张士玉小黑屋

知识点1、Fuzz技术应用-用户口令(弱口令)2、Fuzz技术应用-目录文件(泄漏点)3、Fuzz技术应用-未知参数(利用参数)4、Fuzz技术应用-Payload(Bypass)1、Fuzz是一种基于黑盒的自动化软件模糊测试技术,简单的说一种懒惰且暴力的技术融合了常见的以及精心构建的数据文本进行网站、软件安全性测试。2、Fuzz的核心思想口令Fuzz(弱口令)目录文件Fuzz(漏洞点)参数名Fuzz(利用参数名)参数值PayloadFuzz(Bypass)3、Fuzz应用场景爆破用户口令爆破敏感目录爆破文件地址爆破未知参数名Payload测漏洞（绕过等也可以用）在实战黑盒中，目标有很多没有显示或其他工具扫描不到的文件或目录等，我们就可以通过大量的字典Fuzz找到的隐藏的

Vulkan、DirectX、Metal和WebGPU等低级图形API正在融合为类似于当前GPU构建方式的模型。图形处理单元(GPU)是异步计算单元，可以处理大量数据，例如复杂的网格几何形状、图像纹理、输出帧缓冲区、变换矩阵或你想要计算的任何数据。NSDT工具推荐： Three.jsAI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割 GPU并不总是这样，最初它们是一组基于固定硬件的功能，几乎没有可编程性。随着应用程序突破了这些不可编程系统的功能

利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn，复现st-gcn0、下载st-gcn参考：gitbub上fork后导入到gitee快些:st-gcn下载也可以直接下载zip文件后解压1、处理准备自己数据集数据集要求将相同类别的视频放到同一文件夹,我这里用到一个较老的数据集：training_lib_KTH.zip，六种行为放到六个不同文件夹。用于st-gcn训练的数据集视频帧数不要超过300帧，5~6s的视频时长比较好，不要10几s的视频时长。要不然会报index300isoutofboundsforaxis1withsize300这种错误。因此对上面数据集进一步裁剪为6s的大概150帧（此视频帧率为25后面利用FFmpeg再次改变帧率为30时

在本项目中，将创建一个带有ESP32的独立Web服务器，该服务器使用ArduinoIDE编程环境控制输出（两个LED）。Web服务器是移动响应式的，可以使用任何设备作为本地网络上的浏览器进行访问。接下来将逐步展示如何创建Web服务器以及代码的工作原理。从构建电路开始。将两个LED连接到ESP32，如下图所示–一个LED连接到GPIO26，另一个到GPIO27.接下来是代码部分#include<WiFi.h>//WIFI名称及密码constchar*ssid="名称";constchar*password="密码";//将Web服务器端口号设置为80WiFiServerserver(80);//用于存储

由于项目涉及支付相关功能，因此就需要对前端的用户输入密码铭文，进行加密处理，采用的方法是SM4国密加密算法来处理，各种相关教程找了一大圈，大多数缺胳膊少腿的，最后花了点时间找到了处理方案。自行选择哪一种方法均可。下面记录一下实现方案，项目环境：vue2+element进行开发，看懂了下文，其他框架使用该功能，也是同理了。国密扩展了解概述1.SM算法国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。密钥长度和分组长度均为128位。SM1为对称加密。其加密强度与AES相当。该算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。SM2为非对称加密，基于ECC。该算法已公开。由于该算法基于ECC，故其签名速度与秘钥生成速度都快于RSA。ECC256位（S

记【k8s】初始化报错：“Errorgettingnode“err=“node\“k8s-master\“notfound“1、报错详情2、问题排查3、尝试问题解决4、报错2：kubeadminit后报错?TheBegin?点点关注，收藏不迷路?1、报错详情"Errorgettingnode"err="node\"k8s-master\"notfound"查看日志报错：[root@k8s-master~]#journalctl-ukubeletApr0121:

目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络    最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝试以一种数学推理的方式讲解中间的公式部分，这对于整体理解、把握、使用这个网络造成一定障碍，在阅读了相关资料后，尝试从更宏观的角度去认识这个网络，之后再慢慢加入一些数学内容，以此来力求顺畅的了解和学习这个网络。一、CNN和GCN的关系    对于传统数据结构的数据集来讲，都属于欧几里得空间，比如图片，视频，音频等，都

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention机制具有灵活性和通用性，可应用于计算机视觉、视频分析、自然语言处理、医学影像分析和机器人视觉等领域。其主要优势在于能够根据任务和输入数据动态调整卷积核，从而提高模型的泛化能力和性能。在实际应用中，SKAttention机制可针对具体问题和数据集进行优化，以达到最佳效果。一、SKAttention注意力机制的概述SKAttention是一种用于深度学习中的注意力机制，特别是在卷积神经网络（CNN）中。它通过动态选择不同大小的卷积核来提高网络对多尺度特征的捕捉能力。SKAttent

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.使用Python进行机器学习模型的调参与优化机器学习模型的性能往往受到参数的选择和调整的影响。调参是指通过调整模型的超参数（Hyperparameters），以达到最佳性能和泛化能力的过程。Python在机器学习领域有着丰富的工具和库，使得调参和优化过程变得更加高效。本文将介绍如何使用Python中常用的工具和技术来进行机器学习模型的调参与优化，并提供案例代码来演示。1.参数搜索方法1.1网格搜索(GridSearch)网格搜索是一种常用的参数搜索

大家好，今天来聊聊AI辅写疑似度：学校是否会查？七个方面为你解答！，希望能给大家提供一点参考。以下是针对论文AI辅写率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具：还有：AI辅写疑似度：学校是否会查？七个方面为你解答！随着人工智能技术的飞速发展，AI辅写工具在学术写作中的应用越来越广泛。然而，疑似度问题也随之而来，许多学生担心学校会对此进行查处。本文将为你从七个方面解答AI辅写疑似度在学校中的实际情况。一、学校对AI辅写的态度不同的学校和机构对于AI辅写的态度各不相同。一些学校明确禁止使用AI辅写工具，并会进行查处；而另一些学校则较为宽容，认为这是一种辅助写作的方式，只要不涉及抄袭即可。因此，在了解学校对AI辅写的态度是非常重要的。二、AI辅写疑似度的判定标准