TCCLI 是管理腾讯云资源的统一工具。通过腾讯云命令行工具,您可以快速轻松的调用腾讯云 API 来管理您的腾讯云资源。您还可以基于腾讯云的命令行工具来做自动化和脚本处理,能够以更多样的方式进行组合和重用。
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1、访问Python Extension Packages for Windows,下载python对应版本的opencv。
由于工作需要,编写了一个自动检查办公区无线AP是否掉线的python脚本,我这里用的是python3环境,请大家注意 还有要注意的是我这里用的是锐捷的无线AC及无线AP。其它品牌只需要替换相关命令即可,就是脚本内容的中的command内容更改成你的品牌无线AC命令即可。 下面是实际脚本内容:
1、pytesseract需要与安装在本地的tesseract-ocr.exe文件一起使用。
关于wifi_db wifi_db是一款功能强大的数据解析脚本,该脚本可以将Aircrack-ng数据解析至一个SQLite数据库中,并提取出类似握手包、MGT识别信息、AP信息、客户端信息、探针信息、WPS信息和AP全局概览等有价值的数据。 功能介绍 1、显示隐藏网络信息; 2、显示已连接客户端及其各自AP的详细数据; 3、识别连接到AP的客户端探针,从而深入了解流氓AP的潜在安全风险; 4、提取握手信息,并在hashcat中使用以方便破解密码; 5、显示来自企业网络的身份信息,包括用于身份验证的
智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统通过Python基于YOLOv7深度学习网络对现场画面实时监测分析。当智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统识别到现场车辆冲洗不干净或者没有冲洗,系统就立即抓拍。
Git Repo:https://github.com/MachineLP/PyTorch_image_classifier
>>点我下载 https://www.python.org/downloads/release/python-279/
典型的迭代器模式作用很简单——遍历数据结构。不过,即便不是从集合中获取元素,而 是获取序列中即时生成的下一个值时,也用得到这种基于方法的标准接口。例如,内置的 range 函数用于生成有穷整数等差数列(Arithmetic Progression,AP), itertools.count 函 数用于生成无穷等差数列。
智慧城管出店经营识别系统通过python+yolov7网络模型深度学习技术,智慧城管出店经营识别算法对现场画面进行实时分析,可以实现违规摆摊检测、街道垃圾监测、违章停车识别、违规广告、出店经营检测、公共设施破坏、游摊小贩识别等违规识别。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
之前已经介绍过人脸识别的基础概念,以及基于opencv的实现方式,今天,我们使用dlib来提取128维的人脸嵌入,并使用k临近值方法来实现人脸识别。
首先, 一直以来就在考虑这么牛逼的opencv该换一下里边一些过时的东西了,像:检测器、识别器等等,果不其然,openv的大佬们还是偷偷的换了。
水面漂浮物垃圾识别检测系统通过Python+YOLOv7网络模型,水面漂浮物垃圾识别检测系统实现对水面漂浮物以及生活各种垃圾等全天候24小时不间断智能化检测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码)。
工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术,工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
WiFi-Pumpkin是一款专用于无线环境渗透测试的框架,该工具可以伪造AP以完成中间人攻击,同时也可以用来监听目标的流量数据,通过无线钓鱼的方式来捕获不知情的用户,以此来达到监控目标用户数据流量的目的
再接着上一篇树莓派搭建弱网测试环境全纪录(1)今天讲讲如何将树莓派设置成具有发射AP热点的能力以及如何在树莓派上安装ATC。
关于Pinecone Pinecone是一款专为红队研究人员设计的WLAN网络安全审计框架,该工具基于模块化开发,允许广大研究人员根据任务需求进行自定义功能扩展。Pinecone设计之初专用于树莓派,可以将树莓派打造为便携式无线网络安全审计工具,但也可以在基于Debian的操作系统中运行。 工具要求 如需运行Pinecone,首先我们需要一个基于Debian的操作系统(该工具已在树莓派、树莓派桌面端和Kali Linux上进行过测试)。 接下来,还需要安装并配置好下列组件: 1、Python 3.
