# 使用Python中的BFMatcher实现特征匹配
在计算机视觉中，特征匹配是一种重要的技术，用于识别和定位图像之间的相似点。BFMatcher（暴力匹配器）是OpenCV库中的一种简单且有效的方法。本文将指导你如何使用Python实现BFMatcher的特征匹配。
## 流程概述
以下是使用BFMatcher实现特征匹配的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----
# 用Spass复现Python
在计算机科学中，模型检测是一种自动化验证系统设计是否满足某种规范的方法。Spass 是一个流行的模型检测工具，可以用于验证各种形式的系统性质。在本文中，我们将介绍如何使用 Spass 工具来验证 Python 程序的一些性质。
## Spass 简介
Spass 是一个用于一阶逻辑的模型检测器，可用于验证形式规范。它接受由用户提供的逻辑公式，并尝试验证该公式
原创
2024-04-27 05:38:53
24阅读
# 用Python复现RCNN
## 背景介绍
RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过在图像中提取候选区域并对每个区域进行分类来实现目标检测。RCNN算法的主要流程包括候选区域提取、特征提取和分类。
在本文中，我们将介绍如何用Python复现RCNN算法，并通过代码示例来演示整个流程。
##
原创
2024-07-03 03:53:02
69阅读
基于yolov5+fastreid+deepsort的TensorRT目标跟踪大部分的多目标跟踪项目都是用Python写的，但是C++版本能够用TensorRT进行加速，适合在边缘端部署，所以公司要求用C++版。 这个博客复现了GitHub上一个C++版的yolov5+fastreid+deepsort的TensorRT项目，通过复现这个项目来得到一点启发。 项目地址：yolov5+fastrei
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2024-08-12 10:49:01
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# 复现Python的DCT（离散余弦变换）
离散余弦变换（DCT）在信号处理和图像压缩等领域有重要应用，特别是在JPEG图像压缩中。本文将通过一个简单的流程引导你逐步复现DCT，以便于理解其工作原理。
## 流程概述
我们将分为以下几个步骤来复现DCT，步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
# Python复现RCNN源码
在计算机视觉领域，RCNN（Regions with Convolutional Neural Network features）是一种经典的目标检测算法，它结合了传统的机器学习方法和深度学习技术，广泛应用于物体识别、图像分割等领域。本文将介绍如何使用Python复现RCNN源码，并通过一个简单的示例演示其效果。
## 算法原理
RCNN主要分为四个步骤：首
原创
2024-07-08 05:03:10
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CRF-Net 论文阅读及代码复现《A Deep Learning-based Radar and Camera Sensor Fusion Architecture for Object Detection》【论文地址】https://arxiv.org/abs/2005.07431一、论文概述论文通过在网络层中融合相机数据和雷达稀疏点云投影后的数据，来增强2D目标检测的效果，并提出了一种训练策
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2023-08-29 20:48:35
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Faster-RCNN复现数据准备主要目标是利用pytorch框架简易复现Faster-RCNN，我选了一个比较简单的数据集VOC2012，这个数据集标注用的xml格式。数据读取如下：def loadXml(path):
'''
读取原始的XMLlabel文件
:return:
'''
dom = xml.dom.minidom.parse(pat
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2024-04-06 09:16:07
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赋值 在python中，赋值就是建立一个对象的引用，而不是将对象存储为另一个副本。例如：>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> c=a 对象是[1,2,3]，分别由a、b、c三个变量其建立了对应的引用关系。而三个变量都不独占对象[1,2,3]，或者说，可以通过任何一个变量来修改[1,2,3]这个对象。 >
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2023-09-25 10:03:25
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LSB算法（Least Significant Bit）是一种简单的图像隐写术，可以将秘密信息隐藏在图像的最低有效位中，从而在不影响图像质量的前提下实现秘密通信。在本文中，我将教会你如何使用Python实现LSB算法。
## 1. 整体流程
下面是实现LSB算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取载体图像和秘密信息 |
| 2 | 将秘密信息转换
原创
2023-09-04 13:24:26
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DOI本身有很强大的检索网站，拥有非常完善的文献储存与检索系统，进入网站之后，在输入框中粘贴进DOI号，然后点击GO就会回到刚刚那篇论文的所在的网页。也就是说，在只知道DOI的情况下，用这个网站可以很方便就知道论文的源头出处，但一般情况下，论文所在的网页并不支持直接下载。 2、https://sci-hub.tw/ 科研er应该都知道这个网站了吧，创始人是一个哈萨克斯坦的女研究生，因为自己太穷无法
已经好几天没接着看faster rcnn的源代码了，前几天试了一下可以成功训练了。 记录一下怎么做的吧。凭印象回忆一下吧。虚拟环境安装虚拟环境 pip install --user virtualenv 进入虚拟环境 source zyfenv/bin/activate （注，后来我用conda创建的虚拟环境可以这样进：source activate zyfenv） 退出虚拟环境 deactiva
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2024-05-21 16:06:45
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0 写在前面将近日复现的Faster RCNN完整总结如下，区别与YOLOv5相互补充1 代码下载+环境配置1.1 代码下载在github上查找高star，擅长的框架（此处我下载的是pytorch版本的，faster rcnn最早开源框架是matlab）开始复现 pytorch0.4.0版源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch pytorc
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2024-04-02 07:17:31
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# Python代码复现——一个简单的统计分析实例
Python作为一种易于学习和使用的编程语言，广泛应用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。本文将通过一个简单的示例，讲解如何使用Python进行数据统计分析，并展示如何复现书中的代码。
## 1. 数据准备
在进行数据统计分析之前，首先需要准备数据。我们将使用一个简单的CSV文件，包含学生的姓名及其分数。下面是示例数据内容：
| 姓名
MATLAB快捷键大全
F1帮助 F2改名F3搜索 F4地址
F5刷新 F6切换 F10菜单 CTRL+A全选 CTRL+C复制 CTRL+X剪切 CTRL+V粘贴 CTRL+Z撤消 CTRL+O打开 SHIFT+DELETE永久删除 DELETE删
0x01 漏洞简介: fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。即fastjson的主要功能就是将Java Bean序列化成JSON字符串，这样得到字符串之后就可以通过
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2024-03-16 17:15:50
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Fastjson CVE-2022-25845 复现1. 说明Fastjson于5月23日，在commit 560782c与commit 097bff1中更新了security_update_20220523的修复方案。调整黑白名单的同时额外判断了Exception，并在添加类缓存mappings前新增了autoTypeSupport的判断。显而易见Exception的派生类中出了叛徒，不久后
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2024-03-07 12:45:19
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利用docker复现该漏洞，访问http://192.168.80.156:8080/phpinfo.php，可以看到页面出现phpinfo页面再访问http://192.168.80.156:8080/lfi.php?file=/etc/passwd，可以看到该页面是存在文件包含漏洞的。 先讲一下利用phpinfo上传文件，然后在文件包含的原理：参考链接：https://g
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2023-07-31 19:15:57
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摘自51testing
从标题来看大家可能会觉得晕，这里说到的不可复现是指这些Bug有时出现，有时候不出现。相信大家在测试过程中肯定遇到过这种Bug，不少这种不可复现的 Bug定位起来非常困难，可能很长时间都不能得到解决。能否复现这些不可复现的Bug成为大家关注的一个话题，最近国外的测试专家James Bach、Jonathan Kohl等对这个话题进行了一些探讨，这里把他们的一些思
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精选
2006-06-14 10:37:41
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RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
