1.����2021Դ��
2.单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读
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����2021Դ��
年,源码源码我开发了第三个安全运营小工具,测算测试这个工具是源码源码为安全驻场人员设计的。本来打算将其与第一个软件整合,测算测试但由于时间限制未能实现。源码源码html5商城网站源码当时过于急于求成,测算测试没有深入分析代码。源码源码然而,测算测试最近的源码源码一次威胁狩猎事件激发了我对逆向工程的兴趣,我顺便尝试了逆向pyinstaller打包的测算测试exe软件,以获取python源码。源码源码回顾过去的测算测试代码,转眼已到年。源码源码我一直从事网络安全业务,测算测试但在coding技术上却毫无进步。今年,我决心提升代码水平,争取创造出有差异性的成果。
提醒:故事还有后续,我将逆向pyinstaller打包的exe软件的所有源代码:ailx:逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(6)
态势感知体检小工具说明:
第一步:对exe程序进行反编译[1]
第二步:进入新获得的extracted文件夹
第三步:查看struct.pyc和main.pyc前4字节之间的区别
第一个软件前个字节,第二个软件只有前8个字节相同,短链接api源码第三个软件只有前4个字节相同,不知道为什么,但我在这里并未发现任何问题。
第四步:反编译pyc文件得到python源代码
第五步:欣赏一下反编译的代码
单目相机实现3D目标检测—CaDDN论文+源码解读
CaDDN论文介绍和源码解读,深入解析单目相机实现3D目标检测。
在CVPR 上,CaDDN论文提出了一种基于单目相机的3D目标检测方法。该方法在无需多视角信息的情况下,实现对单个相机图像的深度感知。论文及其官方资源如下:
论文链接:[论文链接]
官方代码仓库:[官方代码仓库链接]
当前3D目标检测算法根据输入图像数量分为单目相机和多目相机两类。多目相机方法更为主流,因为它们通过环视相机收集的信息投影到BEV空间,实现全面的环境感知。然而,单目相机的深度预测策略依然值得多目相机算法借鉴。因此,本文将详细探讨基于单目相机的3D目标检测算法——CaDDN。
图一是CaDDN算法的整体流程图,本文将依据此图解析算法实现。
CaDDN算法模型包含四个部分,下文将按步骤介绍。首先,php 视频系统源码Frustum Feature Network构建相机视锥特征。该网络包含三个子模块:Image Backbone、Image Channel Reduce和Depth Distribution Network。
Frustum Feature Network通过三个子模块处理输入图像,以构建图像视锥特征。将输入图像张量记为Tensor([bs, 3, H, W]),其中bs、H和W分别为批量大小、高度和宽度。ResNet-作为主干网络,提取多尺度特征。Image Channel Reduce对特征图进行降维,Depth Distribution Network估计深度信息。此过程与LSS算法类似,但CaDDN有显式监督,而LSS为隐式监督。
构建相机视锥特征的整体流程与LSS算法相同。Frustum to Voxel Transform模块根据点云感知范围及体素大小在BEV坐标系下构建3D坐标,然后转换到相机视锥坐标系下,构建BEV空间特征。转换横纵坐标遵循正常关系,Z轴的cats vs dogs 源码调整采用LID转换。
Voxel Collapse模块移除Z轴方向信息,使用Conv2DCollapse实现。此过程简化了BEV空间特征,为后续处理作准备。
3D Object Detector包括BEV Backbone和检测头。BEV Backbone处理BEV空间特征,检测头对目标类别、属性和方向进行预测。至此,CaDDN算法解析结束。如有错误,请在评论区指正。
