文章目录前言声明一、产品介绍二、漏洞描述三、影响范围四、漏洞分析五、漏洞复现六、SQLMAP漏洞利用七、修复方案前言泛微E-Cologyv9Browser.jsp存在SQL注入漏洞，攻击者可通过该漏洞获取服务器数据库敏感信息。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、产品介绍泛微协同管理应用平台e-cology是一套兼具企业信息门户、知识文档管理、工作流程管理、人力资源管理、客户关系管理、项目管理、财务管理、资产管理、供应链管理、数据中心功能的企业大型协同管理平台。二、漏洞描述泛微新一代移动办
泛微e-cology9browser.jspSQL注入漏洞漏洞描述（介绍、成因）泛微e-cology9中存在SQL注入漏洞，经身份认证的远程攻击者即可利用此漏洞获取数据库敏感信息，进一步利用可能导致目标系统被控。漏洞危害恶意攻击者可能会利用SQL注入漏洞获取、篡改数据库数据，执行系统命令，甚至获取系统控制权限。适用场景泛微e-cology9漏洞复现过程（有条件的自行搭建环境）1、构建数据包POST/mobile/plugin/browser.jspHTTP/1.1Host:xxxX-Requested-With:XMLHttpRequestUser-Agent:Mozilla/5.0(Linu
有很多关于这个主题的stackoverflow线程，但我仍然没有找到好的解决方案。如果应用程序不在后台，我可以在application:didFinishLaunchingWithOptions:调用中检查launchOptions[UIApplicationLaunchOptionsRemoteNotificationKey]以查看它是否从通知中打开。如果应用程序在后台，所有帖子都建议使用application:didReceiveRemoteNotification:并检查应用程序状态。但正如我所试验的那样(也正如此API的名称所暗示的那样)，此方法在收到通知时被调用，而不是被点击
有很多关于这个主题的stackoverflow线程，但我仍然没有找到好的解决方案。如果应用程序不在后台，我可以在application:didFinishLaunchingWithOptions:调用中检查launchOptions[UIApplicationLaunchOptionsRemoteNotificationKey]以查看它是否从通知中打开。如果应用程序在后台，所有帖子都建议使用application:didReceiveRemoteNotification:并检查应用程序状态。但正如我所试验的那样(也正如此API的名称所暗示的那样)，此方法在收到通知时被调用，而不是被点击
Ubuntu22.04系统在安装pytorch3d库时出现了报错信息：RuntimeError:ThedetectedCUDAversion(11.7)mismatchestheversionthatwasusedtocompilePyTorch(10.2).PleasemakesuretousethesameCUDAversions.在终端查看显卡信息(指令nvidia-smi)：查看CUDA版本，此处是11.7 根据报错信息，我现在的虚拟环境下的CUDA版本（11.7）和当前的pytorch版本不匹配。在终端查看当前虚拟环境下的pytorch版本（指令condalist），发现pytor
运行vue项目npmrundev命令报错报错信息如下：Thisdependencywasnotfound:*svg-baker-runtime/browser-symbolin./src/icons/svg/404.svg,./src/icons/svg/wechat.svgand70othersToinstallit,youcanrun:npminstall--savesvg-baker-runtime/browser-symbol错误提示：Toinstallit,youcanrun:npminstall--savesvg-baker-runtime/browser-symbol解决：npm
1、环境2、文档detr源码地址detr论文地址3、数据集自定义coco数据集4、模型在github上面下载链接：https://pan.baidu.com/s/1fmOYAOZ4yYx_rYquOS6Ycw提取码：74l55、权重文件生成自己所需要的权重文件importtorch#修改路径预训练模型pretrained_weights=torch.load('detr-r50.pth')#修改自己的类别num_classes=3pretrained_weights["model"]["class_embed.weight"].resize_(num_classes+1,256)pretrai
文章目录IntroductionSection1起因Section2魔改的思路Section3代码Part1参数部分Part2识别APIPart3完整的`DetectAPI.py`Part4修改`dataloaders.py`Section4调用Section5以库文件的形式进行安装与调用ReferenceIntroductionYoloV5作为YoloV4之后的改进型，在算法上做出了优化，检测的性能得到了一定的提升。其特点之一就是权重文件非常的小，可以在一些配置更低的移动设备上运行，且提高速度的同时准确度更高。具体的性能见下图[^1]。本次使用的是最新推出的YoloV5Version7版本。
文章目录IntroductionSection1起因Section2魔改的思路Section3代码Part1参数部分Part2识别APIPart3完整的`DetectAPI.py`Part4修改`dataloaders.py`Section4调用Section5以库文件的形式进行安装与调用ReferenceIntroductionYoloV5作为YoloV4之后的改进型，在算法上做出了优化，检测的性能得到了一定的提升。其特点之一就是权重文件非常的小，可以在一些配置更低的移动设备上运行，且提高速度的同时准确度更高。具体的性能见下图[^1]。本次使用的是最新推出的YoloV5Version7版本。
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.02245.pdf1.引言 分割一切模型（SAM）作为视觉领域的基石模型，有强大的泛化性，能解决很多2D视觉问题。但是SAM是否可以适用于3D视觉任务，仍需要被探索。 目前几乎没有关于3D目标检测的零样本学习，如何使SAM的零样本能力适用于3D目标检测是本文的主要研究内容。 本文提出SAM3D，使用SAM分割BEV图，然后从输出的掩膜预测物体。2.方法2.1准备知识 问题定义 给定一个在有标注的源数据集Ds={Xis,Yis}D_s=\{X_i^s,Y_i^s\}Ds={Xis,Yis}上训练的模型FFF，以及一个
