去年，有一位老外Jan Böhmer创建了一个网站，用于跟踪和记录用户数据，包括点击，鼠标移动，浏览器类型和操作系统。该网站的行为追踪中也出现一些巧妙的，让人拍案叫绝的小技巧，虫虫今天就来给大家解析的他的方法和技巧。
去年，有一位老外Jan Böhmer创建了一个网站，用于跟踪和记录用户数据，包括点击，鼠标移动，浏览器类型和操作系统。通过Web应用进行用户跟踪大家已经司空见惯，但是
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2024-06-04 19:04:48
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前言Cookie是如此的重要，以至于我们后面要讲到的回头客定向、访客频次定向、用户定向等等都需要基于此技术才可以实现，并且我们日常工作中所能见到的第三方监测工具如doubleclick、99click、秒针等也都要利用cookie技术，网站分析工具如GA、百度统计、CNZZ等也需要利用cookie。如果没有Cookie，互联网广告市场将受到巨大打击，尤其对于目前我们谈论的精准广告而言。如果没有Co
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2014-02-27 12:00:48
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除了使用 js 追踪用户，现在有人提出了还可以使用 css 进行网页追踪和分析，译者认为，这种方式更为 优雅，更为 简洁，且 不好屏蔽，值得尝试一波 我们可以用它来做什么 我们可以收集关于用户的一些基本信息，例如 屏幕分辨率（当浏览器最大化时）以及用户使用的什么浏览器（引擎） 此外，我们可以监测用户
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2020-11-26 16:53:00
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除了使用 js 追踪用户，现在有人提出了还可以使用 css 进行网页追踪和分析，译者认为，这种方式更为 优雅，更为 简洁，且 不好屏蔽，值得尝试一波 我们可以用它来做什么 我们可以收集关于用户的一些基本信息，例如 屏幕分辨率（当浏览器最大化时）以及用户使用的什么浏览器（引擎） 此外，我们可以监测用户
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2020-12-09 19:25:00
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这次有个任务，需要用java的图形用户界面来实现一个后台管理系统。我大概在网上随便找了一个类似于这个后台管理的框架（真的只是框架，一个登陆的窗口，一个用户管理的非常简单的页面），然后内部的事务逻辑均属原创。 下面，就来简单介绍一下这个后台管理系统是如何实现的，以及我制作时候的内部逻辑是如何的。首先，为我们的数据库连接建立一个JDBC工具类 这个工具类比较简单，其作用就是可以使得直接通过这个工具类，
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2023-07-19 14:35:23
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使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
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2023-06-30 10:33:40
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在浏览器里进行用户追踪会引发关于隐私和数据保护一次又一次的讨论。类似 Google 分析之类的工具几乎可以抓到所有需要的内容，包括来源，语言，设备，停留时间等等。 但是，想获取一些感兴趣的信息，你可能不需要任何外部追踪器，甚至不需要 JavaScript。本文将向你展示，即便用户禁用了 JavaSc
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2021-06-25 19:56:00
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本文最初成稿于 2016 年 5 月初，后于 2020 年 2 月中进行了较大的更新和修订，后续会持续保持更新。什么是动态追踪动态追踪的优点DTrace 与 SystemTapSystemTap 在生产上的应用火焰图方法论知识就是力量开源与调试符号Linux 内核的支持硬件追踪死亡进程的遗骸分析传统的调试技术凌乱的调试世界OpenResty XRay了解更多鸣谢关于作者译文什么是动态追踪我很高兴能
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2024-10-27 23:47:51
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日前，一个名为Goatse Security的黑客团体，破解了AT&T网站的安全漏洞，获得了大约11.4万名iPad用户的注册信息，这些用户的重要信息包括E- mail地址等被放到了互联网上，使得这些用户面临垃圾邮件和恶意攻击的危险。
iPad 变iLeak（Leak意为泄露）
受到这一事件影响的知名人士人包括白宫办公厅主任拉姆·伊曼纽尔(Rahm Emanu
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2010-06-14 23:33:02
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这两天看小布老师的视频学习了一下从客户端到oracle数据库发送执行的SQL语句的跟踪，整理一下笔记。