çè±ä»£ç ç¼ç¨python(ç«ç°è±ä»£ç ç¼ç¨python)
æ¾çè±ç代ç
#-*-coding:utf-8-*-importmath,random,timeimportthreadingimporttkinterastkimportreuuidFireworks=[]maxFireworks=8height,width=,classfirework(object):def__init__(self,color,speed,width,height):=uuid.uuid1()self.radius=random.randint(2,4)~4åç´ self.color=colorself.speed=speed.5-3.5ç§self.status=0ï¼status=0ï¼çç¸åï¼status=1ï¼å½statusæ¶ï¼çè±ççå½æç»æ¢self.nParticle=random.randint(,)self.center=[random.randint(0,width-1),random.randint(0,height-1)]self.oneParticle=[]ï¼%ç¶ææ¶ï¼self.rotTheta=random.uniform(0,2*math.pi)ï¼x=a*cos(theta),y=b*sin(theta)=[a,b]
pythonç«é ·çè±è¡¨ç½æºä»£ç æ¯å¤å°ï¼å¦å®æ¬æç¨åï¼ä½ ä¹è½ååºè¿æ ·ççè±ç§ã
å¦ä¸å¾ç¤ºï¼æ们è¿ééè¿è®©ç»é¢ä¸ä¸ä¸ªç²ååè£ä¸ºXæ°éçç²åæ¥æ¨¡æçç¸ææãç²åä¼åçï¼è¨èâï¼æææ¯å®ä»¬ä¼ä»¥æé移å¨ä¸ç¸äºä¹é´çè§åº¦ç¸çãè¿æ ·å°±è½è®©æ们以ä¸ä¸ªåå¤è¨èçååå½¢å¼æ¨¡æåºçè±ç»½æ¾çç»é¢ã
ç»è¿ä¸å®æ¶é´åï¼ç²åä¼è¿å ¥ï¼èªç±è½ä½âé¶æ®µï¼ä¹å°±æ¯ç±äºéåå ç´ å®ä»¬å¼å§å è½å°å°é¢ï¼ä»¿è¥ç»½æ¾åççççè±ã
åºæ¬ç¥è¯ï¼ç¨PythonåTkinter设计çè±ã
è¿éä¸åä¸è¡èææ°å¦ç¥è¯å ¨ä¸¢åºæ¥ï¼æ们边å代ç 边说ç论ãé¦å ï¼ç¡®ä¿ä½ å®è£ åå¯¼å ¥äºTkinterï¼å®æ¯Pythonçæ åGUIåºï¼å¹¿æ³åºç¨äºåç§åæ ·ç项ç®åç¨åºå¼åï¼å¨Pythonä¸ä½¿ç¨Tkinterå¯ä»¥å¿«éçå建GUIåºç¨ç¨åºã
importtkinterastk
fromPILimportImage,ImageTk
fromtimeimporttime,sleep
fromrandomimportchoice,uniform,randint
frommathimportsin,cos,radians
é¤äºTkinterä¹å¤ï¼ä¸ºäºè½è®©çé¢ææ¼äº®çèæ¯ï¼æ们ä¹å¯¼å ¥PILç¨äºå¾åå¤çï¼ä»¥åå¯¼å ¥å ¶å®ä¸äºå ï¼æ¯å¦timeï¼randomåmathãå®ä»¬è½è®©æ们æ´å®¹æçæ§å¶çè±ç²åçè¿å¨è½¨è¿¹ã
Tkinteråºç¨çåºæ¬è®¾ç½®å¦ä¸ï¼
root=tk.Tk()
为äºè½åå§åTkinterï¼æä»¬å¿ é¡»å建ä¸ä¸ªTk()æ ¹é¨ä»¶ï¼rootwidgetï¼ï¼å®æ¯ä¸ä¸ªçªå£ï¼å¸¦ææ é¢æ åç±çªå£ç®¡çå¨æä¾çå ¶å®è£ 饰ç©ãè¯¥æ ¹é¨ä»¶å¿ é¡»å¨æ们åå»ºå ¶å®å°é¨ä»¶ä¹åå°±å建å®æ¯ï¼èä¸åªè½æä¸ä¸ªæ ¹é¨ä»¶ã
w=tk.Label(root,text="HelloTkinter!")
