Burp插件的使用 使用准备 Burpsuite可以使用三种语言编写的扩展插件,Java、Python和Ruby。除Java外,其它两种需要的扩展插件需要配置运行环境。 Python 下载地址:http://www.jython.org/downloads.html 下载Standalone Jar版本,下载后将Jar文件放置在Burpsuite文件夹。 Ruby 下载地址:http://jruby.org/download 下载Complete Jar 版
Burp插件的使用 使用准备 Burpsuite可以使用三种语言编写的扩展插件,Java、Python和Ruby。除Java外,其它两种需要的扩展插件需要配置运行环境。 Python 下载地址:http://www.jython.org/downloads.html 下载Standalone Jar版本,下载后将Jar文件放置在Burpsuite文件夹。 Ruby 下载地址:http://jruby.org/download 下载Complete Jar 版本,下载后将Jar文件放置在Burpsuite文件
本文介绍了Burpsuite插件的使用,包括如何安装、配置和使用Burpsuite的各种插件。此外,还介绍了Burpsuite的插件市场,以及如何在Intruder和CO2中添加XSS漏洞检测和CSRF Token Tracker。
如图,当浏览器窗口发生变化时,但此时的echarts并不能执行自适应效果,这是因为切换菜单展示效果并没有触发window.onresize,所以为解决类似此问题,我们可使用element-resize-detector
Vue-ECharts 默认在 webpack 环境下会引入未编译的源码版本,Vue CLI 创建项目可能会遇到默认配置把 node_modules 中的文件排除在 Babel 转译范围以外的问题。 修复方法是在vue.config.js中添加如下代码:
本文主要介绍 DBLE 心跳检测模块,内容包括心跳检测作用及心跳检测模块源码解析两部分。
🐱💻 猫头虎博主来啦!今天,我们要深入探索Go的一个重要工具:Race Detector。如果你是Go语言的爱好者,或者正在寻找高效处理并发编程问题的方法,那这篇文章就是为你准备的。🔍 我们将一起探索Race Detector的工作原理、使用方法,并分析它如何帮助我们捕捉和解决数据竞争问题。准备好了吗?让我们开始这次的技术之旅吧!
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题,并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行,也可以独立运行。当前,GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。
自从2016年9月以来,我一直在监控 Google Play 商店的新 Ztorg 木马,到目前为止,还发现了几十个新的恶意应用程序。所有这些都是恶意 root 软件,这些软件利用漏洞在受感染的设备上获得 root 权限。 然而,在2017年5月下旬,我发现有一个并非如此。有两个恶意应用程序与 Ztorg 木马相关,通过 Google Play 分发。虽然不是恶意 root 软件,但是可以发送高付费短信和删除短信。这些应用程序已经从 Google Play 分别安装了5万和1万次。 卡巴斯基实验室产品将两个
1.npm install --save echarts vue-echarts-v3
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集,主要分为以下几个板块: Highlights 优秀的工具、库 好的教程、深度解读已有技术的文章 业界最新的技术、热点文章 业界对(新)技术的深度地、优秀地实践 Tutorial Tools And Codes 《前端技术观察》的目的是让大家: 更及时的了解到业界最新的技术 受益于高质量的教程、文章 了解业界更优秀的代码、工具 更多地、氛围更浓厚地讨论、研究、落地技术 highlights Webpack 5正式发布(英) 包
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
文章目录 前言 一、项目架构 二、环境 三、具体实现 1️⃣index.html 2️⃣fun.js 3️⃣faceapi.min.js 4️⃣models 四、效果图 五、在线体验 总结✨✨ ---- 前言 gtihub项目地址 无意中看到了一个有趣的AI实时人脸追踪,不懂AI的我简单地尝试了一下。我使用的是基于TensorFlow构建的face-api.js库,事实上它可以嵌入在网站上并让网站拥有功能齐全的实时人脸检测能力,而且可与任何网络摄像头或手机摄像头配合使用。只要照着教程ctrl+c➕ctr
Android自定义Lint检查有效提升代码质量、避免人工的低级失误、规范代码,属于程序自动化的内容,这部分内容涉及的资料较少,但是实际意义重大,尤其是对有规模的团队而言。
团队成立初期我们采用 npm3 来管理项目依赖,后续我们研发了自己组件库、图表库、工具库,采用了 monorepo 管理,依赖管理也由 npm3 切换成了 yarn(yarn workspace)。不管是 npm3 还是 yarn 都采用扁平化的 node_modules 文件夹方式,以此避免引入层级过深、相同依赖版本重复等问题。
本文介绍Geodetector软件的下载方法,以及地理探测器分析的完整操作,并对其结果加以解读。
阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过这么一句话“如果你不能简单地解释它,你就不能很好地理解它”,我深以为然!