IoU测量两个区域之间的重叠程度,在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
今天遇到一个需求,就是将一个list文件读取后,存入一个txt配置文件。存入时,发现list文件无法直接存入,必须转为str模式。
5. mod_wsgi: ap24vc14-cp35-cp35m-win_amd64
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法,python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为,算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
云端使用的GPU云服务器,深度学习环境包括GPU驱动、CUDA、cuDNN和相关的AI框架等,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下两种方式部署,您可以根据需要选择:
看下这篇文档,裸金属之外的Windows CVM重置密码有问题的,基本都能通过这篇文档解决,底层命令被破坏得太厉害的,建议备份数据重装系统,没必要在cloudbase-init上纠结
想要WIFI破解,python+字典,这是必少不了的。热点加弱口令也是核心。字典自己加精,你的字典有强大,你能破解的WIFI就越多,提供两种方法,一般人学到一种即可。
虽然轻量应用服务器并没有安全组,但是我们可以用云api将cvm的安全组配置复制下来,生成代码调用轻量应用服务器相关api将cvm安全组配置添加到轻量防火墙
腾讯云官网统一了国际化名称,用tencentcloud替代了qcloud,api的命令行工具现在是tccli
给定精度和召回率计算VOC的AP,如果use_07_metric为真,使用VOC 07 11点方法。
运行darknet官方代码中的darknet detector valid data cfg weight指令(例如: darknet.exe detector valid data/koujian/koujian.data cfg/yolov3-tiny11.cfg backup/yolov3-tiny11_last.weights),可以在result/目录下得到网络检测的输出txt文件:包括检测的图像名字、类别、概率、边界框位置(左上角和右下角):
腾讯云为GPU云服务器GC3vq机型提供特定驱动安装脚本,同时提供CUDA、cuDNN和相关的AI框架自动安装脚本,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下三种脚本部署,您可以根据需要选择:
WIFI破解,Python程序员必学技能。WIFI已经完全普及,现在Python程序员没网,走到哪里都不怕!教你们一招,如何在图片中提取Python脚本代码。图片发送至手机QQ长按后点识别图片中汉字,
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html
原因分析: https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80450607 解决办法: 运行代码时候前面加上:
执行 scf --version 命令进行验证 => scf CLI, version 0.0.1
近期小编在进行评测语料的制作时,涉及到一些复杂字符串的过滤和提取等内容,例如找出某一句话中在某个特定语句结构下出现的文字,虽然使用循环,if-else等语句可以搞定,但是比较麻烦,使用正则表达式处理就比较方便。
在学习 MapReduce 的过程中,不少人接触的第一个项目就是单词计数。单词计数通过两个函数 Map 和 Reduce,可以快速地统计出文本文件中每个单词出现的个数,它虽然简单,但也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一。而 Serverless 的出现,为 MapReduce 进行大数据处理又提供了一个新的部署方案,Serverless 与 MapReduce 究竟如何结合呢?
IMDShift是一款功能强大的AWS工作负载安全增强工具,该工具基于纯Python开发,可以帮助广大研究人员更好地提升AWS工作负载的安全。
开发前言 作为一名 Serverless 架构的重度使用者,我一直对调试感到恐慌:经常在测试接口的时候,会通过网页/PostMan 触发函数,然后没得到预期的结果,我就只能傻乎乎的一直点控制台的日志,等待他能早点出来结果,看看为啥和我预期结果不同。 虽然说 10S,20S 的日志输出还能接受,但是在调试过程中,真的就是噩梦,一直在想有什么方法可以实现实时日志,我触发函数,就马上能看到,无论是控制台/API 网关还是 COS 触发器,只要被触发,我就能实时看到日志,这将会对我写代码,调试产生重大,超级重
之前在看Swin Transformer的时候,发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜,于是想来实践测试一下。
大家好!今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ,该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连,还请大家点个star!
COS 提供了 AWS S3 兼容的 API,因此当您的数据从 S3 迁移到 COS 之后,只需要进行简单的配置修改,即可让您的客户端应用轻松兼容 COS 服务。本文主要介绍不同开发平台的 S3 SDK 的适配步骤。在完成添加适配步骤后,您就可以使用 S3 SDK 的接口来访问 COS 上的文件了。
首先,打开window系统中的cmd命令行工具,或者powershell,安装腾讯云tencentcloud的Python库
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