è¿ä¸è¡ä»£ç å å«äºLabelé¨ä»¶ã该Labelè°ç¨ä¸ç第ä¸ä¸ªåæ°å°±æ¯ç¶çªå£çååï¼å³æ们è¿éç¨çï¼æ ¹âãå ³é®ååæ°ï¼textâæææ¾ç¤ºçæåå 容ãä½ ä¹å¯ä»¥è°ç¨å ¶å®å°é¨ä»¶ï¼Buttonï¼Canvasççã
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æ¥ä¸æ¥çè¿ä¸¤è¡ä»£ç å¾éè¦ãè¿éçæå æ¹æ³æ¯åè¯Tkinterè°æ´çªå£å¤§å°ä»¥éåºæç¨çå°é¨ä»¶ãçªå£ç´å°æ们è¿å ¥Tkinteräºä»¶å¾ªç¯ï¼è¢«root.mainloop()è°ç¨æ¶æä¼åºç°ãå¨æä»¬å ³éçªå£åï¼èæ¬ä¼ä¸ç´å¨åçå¨äºä»¶å¾ªç¯ã
å°çè±ç»½æ¾è½¬è¯æ代ç
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跨年çè±ä»£ç ï½ç¨Pythonéä½ ä¸åºè·¨å¹´çè±ç§å·²ç»æ¥è¿å°¾å£°äºï¼å³å°å°æ¥ï¼æ¬ææ们ç¨Pythonéä½ ä¸åºè·¨å¹´çè±ç§ã
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年跨年çè±ä»£ç å¯å¤å¶
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packagelove;
importjava.applet.Applet;
importjava.awt.Color;
importjava.awt.Graphics;
importjava.net.URL;
importjava.util.Random;
çè±
@authorenjoy
@SuppressWarnings("serial")
publicclassQextendsAppletimplementsRunnable
publicintspeed,variability,Max_Number,Max_Energy,Max_Patch,
Max_Length,G;
publicStringsound;
privateintwidth,height;
privateThreadthread=null;
privateBeaClassDemobcd[];
publicvoidinit()
inti;
this.setSize(,);
width=getSize().width-1;
height=getSize().height-1;
speed=1;//çè±ç»½æ¾çé度
variability=;
Max_Number=;//å¯ååºçè±çæ大æ°ç®
Max_Energy=width+;
Max_Patch=;//æ大çæç¹æ°
Max_Length=;//æç¹çæ大è·ç¦»
G=;//åå°é¢å¼¯æ²çå度
bcd=newBeaClassDemo[Max_Number];
for(i=0;iMax_Number;i++)
bcd[i]=newBeaClassDemo(width,height,G);
}
publicvoidstart(){
if(thread==null){
thread=newThread(this);
thread.start();
}
}
@SuppressWarnings("deprecation")
publicvoidstop(){
if(thread!=null){
thread.stop();
thread=null;
}
}
@SuppressWarnings({ "unused","static-access"})
publicvoidrun(){
inti;
intE=(int)(Math.random()*Max_Energy*3/4)+Max_Energy/4+1;
intP=(int)(Math.random()*Max_Patch*3/4)//çè±çæç¹æ°
+Max_Patch/4+1;
intL=(int)(Math.random()*Max_Length*3/4)//çè±å¯åå°åºçè·ç¦»
+Max_Length/4+1;
longS=(long)(Math.random()*);
booleansleep;
Graphicsg=getGraphics();
URLu=null;
while(true){
try{
thread.sleep(/speed);
catch(InterruptedExceptionx){
sleep=true;
for(i=0;iMax_Number;i++)
sleep=sleepbcd[i].sleep;
if(sleepMath.random()*variability){
E=(int)(Math.random()*Max_Energy*3/4)+Max_Energy/4
+1;
P=(int)(Math.random()*Max_Patch*3/4)+Max_Patch/4
+1;
L=(int)(Math.random()*Max_Length*3/4)+Max_Length/4
+1;
S=(long)(Math.random()*);
for(i=0;iMax_Number;i++){
if(bcd[i].sleepMath.random()*Max_Number*L1)
bcd[i].init(E,P,L,S);
bcd[i].start();
bcd[i].show(g);
publicvoidpaint(Graphicsg)?
g.setColor(Color.black);
g.fillRect(0,0,width+1,height+1);
classBeaClassDemo
publicbooleansleep=true;
privateintenergy,patch,length,width,height,G,Xx,Xy,Ex[],Ey[],x,
y,Red,Blue,Green,t;
privateRandomrandom;
publicBeaClassDemo(inta,intb,intg)
width=a;
height=b;
G=g;
publicvoidinit(inte,intp,intl,longseed)?
inti;
energy=e;
patch=p;
length=l;
//å建ä¸ä¸ªå¸¦ç§åçéæºæ°çæå¨
random=newRandom(seed);
Ex=newint[patch];
Ey=newint[patch];
Red=(int)(random.nextDouble()*)+;
Blue=(int)(random.nextDouble()*)+;
Green=(int)(random.nextDouble()*)+;
Xx=(int)(Math.random()*width/2)+width/4;
Xy=(int)(Math.random()*height/2)+height/4;
for(i=0;ipatch;i++){
Ex[i]=(int)(Math.random()*energy)-energy/2;
Ey[i]=(int)(Math.random()*energy*7/8)-energy/8;
publicvoidstart
t=0;
sleep=false;
publicvoidshow(Graphicsg)
if(!sleep)?
