被应用于各种场景。在一些实际的RFID应用中，带有标签的物品可以分为多个组。因此，高效、准确地检测各组的丢失标签至关重要。因此，本文主要研究多组RFID系统中
Fast and Reliable Missing Tag Detection for Multiple-Group RFID Systems 笔记+理解+翻译 名称：多组RFID系统中快速可靠的丢失标签检测 来源：IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9354021 理解 文章重点内容和脉络 介
https://mp.weixin.qq.com/s/5cRztBgV81n7VW08EuRIOg ICCV 2021｜复杂场景目标检测——科大讯飞等提出X光安检场景下危险品检测基准（已开源） 计算机视觉研究院 2022-03-10 00:10 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式
学习博客：https://fxl18-chesh.blog.csdn.net/article/details/119379776 典型相关分析 定义：度量两组变量之间的相关程度的多元统计方法 参数：相关系数ρ 反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 典型相关系数 （原理后续推导） CCA在故障检测分析方向的应用 基于 CC
振动分析可以检测到什么？ Michael Haralson 当你想到振动分析时，你会想到什么？它正在成为结构工程中一种非常普遍的识别方法，以确定潜在的结构完整性问题，如隐藏的物体或空隙。 它是一种有效的识别机械的问题的方法，如果不加以检查，可能会造成灾难性的破坏。那么，振动分析可以检
了解用户视觉需求 序号 问题 说明 1 检测什么东西？ 检测的目标物是什么？形状是什么样的？ 2 检测包含哪些指标？ 具体检测什么指标？有无？状态？尺寸？位置？粘连？差异？毛刺？颜色？ 3 目标多大？ 物体具体尺寸是多少 4 工作距离？ 安装摄像机到被测物体的距离最大允许多远？能否自由调节？ 5
WGCLOUD是一款开源运维监控系统，可以监控很多的服务器或者主机，虚拟机等 我们现在要介绍的是WGCLOUD的网络心跳监测功能，有两个模块：数据监测模块，服务接口检测模块 我们分开来讲，一个一个说 1、数通监测模块 这个模块是通过PING来监测设备的延时和是否在线，只要有IP都可以，如果是检测一些
下图是一个视频的标注信息，包含动作类别和每个动作发生的时间信息。强监督就是利用所有信息对视频进行动作识别和定位；而弱监督是单单利用动作类别的信息进行训练，不使用动作时间段的标注。 参考 CSDN 此外，时序动作定位时序动作检测的区别是前者只输出定位，而不包括动作类
近期，国内疫情出现反复，作为抗击疫情的战争中强有力的护盾，口罩再次成为了公民的标配，但在抗疫常态化的进程中，口罩却对诸如“刷脸”支付、身份认证等需要人脸识别的场景提出了挑战。 人脸识别原理 人脸识别技术 在了解人脸识别面临的问题之前，我们首先要了解人脸识别系统，人脸识别
1 混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵(Confusion Matrix) 说明： 假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%，这个算法好吗？99.9%看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型，直接预测所有人都是健康的，准确率也能达到99.9%，更极端的情况，如果这种癌症的发病率
