1、跨站脚本的概念这里就不多说了，可以百度。或者去看：邱永华. XSS 跨站脚本攻击剖析与防御[J]. 中国科技信息, 2013, 20: 079.吴翰清. 白帽子讲 Web 安全[J].信息安全与通信保密, 2015 (5): 93.2.防御框架自己查阅了文献参考了网上一些代码，自己实现了一套防御框架。防御框架结构图如下如所示：该框架的的具体实行过程如下：(1) 通过代理服务器抓取客户端的HTT
导 读 本文主要介绍如何使用Python和OpenCV实现一个停车场空余车位实时监测系统，并包含详细步骤和源码。 背景介绍 介绍实现步骤之前，先来看看测试视频(小型停车场实时监控画面)：，时长00:28 我们的目标是实时
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2024-02-19 21:04:01
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今天研究了一下rsync+inotify 进行实时备份的东西，想想也可以实现用户登录实时通知的。 只用用户一登录成功，系统就会向系统管理发一份邮件进行提醒。由于没有找到，最后利用了在/etc/profile.d/目录的文件属性：只要用户登录，就会执行此目录下的所有shell脚本来初始化变量和用户环境。 所以决定在这里做为突破口，写一个脚本，关于
原创
2014-03-12 21:34:34
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# iOS 实时检测用户是否关闭推送的完美指南
在当今的移动应用中，推送通知是一项重要的功能。然而，有时候用户可能会选择关闭推送通知，这对应用的用户体验可能产生一定影响。本文将指导您如何实现“iOS 实时检测用户是否关闭推送”的功能，并提供代码示例和整体流程。
## 流程概述
为了检测用户是否关闭了推送通知，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
一、背景介绍视频流畅性测试是视频质量评估一个重要的指标。一般的获取方法是在渲染前增加统计信息。不过这种方法需要增加额外工作量，并且也不是用户直接的体验数据。这里介绍一种基于时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）计算视频流畅性的方法。二、原理介绍ITU-R BT.1788 建议书对TI：temporal information、SI，Spatial per
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2023-09-04 14:34:37
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# 视频实时检测的Java实现
在现代计算机视觉的应用中，视频实时检测已经成为了一个热点领域。无论是用于安全监控、交通监控还是工业自动化，实时检测都能为我们提供即时的信息反应。这篇文章将介绍如何用Java实现视频的实时检测，并配有代码示例和相关的序列图、关系图。
## 1. 什么是实时检测
实时检测是指在视频流中，系统能够即时地识别和处理目标物体的技术。这一过程通常涉及到图像处理和机器学习算
原创
2024-09-10 03:33:34
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# 实时输入检测在Java中的实现
在软件开发中，实时检测用户输入是一项非常重要的任务。无论是在网页上输入文本框内的内容，还是在命令行中输入指令，我们都需要实时检测用户的输入，以便做出相应的处理。在Java中，我们可以通过一些方法来实现实时检测用户输入，并做出相应的处理。
## 实时检测输入
在Java中，我们可以使用Scanner类来实时检测用户的输入。Scanner类是Java中的一个工
原创
2024-06-16 06:07:35
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#利用yolov3的模型结构和权重参数实现对物体的实时检测，正确率挺高的，其主要原理是利用神经网络去将我们的图像不断的进行处理，最后利用图像处理中的金字塔思想，做了3次采样变化，得到不同的特征图，通过用3种不同的方式进行预测，判断处最合适的预测，并将结果返回。有兴趣的可以去看看相关的论文。1.代码运行后展示不同物体的结果（使用手机的图片） 总的来说，检测的效果不错
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2023-12-08 13:22:42
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论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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大多数溢出漏洞产生的原因是由于数组越界，导致溢出。首先要明白溢出漏洞这个我在很早前就写过烂大街的文章了我们知道大部分的溢出攻击主要是覆盖程序函数的返回地址那么看完再讲讲GS的工作流程=检测某些覆盖函数的返回地址、异常处理程序地址(SEH)或者类型参数的缓冲区溢出。在执行缓冲区溢出时会有安全检查GS 缓冲区。 GS 缓冲区可以是下列之一：+++++++++++++++++++++++++++++ch
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2024-06-19 18:35:57
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有趣的实时边缘检测
原创
2022-06-09 01:33:31
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Yolo-Fastest，顾名思义，应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法（貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的），其实初衷就是打破算力的瓶颈，能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法，例如树莓派3b，4核A53 1.2Ghz，在最新基于NCNN推理框架开启BF16s，320x320图像单次推理时间在60ms～，而在性能更加强劲的树莓派4b，单次推理33ms，
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2024-02-29 13:26:21
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数据类型与变量字面变量数据类型变量长整型浮点型双精度浮点型单精度浮点型字符型布尔型类型转换自动转换强制类型转换类型提升字符串类型运算符什么是运算符算数运算符增量运算符关系运算符逻辑运算符位运算符 数据类型与变量字面变量常量即程序运行期间，固定不变的量称为常量。public class a{
public stastuc void mai(String[] args){
System.ou
ServletContextAttributeListener监听对ServletContext属性的操作，比如增加、删除、修改属性。
ServletContextListener监听ServletContext，
当创建ServletContext时，激发contextInitialized(ServletContextEvent
# Java 在线用户检测
## 1. 流程
首先，让我们通过一个表格展示整个“java 在线用户检测”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------- |
| 1 | 建立一个用户类 |
| 2 | 创建一个用户管理类 |
| 3 | 实现在线用户检测功能 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 建立一个用户类
原创
2024-03-19 07:07:28
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摘要YOLOv7在5 FPS到160 FPS的速度和精度上都超过了所有已知的目标检测器，在GPU V100的实时目标检测器中具有最高的56.8% AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100,55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100,53.9%AP）在速度上提高了509%，在精度上提高了2%；比基于
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2024-04-07 09:56:52
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# 实现 Java 文件上传实时检测进度
在现代 web 应用程序中，文件上传是一个相对常见的需求。为了提升用户体验，实时反馈文件上传进度是一个非常重要的功能。本文将详细介绍如何在 Java 中实现文件上传时实时检测进度的功能。以下是我们将要实现的步骤流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 06:53:14
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你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统。在Pascal Titan X上，它以30 FPS的速度处理图像，在COCO test-dev上的mAP为57.9％。 与其他探测器的比较YOLOv3非常快速准确。 在mAP测量为.5 IOU时，YOLOv3与Focal Loss相当，但速度提高约4倍。 此外，您只需更改模型的大小即可轻松在速度和准确度之间进行权衡，无需再培训！Performa
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2023-07-26 23:17:17
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基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
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2024-05-02 11:42:52
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在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。我会重点描述我在搭建过程中遇到的问题，以及我的解决方案 (有些还未解决)。完整的代码在这里 my Github
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2024-08-19 19:16:05
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