引言最近在专研红外弱小目标检测算法，QDCT发表于2019年，算法也比较经典。由于作者只发布了编译后的MATLAB代码，于是决定动手复现一下。话不多说，直接上干货。1.算法框架2.特征选择先从4个独立分量的特征开始。涉及到算法总共有3个，分别是：steerablefilter,Kurtosis,Motion2.1steerablefilter若多元函数fff在点P0(x10,x20,...,xn0,)P_{0}(x_1^0,x_2^0,...,x_n^0,)P0​(x10​,x20​,...,xn0​,)存在对所有自变量的偏导数，则称向量gradfgradfgradf为函数fff在点的梯度，记

首个开源的ChatGPT低成本复现流程来了！预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。相比原生PyTorch，单机训练速度最高可提升7.73倍，单卡推理速度提升1.42倍，仅需一行代码即可调用。对于微调任务，可最多提升单卡的微调模型容量3.7倍，同时保持高速运行，同样仅需一行代码。要知道，ChatGPT火是真的火，复现也是真的难。毕竟ChatGPT是不开源的，市面上至今没有开源预训练权重、完全开源的低成本训练流程，而且千亿级别大模型的训练本身就是个难题。但ChatGPT军备赛已经愈演愈

小白的第一篇csdn...最近在准备小论文，大概率是目标检测方向了，没经验，慢慢学，本文只是跟着b站的天才up主一起训练和复现，这里只是我记录yolov5的学习历程，都是大白话，没有专业术语，肯定也会说错很多东西，但是我都想记录在这里，这样就不会忘记啦，如果有幸被人刷到我的博客，也请多多指点，多多交流！onestep:先去github上把官方的yolov5的代码都拉下来了 链接如下：GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite一、几种数据增强的方法正文之前： 提一下rectangularup主解释了一下，这是yolo

目录摘要背景数据和方法GraphDTA概述药物表征蛋白表征分子图的深度学习GCNGATGINGAT-GCN基准模型解释结果讨论图模型的表现超过了其它模型图模型发现已知药物特性少数几种药物对总误差贡献不成比例模型解释和意义总结和未来工作摘要具体代码复现以及代码注释可以查看https://github.com/zhaolongNCU/Demo-GraphDTA-背景1.发展前景：新药设计需要花费2.6billion，17years药物再利用已被用于现实的疾病中为了有效地重新调整药物的用途，了解哪些蛋白质是哪些药物的靶标是有用的高通量筛选方法高消耗，并且彻底地完成搜索空间的搜索几乎不可能因此有强烈的

Fastjson漏洞Fastjson简介Fastjson是阿里巴巴公司开源的一款JSON解析器，它可以解析JSON格式的字符串，支持将JavaBean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。历史漏洞FastjsonFastjson第一个Fastjson反序列化漏洞爆出后，阿里在1.2.25版本设置了autoTypeSupport属性默认为false，并且增加了checkAutoType()函数，通过黑白名单的方式来防御Fastjson反序列化漏洞，因此后面发现的Fastjson反序列化漏洞都是针对黑名单绕过来实现攻击利用的目的的。com.sun.rowset.

大佬链接：https://www.bilibili.com/video/BV19f4y1h73E?vd_source=6f2fc443cc3323efe0300c7cb662e8a8搭建此功能包在Ubuntu16.04上经过测试，应该适用于其他Linux版本。在你的Catkin工作空间中需要有负责计算aruco二维码位姿态的aruco_ros；使用点云的基于深度学习的抓取位姿检测gpd_ros(这个包还需要编译安装GPDlibrary)；手眼标定功能包easy_handeye；UR机械臂的ROS功能包universal_robot；此外在robot_sim/package中有一些需要用到的但我

文章目录前言声明一、漏洞描述二、影响平台三、漏洞复现四、修复方案前言联软科技安全准入门户平台commondRetStr处存在远程代码执行漏洞，攻击者可以获取服务器权限。声明本篇文章仅用于漏洞复现与技术研究，请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，所产生的一切不良后果与文章作者无关。该文章仅供学习用途使用！！！一、漏洞描述联软科技安全准入门户平台commondRetStr处存在远程代码执行漏洞，攻击者可以获取服务器权限。二、影响平台联软准入平台三、漏洞复现FOFA查询语句:UniSSOViewEXP如下：POST/TunnelGateway/commondRetStrHTTP/1.1Host:12

文章目录一、CVE-2022-30190是什么？二、使用步骤三、进行其他尝试总结一、CVE-2022-30190是什么？漏洞原理见：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/new-microsoft-office-zero-day-used-in-attacks-to-execute-powershell/核心总结就是：恶意的Word文档，使用远程模板功能，以从一个远程服务器获取HTML文件。HTML代码然后使用微软的MS-MSDTURI协议执行PowerShell代码。当然从后面exploit.html源码看的确是：Goodthingwe

录前言一.资料下载1.代码下载2.数据集下载二.环境配置1.本文采用设备配置说明2.虚拟环境配置三.训练部分1.分类训练部分2.分割的训练部分四.预测部分1.分类结果展示2.分割结果可视化前言目前，2D的物体检测算法已经非常成熟，算法准确率的上升空间已经遇到瓶颈，而且2D物体检测多受光照、遮挡等外界环境因素影响，已经满足不了时下复杂环境要求。人们开始转向对3D物体世界的研究，3D物体检测掀起了前所未有的浪潮。本文pointnet网络可以说是3D物体检测领域中里程碑性的工作，它也为后续复杂网络奠定了基础，是3D物体检测领域不可不学，不可不复现的经典网络。一.资料下载1.代码下载代码放在百度网盘了

一，永恒之蓝简介永恒之蓝是指2017年4月14日晚，黑客团体ShadowBrokers（影子经纪人）公布一大批网络攻击工具，其中包含“永恒之蓝”工具，“永恒之蓝”利用Windows系统的SMB漏洞可以获取系统最高权限。5月12日，不法分子通过改造“永恒之蓝”制作了wannacry勒索病毒，英国、俄罗斯、整个欧洲以及中国国内多个高校校内网、大型企业内网和政府机构专网中招，被勒索支付高额赎金才能解密恢复文件。二，漏洞原理永恒之蓝是在Windows的SMB服务处理SMBv1请求时发生的漏洞，这个漏洞导致攻击者在目标系统上可以执行任意代码。通过永恒之蓝漏洞会扫描开放445文件共享端口的Windows机