需要用到的命令：netstat
oracle端要用到的四个视图为：
V$session：当前有多少个用户连接到数据库服务器上
V$transaction 事务信息
V$process 进程信息
V$SQL：当前正在运行的一些SQL的情况
这四个图的关系为：
图1
下
目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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绝密追踪：利用像素图片收集攻击目标信息，
网络犯罪团伙正在滥用一种常见的邮件营销手段。通过名为“像素图片追踪”（pixel tracking）的技术，他们可以收集攻击目标的网络信息提高钓鱼攻击效率。 像素图片追踪是一门古老的技艺，已有数十年历史。它通常表现为一张在邮件里嵌入的1*1像素、透明色或和背景色相同的图片。当用户收到嵌有像素图片（也称作信标）的邮件时，如果没有设置默认手动加载图片，
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2024-03-07 19:25:26
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追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
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2023-07-05 13:04:40
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光栅化在软阴影和光线多次弹射上的实现比较麻烦，所以引入了光线追踪的方法。光栅化通过Shadow Mapping来实现阴影的效果，它应用于点光源上。光栅化是光线从相机沿着每个像素的方向打到场景上，然后弹射到光源，即只有一次的光线弹射。 光栅化的质量会比较低，但也有着它的好处，就是非常快。光线追踪根据实际物理规律来模仿的，会非常逼真，但是会非常慢 光栅化可用于实时渲染，
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2023-12-11 14:47:38
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文章目录0 项目说明1 研究目的2 研究方法3 系统实现3.1 实现视频播放4 研究结论5 论文目录6 项目源码7 最后 0 项目说明基于移动设备的眼球追踪技术及其应用提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 研究目的在本文中，我们主要验证在移动设备上进行实时眼球追踪的可行性，并提出使用眼球追踪进行移动设备控制。2 研究方法我们首先对眼球追踪技术进行测试，验证了现行眼球追踪算法在
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2024-02-19 07:32:18
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追踪结果：
人脸追踪 1.卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波
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2023-12-31 21:31:09
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光流跟踪算法，通常应用于连续时间序列图像的点追踪。当图像序列之间存在运动时，相同部位的点在不同图像上将处于不同的坐标位置，使用光流跟踪算法可以追踪相同部位的点在不同图像上分别运动到什么位置。光流算法可以分为稠密光流算法和稀疏光流算法，顾名思义，前者追踪图像中所有点的运动，后者仅追踪部分特征点的运动。LK金字塔光流算法是一种经典的稀疏光流算法，该算法有三个假设条件：亮度恒定、小运动、邻域空间一致。图
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2023-08-23 19:56:11
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在使用 Python OpenCV 进行追踪任务时，常会面临各种问题。在这一过程中，我们将探讨如何有效地解决这些问题，具体包括错误现象的分析、根因的探讨及最终的解决方案实施。
## 问题背景
随着计算机视觉技术的进步，基于 OpenCV 的追踪系统在多个场景中被广泛应用，特别是在监控、无人驾驶和人机交互等领域。以下是一个用户场景的还原：
- 用户希望在监控视频中对特定目标（如人或车辆）进行实
# Python 眼球追踪实现指南
眼球追踪是一项有趣而实用的技术，可以应用于许多领域，包括游戏、虚拟现实和医学。本文将详细指导你如何使用 Python 实现眼球追踪，并借助 OpenCV 和 Dlib 等库，帮助你快速上手。
## 步骤概述
下面是实现眼球追踪的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-10-25 04:43:48
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# 目标追踪在Python中的实现指南
本文将为刚入行的小白开发者介绍如何在Python中实现目标追踪。目标追踪是计算机视觉中的一个重要任务，它能够识别并跟踪视频流中的特定对象。我们将通过一系列步骤和代码实现一个简单的目标追踪应用。
## 目标追踪流程
以下是实现目标追踪的流程示意图和步骤表：
```mermaid
journey
title 目标追踪实施过程
sectio
原创
2024-09-23 05:48:40
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