Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
在年会或其他活动中，抽奖环节是增加参与度和乐趣的重要环节。本文将向你展示如何使用Python编写一个简易的年会抽奖系统。
Python诞生很早，但真正火爆时间并不长。目前Python语言的应用领域非常广泛，主要有系统编程、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程等
本文介绍了自动化测试如何解决验证码的问题。首先介绍了验证码的作用，然后列举了三种处理验证码的方法，分别是去掉验证码、设置万能码和验证码识别技术。最后还介绍了一种记录cookie的方法，可以用于UI自动化测试。
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。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。
近日，Python 3.9 发布，并开发了一些新特性，包括字典合并与更新、新的解析器、新的字符串函数等。
Wagtail是一个用Python编写的开源CMS，建立在Django Web框架上。Wagtail 是一个基于 Django 的开源内容管理系统，拥有强大的社区和商业支持。它专注于用户体验，并为设计人员和开发人员提供精确控制。
LightsOut是一款功能强大的DLL生成工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松生成经过混淆处理的DLL。该工具专为红队研究人员设计，生成的DLL可以在研究人员尝试绕过反病毒产品时禁用AMSI和ETW，从而更好地测试目标系统的安全性。
Python 3.9 已于 10 月 5 日发布，新版本的特性，你 get 到了吗？对于 Python 程序员来说，这又是一个令人兴奋的时刻。
占道经营识别检测系统对市基于opencv+python 网络架构模型对政道路实时检测，当检测到有人违规摆地摊、占道经营时，马上报警。占道经营识别检测系opencv+python 网络架构模型将违规截屏和视频同步推送到有关人员，可以提升监控区域的管控效率，协助相关人员。
你现在是公司的HR，领导想让你在做一个抽奖系统在年会用，参与人员与奖品全在Excel里。见下图
MSOLSpray是一款针对微软在线账号（Azure/O365）的密码喷射与安全测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以直接对目标账户执行安全检测。支持检测的内容包括目标账号凭证是否有效、账号是否启用了MFA、租户账号是否存在、用户账号是否存在、账号是否被锁定或账号是否被禁用等情况。
从字典更新/合并到添加新的字符串方法，再到引入zoneinfo库，都添加了许多新功能。
员工工作服穿戴识别系统基于Python+YOLO网络模型图像识别技术，员工工作服穿戴识别系统通过现场已有的监控摄像头，不需新增硬件对现场未按要求穿戴工服的违规行为实时预警，将违规行为信息及时推送给后台管理人员。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。
这个项目的主要目的是开发一个被动式的Google Dork脚本来收集互联网中存在潜在安全漏洞的Web页面以及应用程序。这个项目由两个部分组成，第一个就是ghdb_scraper.py脚本，该脚本可以检索Google Dork。而第二个就是pagodo.py，该脚本可以直接利用ghdb_scraper.py收集到的信息。
原文地址：https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
CSSG是一款功能强大的Cobalt Strike Shellcode生成工具。本质上来说，CSSG是一个具备攻击性的Python脚本，广大研究人员可以使用它来轻松生成并格式化信标Shellcode。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
Spray365是一款功能强大的密码喷射工具，该工具主要针对微软服务而设计，可以帮助广大研究人员通过密码喷射技术识别微软账号（Office 365 / Azure AD）中的有效凭证。
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
本文提出了一种基于系统调用日志的安卓恶意软件检测方法，利用卡方算法对特征进行过滤，并使用朴素贝叶斯、随机森林、随机下降梯度算法三种机器学习算法进行检测。实验结果表明，该方法的检测正确率很高，SDG算法的检测正确率大于95%。
MacMaster是一款功能强大的高级网络接口管理与监控工具，该工具专为网络安全研究人员打造，支持对各种不同系统网络接口的MAC地址进行管理。
可实现快速灵活实验的工具会实现民主化并加速机器学习研究。例如，开发用于自动区分的库，Theano，Caffe，TensorFlow和PyTorch，有助于催化机器学习研究，实现梯度下降训练，而避免手动计算带来的繁琐工作。
AI在确保正确的数据安全性方面获得了很多突出和认同。该理论使机器能够执行类似人类的任务，从而形成帮助数据安全的关键基础设施。基于人工智能的网络安全产品已被证明可加速事件检测，事件响应，识别风险因素并创建态势感知。基于人工智能的设备肯定会很快接管下一级别的网络安全流程，因为它们可以为整个流程增加更多的效率和价值。
本篇文章主要讲解如何在本地安装Flask，以及如何将其web界面发布到公网进行远程访问。
LDAPWordlistHarvester是一款功能强大的字典列表生成工具，该工具可以根据LDAP中的详细信息生成字典列表文件，广大研究人员随后可以利用生成的字典文件测试目标域账号的非随机密码安全性。
它向系统发送伪随机用户事件流(如按钮输入、触摸屏输入、手势输入等)，从而测试正在开发的应用程序的压力。
养老院人员跌倒检测识别算法通过yolov5+python网络模型技术，养老院人员跌倒检测识别预警算法对跌倒事件进行识别和分析，当检测到有人员跌倒时，将自动发出警报提示。算法中YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
周六的自动化课程是由芒果给大家带来的自动化测试理论、Python未来发展与多平台部署。芒果带大家从为什么需要自动化测试、什么样的项目适合自动化测试、自动化测试目标、敏捷中的自动化、Python前景介绍以及多平台部署等方面带大家初步认识自动化和Python。
压缩文件下载链接:https://github.com/a568972484/Random_roll_call
Python 是最流行、功能最强大的编程语言之一。由于它是自由开源的，因此每个人都可以使用。大多数 Fedora 系统都已安装了该语言。Python 可用于多种任务，其中包括处理逗号分隔值（CSV）数据。CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现。本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据。