if(tlength)
inti,c;
doubles;
Colorcolor;
c=(int)(random.nextDouble()*)-+Red;
if(c=0c)
Red=c;
c=(int)(random.nextDouble()*)-+Blue;
if(c=0c)
Blue=c;
c=(int)(random.nextDouble()*)-+Green;
if(c=0c)
Green=c;
color=newColor(Red,Blue,Green);
for(i=0;ipatch;i++)
s=(double)t/;
x=(int)(Ex[i]*s);
y=(int)(Ey[i]*s-G*s*s);
g.setColor(color);
g.drawLine(Xx+x,Xy-y,Xx+x,Xy-y);
if(t=length/2)
intj;
for(j=0;j2;j++)
s=(double)((t-length/2)*2+j)/;
x=(int)(Ex[i]*s);
y=(int)(Ey[i]*s-G*s*s);
g.setColor(Color.black);
g.drawLine(Xx+x,Xy-y,Xx+x,Xy-y);
常ç¨çç¼ç¨è¯è¨ã
ç¼ç¨è¯è¨ä¸ï¼Cè¯è¨
Cè¯è¨æ¯ä¸çä¸ææµè¡ã使ç¨æ广æ³çé«çº§ç¨åºè®¾è®¡è¯è¨ä¹ä¸ãå¨æä½ç³»ç»åç³»ç»ä½¿ç¨ç¨åºä»¥åéè¦å¯¹ç¡¬ä»¶è¿è¡æä½çåºåï¼ç¨Cè¯è¨ææ¾ä¼äºå ¶å®é«çº§è¯è¨ï¼è®¸å¤å¤§ååºç¨è½¯ä»¶é½æ¯ç¨Cè¯è¨ç¼åçã
ç¼ç¨è¯è¨äº:java
Javaæ¯ä¸ç§å¯ä»¥æ°å跨平å°åºç¨è½¯ä»¶çé¢å对象çç¨åºè®¾è®¡è¯è¨ï¼æ¯ç±SunMicrosystemså ¬å¸äºå¹´5ææ¨åºçJavaç¨åºè®¾è®¡è¯è¨åJavaå¹³å°ï¼å³JavaSE,JavaEE,JavaMEï¼çæ»ç§°ã
ç¼ç¨è¯è¨ä¸:c++
C++è¿ä¸ªè¯å¨ä¸å½å¤§éçç¨åºåååä¸é常被读åâCå å âï¼è西æ¹çç¨åºåé常读åâCplusplus","CPPâãå®æ¯ä¸ç§ä½¿ç¨é常广æ³ç计ç®æºç¼ç¨è¯è¨ãC++æ¯ä¸ç§éææ°æ®ç±»åæ£æ¥çãæ¯æå¤éç¼ç¨èå¼çéç¨ç¨åºè®¾è®¡è¯è¨ã
KDD | 多维时间序列无监督异常检测方法
来自: KDD | 多维时间序列无监督异常检测方法
在多维时间序列异常检测领域,一项关键任务是对实体各种状态进行监控。面对缺乏足够标签的工业场景,无监督异常检测成为重要课题。来自清华大学的研究者在KDD 会议上提出了一种无监督方法(InterFusion),旨在同时考虑多维时间序列不同指标间的依赖性和时间顺序上的依赖性。通过变分自编码机(VAE)建模正态模式,并结合马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法解释多维时间序列的异常结果。实验在四个工业领域真实数据集上进行,验证了算法效果。java源码书籍下载
论文地址:dl.acm.org/doi/....
论文源码:github.com/zhhlee/Inter...