"清单宣言.如何把事情做对[4] "是Atul Gawande[5]的一本书,他是著名的外科医生、作家和公共卫生领袖。马尔科姆-格拉德威尔[6]在对这本书的评论中写道:
创建镜像后如果快速运行镜像,docker run 有很多参数,只有少部分会修改,如果每天创建很多容器,每次都完整输入一次命令就很麻烦,容易出错,这时我们可以写一个 shell 脚本,把会修改的值变成参数,然后运行脚本的时候传递会变的参数即可。
本文首发于政采云前端团队博客:基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
本系列的几篇源码分析文档意义不大,如果你正好也在研究lint源码,或者你想知道前面自定义lint规则中提出的那几个问题,抑或你只是想大致了解下lint的源码都有些什么内容的话,这些文章可能有还些作用,否则看了和没看差不多的,因为这几篇文章只是我在读源码的过程中记录下来的一些零碎的片段,方便以后看的时候能够迅速上手。
导读 lint是著名的C/C++语言静态代码分析工具之一,Android Lint顾名思义,针对Android的静态代码分析工具,能够对Android项目中潜在的bug、可优化的代码、安全性、性能、可用性、可访问性、国际化等进行检查。 在Android SDK Tools 16及更高的版本中,Lint工具会自动安装。通过对Android工程源代码等进行扫描检查,可发现潜在的问题,更好的提升代码质量。Android Lint提供了命令行方式执行,也与IDE(如Eclipse、Android Studio)集成
在selenium webdriver Python端,最核心的代码就是在remote包目录下了,因为该目录下定义和实现了我们利用selenium webdriver 进行自动化测试的几乎所有的核心API能力。
针对锂电池行业电池小型化的特点和电解液漏液浓度低而不易检测等技术挑战,将PID(Photo-Ionization Detector光离子化检测器)技术应用于锂电池VOC气体快速检测,为用户提供了有效的锂电池漏液检测产品。目前PID技术在锂电池漏液检测方面已经得到了业内的一致认可和大规模推广。
像网上其他将手势监听的博客一样,本文将以双击事件为引子,逐步展开探讨 Android 手势监听,你需要知道的点点滴滴,还是那句话:看完这篇还不会 GestureDetector 手势检测,我跪搓衣板!
论文才刚开始看,但是代码先跑了一下看结果,有一点小坑,记录下: 首先去论文的github上去下载代码:点这里 readme里其实写了怎么搞:
不论是在学校里还是在公司中,远程登录服务器调试是一件很平常的事情。通过服务器,我们有很多种方式进行开发,喜欢极客风的可以直接通过Vim在服务器中进行开发,配合各种插件在开发效率上还是很高的;另一种就是利用IDE远程连接服务器进行调试,这样可以借助一些IDE的强大功能,提升自己的开发效率(Pycharm、VSCODE)。
由核心基础设施团队的工程团队成员 Grzegorz Głąb 和 Nibir Bora 撰写。
在4月,Chrome 暂时推迟了 SameSite Cookie 属性的推行,以确保在 COVID-19 响应的关键初始阶段提供基本服务的网站的稳定性。
写代码是软件工程师们每天的工作,但当你辛辛苦苦写了一大堆代码,却发现无法运行的时候,内心一定是崩溃的。
The MOD17A3H V6 product provides information about annual Net Primary Productivity (NPP) at 500m pixel resolution. Annual NPP is derived from the sum of the 45 8-day Net Photosynthesis (PSN) products (MOD17A2H) from the given year. The PSN value is the difference of the GPP and the Maintenance Respiration (MR) (GPP-MR).
import numpy as npfrom PIL import Imageimport osimport cv2# 人脸数据路径path = 'Facedata'recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")def getImagesAndLabels(path): imagePaths = [os.pat
论文: ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection
本文是从软件架构设计的角度剖析oVirt的vdsm,另外还有一篇是从功能架构设计的角度剖析oVirt。
今天偷点儿懒,就没有及时整理最新的paper,还请各位看官谅解。这里整理了一份前段时间做的小demo,实现献丑了 本文基于OpenCV3.3.1或以上版本(如OpenCV3.4)、DNN模块和face_detector示例实现简单、实时的人脸检测。 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-20 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 注: [1]:主要参考Face detection with OpenCV and deep learning这个英文教程
首先,把之前推送的关于大数据问题与解决办法的内容上传给大家,供大家去学习去挖掘有用的知识。 网址:http://pan.baidu.com/s/1nvwoQ0p 密码:6a0l ---- 今天想说的其实也是一个老一点的知识,但是读了几遍感觉灵感很大,得到了很多想法和去实践的思路,所以今天就给大家来分享下这篇经典好文。该文录用于2016年“ IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence”。——What makes for effe
OpenCV从 2.4.x升级到3.x中有很多代码重构和性能提高,还有API接口的整合,以Feature2D及其扩展模块的特征检测与描述为例,在OpenCV2.4.x中可以通过FeatureDetec
应用开发到一定规模后,各种内存问题频频出现,还很难定位。你是否也体会过这种痛苦?随着我们工程的体量增长,代码结构变得越来越复杂。这时候很多内存问题就变得越来越难解决。一个不小心的循环引用就会导致一部分内存被一直占用。而这样的内存泄露一般都会随着代码量的增长不断的引入到项目中。手机设备的内存是一个共享资源。应用程序可能会不当的耗尽内存、崩溃,或者遭遇大幅度的性能降低。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础,盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基,每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此,通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限,纰漏难免,欢迎大家交流指正。快速导航链接如下:
论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
本文将利用OpenCV,Python和Ubidots来编写一个行人计数器程序,并对代码进行了较为详细的讲解。
用mediapipe可以进行手部标记。获得手部标记后,我们可以做一些应用,例如显示、利用手势进行一些控制等。本文介绍了使用opencv和mediapipe检测和显示摄像头(或视频)中的手并进行标记,然后应用手部标记操作电脑音量。
翻译:刘威威 编辑:祝鑫泉 前 言 本文译自:[http://www.hackevolve.com/create-your-own-object-detector/](http://www.hackevolve.com/create-your-own-object-detector/ ) 手动搭建属于自己的目标检测器现在已经不是一个很难的事情,比较常见的方法有Haarcascades 和HOG+SVM,后者在精度上优于前者,此篇文章中,将详细介绍如何使用HOG+SVM搭
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