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术，智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
谷歌大脑近日公开一篇论文“Simple, Distributed, and Accelerated Probabilistic Programming”，发表于NIPS 2018。论文描述了一种简单、低级的方法，用于将概率编程嵌入到深度学习生态系统中。
MikroTik是拉脱维亚一家从事路由器和无线ISP系统开发的企业，在过去几个月中处理了许多影响其产品操作系统的漏洞。2018年4月，研究人员发现RouterOS的一个关键漏洞，攻击一直在以惊人的速度发生，当发现一种新发现的CVE-2018-14847开发技术时，情况更糟。问题在于，尽管供应商提供了安全修复程序，但大量的MikroTik路由器仍然没有打补丁并成为自动攻击的牺牲品。犯罪分子迅速利用概念证明代码在短时间内破坏数十万台设备。
ai安全帽识别检测通过python+yolov5网络模型深度学习AI视频分析技术，ai安全帽识别检测对现场人员是否佩戴安全帽进行识别检测，ai安全帽识别检测一旦发现现场工人员没有按要求佩戴安全帽，自动进行预警并保存图像到本地同步提示后台人员及时处理。我们选择当下YOLOv5来进行安全帽识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
当想到项目创意时，很多人都在挣扎。这里列出了50个您可以在2021年完成的很棒的项目构想。我将以下列的技术栈为例，以便您弄清楚自己也可以做到这一点。这些应用程序可以在Web，移动和桌面上。您可以使用无数种工具，技术和编程语言来构建它们，我仅在此处显示一些用例。每个项目的编程级别均为初学者，中级或高级。这些应用程序可以创建为前端，后端或全栈。
调查的人口统计学特征每年都相当稳定（见 2020 年的结果）。与往年一样，Go 主要用于科技行业。70% 的受访者是软件开发人员，少数是 IT 或 DevOps 人员，76% 的受访者表示他们在工作中使用 Go 编程。
作业区域人数超员识别检测利用Python基于YOLOv5深度学习模型对现场作业区域进行全天候不间断实时监测，一旦作业区域人数超员预警系统Python基于YOLOv5深度学习模型监测到作业区域人数超员时，立即进行抓拍存档并告知后台监控中心人员。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行人数超员识别检测，YOLOv5是完全基于PyTorch实现的。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
web-traffic-generator是一款功能强大的HTTP和HTTPs流量混淆工具，该工具基于纯Python开发，可以帮助广大研究人员在HTTP或HTTPs网络流量中提添加噪声，以此来实现流量混淆的目的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】MIT最近更新了他们的高等数学的求解器，通过程序合成的方式在七门大学数学课程中正确率达到了81%！而且还能对求解过程进行解释、绘图，还能生成新问题！ 不光玩小学数学应用题，AI已经开始攻克高数了！ 最近MIT的研究人员宣布他们基于OpenAI Codex预训练模型，在本科生级别的数学问题上通过few-shot learning成功达到81%的正确率！ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.15594 代码链接：https
追求信贷规模的扩张，往往会导致贷款逾期率的不断增加，如何在当今社会运用数据识别用户特征进行风险管控成为了银行放贷的重点依据（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。
在软件测试中，测试数据是测试用例的基础，对测试结果的准确性和全面性有着至关重要的影响。因此，在进行软件测试时，需要生成测试数据以满足测试场景和要求。本文将介绍如何利用测试数据生成工具来快速生成大量的测试数据。
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
正如你所听说的，python是最知名的编程语言之一。根据Stack Overflow去年进行的一项研究，现在使用该语言的开发人员中有三分之二喜欢它并打算继续使用它。不过，为什么它如此受欢迎？它有什么作用？
Grok-backdoor是一款支持Ngrok隧道的强大Python后门工具，该工具基于Python开发，使用了Ngrok隧道来实现C&C通信。值得一提的是，当前版本的Grok-backdoor支持使用Pyinstaller生成Windows、Linux和Mac后门源码。
T-Reqs全称为Two Requests，T-Reqs是一款基于语法的HTTP模糊测试漏洞挖掘工具，该工具可以通过发送版本为1.1或更早版本的变异HTTP请求来对目标HTTP服务器进行模糊测试以及漏洞挖掘。该工具主要通过下列三大步骤实现其功能：（1）生成输入；（2）对生成的输入进行变异处理；（3）将变异后的数据发送至目标服务器；
IOS测试利器—idb 活动时间：2017年5月17日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第二十一期分享 本次分享的主题是：IOS测试利器—idb 共有101位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 27人！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 樊林，腾讯专项测试工程师，负责过手机QQ、应用宝专项测试，目前主要负责应用宝创新项目测试以及启动速度专项优化。在移动客户端的测试方面以及相应工具开发方面有丰富的经验。 分享主题 1.idb是什么 2.为什么要做idb 3.id
【导读】机器学习专家Nikhil S. Ketkar博士撰写的Python深度学习实战《Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction》深入检出地讲解了各个深度学习框架的实际应用，面向尝试深度学习作为解决特定问题的软件开发人员，或者是想要将数据科学家开发的深度学习模型应用于实际场景。本书向我们介绍了Keras，Theano和Caffe等深度学习框架，并且帮助我们可以在较短的时间里掌握这些知识，并且将重点更多地放在实际应用领域，模型和算法上。因此，这本书是
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