1.工具说明一款命令行式B站下载器，软件混流时需要外部程序：普通视频（ffmpeg或mp4box），杜比视界（ffmpeg5.0以上或新版mp4box）。下载器下载地址《BilibiliDownloader》混流工具下载地址《ffmpeg》或《mp4box》建议下载mp4box官网交互比较友好😄2.安装使用2.1安装本次使用的是BilibiliDownloader+mp4box的组合，安装一共两个文件：1️⃣(BilibiliDownloader)BBDown_v1.4.8_20220127_win-x64.zip解压获得BBDown.exe不能直接执行要使用cmd命令，使用方法下边会详细说明
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ECCV2022_P2BNet论文阅读文章目录ECCV2022_P2BNet论文阅读0Abstract**0-1MIL:multipleinstancelearning(多示例学习)**1Introduction**1-0WSOD：weaklysupervisedobjectdetection（弱监督对象检测）**2Contributions**2-0P2BNet****2-1Acoarse-to-finefashion****2-2Performance**3Point-to-BoxNetwork**3-0Architecture****3-1Loss**3-1-0thelossofP2BN
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档有需要源码参考的可以点赞在评论区留邮箱K210识别垃圾k210识别2文章目录前言一、垃圾分类识别+舵机控制（K210）二、语音控制（K210+ld3320）（UART通信）三、满溢度距离传感器数据获取（STM32MP157）四、图像获取以及传输（STM32MP157）（UDP）总结前言最近做了一个多功能智能垃圾桶，主要用了k210开发板来做识别和控制以及用stm32mp157来做传感器数据采集以及图像传输。主要功能如下垃圾分类识别+舵机控制语音控制垃圾桶开关检测垃圾桶的满溢程度摄像头读取图像信息并通过UDP传输至客户端一、垃圾分类
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1、硬件环境：soc:im8mpbt:cypressCYW43455,并通过M2接口连接到imx8mp开发板。2、硬件连接：3、综述：BT通过M2接口连接到IMX8mp开发板，M2接口中包含了PCM总线、UART、BT_EN引脚。通话音频播放，BT使用imx8mp默认PCM接口，所以默认情况下无需额外配置，imx8会自动识别并加载音频设备，通过aplay-l指令可以发现对应card2设备。通过card2音频设备可以进进行音频通话。播放音频到card2代表本地手机A通话输入，从card2录入音频代表远端手机B通话输入。音乐音频播放，BT将从手机接收的A2DP数据传送到Host协议栈，协议栈打开P
1、硬件环境：soc:im8mpbt:cypressCYW43455,并通过M2接口连接到imx8mp开发板。2、硬件连接：3、综述：BT通过M2接口连接到IMX8mp开发板，M2接口中包含了PCM总线、UART、BT_EN引脚。通话音频播放，BT使用imx8mp默认PCM接口，所以默认情况下无需额外配置，imx8会自动识别并加载音频设备，通过aplay-l指令可以发现对应card2设备。通过card2音频设备可以进进行音频通话。播放音频到card2代表本地手机A通话输入，从card2录入音频代表远端手机B通话输入。音乐音频播放，BT将从手机接收的A2DP数据传送到Host协议栈，协议栈打开P
Abstract我们提出了一种有趣的简单方法，用于在黑盒环境中构建对抗性图像。 与白盒场景相比，构建黑盒对抗图像对查询预算有额外的限制，而有效的攻击至今仍是一个悬而未决的问题。 仅在连续值置信分数的温和假设下，我们的高效查询算法利用了以下简单的迭代原理： 我们从预定义的正交基中随机采样向量，并将其添加或减去到目标图像中。 尽管简单，但所提出的方法既可以用于无目标攻击，也可以用于有目标攻击，这在两种设置中都带来了前所未有的查询效率。 我们在包括GoogleCloudVisionAPI在内的多个现实环境中演示了我们算法的有效性和效率。 我们认为，我们提出的算法应该作为未来黑盒攻击的强大基线，特别是
Abstract我们提出了一种有趣的简单方法，用于在黑盒环境中构建对抗性图像。 与白盒场景相比，构建黑盒对抗图像对查询预算有额外的限制，而有效的攻击至今仍是一个悬而未决的问题。 仅在连续值置信分数的温和假设下，我们的高效查询算法利用了以下简单的迭代原理： 我们从预定义的正交基中随机采样向量，并将其添加或减去到目标图像中。 尽管简单，但所提出的方法既可以用于无目标攻击，也可以用于有目标攻击，这在两种设置中都带来了前所未有的查询效率。 我们在包括GoogleCloudVisionAPI在内的多个现实环境中演示了我们算法的有效性和效率。 我们认为，我们提出的算法应该作为未来黑盒攻击的强大基线，特别是