会议介绍:ACM SIGKDD(知识发现与数据挖掘会议)是数据挖掘领域的顶级国际会议,由ACM数据挖掘及知识发现专委会组织。自年起,KDD大会连续举办二十余届全球峰会,以严格的论文接收标准闻名,接收率通常不超过%,备受行业关注。
今年KDD论文接收结果显示,篇投稿中,篇被接收,接收率为.%,与去年相比略有下降。
核心贡献:
算法模型:InterFusion采用层级变分自编码机(HVAE)联合训练指标间和时间参数,提出双视图嵌入方法,表达指标间和时间依赖特征。预过滤策略增强模型鲁棒性,避免异常模式干扰。
模型训练与推断:通过减少真实数据与重构数据差异实现VAE训练目标。使用MCMC插补算法解释异常检测结果。
解释方法:为检测到的异常实体找到一组最异常指标,通过MCMC插补获得合理潜在嵌入和重建,判断异常维度。
实验与评价:基于四个真实场景数据集进行实验,采用F1-score评估异常检测准确性,提出解释分数(IPS)度量异常解释准确性。
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-最全高考数学真题(LaTeX模板试卷宏包源代码)
编写一个制作试卷模板的LaTeX宏包(GEEexam.sty)的步骤如下:
宏包命名与文件创建
定义宏包名并创建GEEexam.sty文件。
引入必要宏包
在GEEexam.sty中,使用\RequirePackage{ 宏包名}引入所需宏包。
设置文档格式
步骤包括设置页眉页脚、数学字体为新罗马体、大题标题、选择题选项格式和填空题横线。
GEEexam.sty的完整代码
包括以上设置的代码片段,总量不超过行。
案例演示:年理科数学高考试题排版
使用GEEexam.sty宏包成功排版年理科数学高考试题。
提供历年真题
包含年到年各省市文理科高考数学真题。
实践分享
年全国高考数学真题(全国卷)为例演示。
总结与鼓励
期望此教程能帮助读者,给予积极的反馈与支持。
逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(2)
年,我开发了第二个安全运营工具——统一运营,专为驻场运营管理员设计。该工具需要与第一个工具安全事件分析(ailx:逆向pyinstaller打包的exe软件)配合使用。安全事件分析工具会产生一个db文件,存储客户态势感知平台上的安全事件信息。统一运营工具对多个客户的数据进行横向AI聚类分析和纵向历史基线分析,并构建分析报表,自动生成邮件。在此过程中,我使用了一个复杂的算法进行横向对比,即9:1开,强制%的安全驻场不及格。近期,遇到一个beacon加密程序被同事破解,激发了我对逆向的兴趣,于是我开始逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源代码。
提醒:故事还有后续,逆向成功获取pyinstaller打包的exe软件的所有源代码:ailx:逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(5)
自动化运营周报小工具说明:
第一步:对exe程序进行反编译[1]
第二步:进入新获得的extracted文件夹
第三步:查看struct.pyc和main.pyc前8字节之间的区别
第一个软件前个字节,第二个软件只有前8个字节相同,不知道为啥,不过我这里并未处理
第四步:反编译pyc文件得到python源代码
第五步:欣赏一下反编译的代码
非常遗憾,暂时只能看到主函数,看不到最核心的my_core函数,不知道咋弄
Gitea源码分析(一)
Gitea是一个基于Go编写的Git代码托管工具,源自于gogs项目,具有良好的后端框架和前端集成。
前端框架采用Fomantic UI和Vue,路由控制器框架在年4月从macaron切换到chi,形成了gitea项目的结构基础。
在调用接口时,gitea引入了'User','Repo','Org'等内容,简化了接口调用,便于管理。'ctx.User'和'ctx.Repo'内容动态变化,需要用户登录和进入仓库时赋值。
在'routers'下,'handler'相关文件分为'get'和'post'两类,前者涉及前端渲染,后者负责执行操作。
'get'请求通过'templates'中的文件渲染到前端,通过'ctx.Data["name"]'传递需要渲染的数据,获取URL参数使用'c.Query'。
'post'请求接收前端数据,通常通过'form'传值,从'context'生成,可以使用'form.xxx'直接调用,添加内容则需在'form'结构体中定义。
渲染生成网页使用'ctx.Html(,tplName)',根据'context'内容做条件判断。
权限管理功能实现中,数字越大权限越高,便于后续对比。'UnitType'包含多项,如仓库页面导航栏显示。检查权限时,对比AccessModeRead和模块权限,大于则认为具有读权限。
gitea默认运行于单一服务器,伸缩性有限。若需分布式改造,需解决大规模并发访问、存储库分片和数据库支撑等问题。通过ELB负载均衡分散到多个节点,数据库使用集群方案,但存储库分片面临巨大挑战,现有技术难以实现。
官方文档提供了其他开源库的介绍,包括配置文件、容器方式下的轻量仓库与CI使用方案等。深入研究可发现Gitea的配置、路由控制框架chi、权限管理实现及分布式架构改造思路。
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當地時間3月4日,巴黎奧運會和殘奧會官方海報在奧賽博物館發布。由法國著名插畫藝術家烏戈·加托尼創作的這兩張海報堪稱奧運海報史上的一次大幅創新,其所包含元素之多、細節之豐富均打破了以往奧運海報設計的傳統
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