https://www.vulnhub.com/entry/w1r3s-101,220/ 思路：红队笔记 主机发现端口扫描 使用nmap扫描网段类存活主机 因为靶机是我最后添加的，所以靶机IP是133 nmap -sP 192.168.75.0/24 // Starting Nmap 7.93 ( https://nmap.org ) at 2024-09-20 09:09 CST…

靶场连接：https://download.vulnhub.com/w1r3s/w1r3s.v1.0.1.zip 1.信息收集 1.1 namp存活主机识别 MAC Address: 00:50:56:FD:14:42 (VMware) Nmap scan report for 192.168.126.142 Host is up (0.00017s latency). 1.2 rustscan端口扫描及服务识别 rustscan -a 1…

word文字上下颠倒 Have you ever seen somebody use upside down text on the web? Ever wonder how to do it? Let’s take a quick look at how the characters are actually put together, and show you an easy generator that will do it for you. 您是否见过有人在网络…

List列表 列表是Python最常用的数据类型，它以一个方括号，里面用逗号分隔数据项的形式出现。 list1 [ıu uɐnɥ ıx oɐɥ oM] list2 [2020, 武汉加油, Go China!]列表里的数据项不需要具有相同的类型。 向列表增加元素 使用append() 方法&#xff…

随着人工智能新模型ChatGPT火爆全球，它的主要研发者、硅谷青年新贵投资人Sam Altman也备受瞩目。 这位硅谷传奇的职业生涯可谓一路开挂。 8岁开始学编程，19岁从斯坦福计算机系辍学创业 29岁被硅谷创业教父Paul Graham钦定为YC继任者 被《商业周刊》评为…

文章目录 无监督学习摘要abstract1.高斯混合模型1.1 高斯混合1.2 变分贝叶斯高斯混合 2.聚类2.1 所有的聚类方法2.2 K-均值2.3 均值偏移 3.神经网络模型（无监督）3.1 受限玻尔兹曼机3.1.1 图形化和参数3.1.2 伯努利限制玻尔兹曼机3.1.3 随机最大似然学习 …

目录 CV Architecture ViT and U-Net Training ViT Florence-2 Load Model Load images CV Scenarios test Genarate CAPTION from the images DENSE REGION CAPTION and REGION_PROPOSA Caption to Phrase Grounding Bounding boxes OCR test Fine Tuning Floren…

机器学习第9章——聚类 9.聚类9.1 聚类任务9.2 性能度量9.3 距离计算9.4 原型聚类9.4.1 k均值算法9.4.2 学习向量量化(LVQ)9.4.3 高斯混合聚类 9.5 密度聚类DBSCAN算法 9.6 层次聚类9.7 kmeans手动算法实现9.8 kmeans算法运用 9.聚类 9.1 聚类任务 在“无监督学习”任务中研究…

机器学习中的聚类 摘要abstract1.聚类任务2.性能度量2.1聚类性能度量指标2.1.1外部指标2.1.2内部指标：直接考察聚类结果而不用任何参考模型。 3.距离计算4.原型聚类4.1k均值算法4.2学习向量量化4.3高斯混合聚类 5.实战6.总结 摘要 聚类是无监督学习中的重要任务&am…

今天聊聊金属材料热处理的那些事儿。当然，由于本人对这一领域的研究有限，所以如果有讲的不对的地方，欢迎各位指点。 目录 1 均匀化处理（Homogenizing treatment） 2 固溶处理（Solution heat treatment&am…

目录 一、K均值 1、K均值不适用的情况 2、K均值聚类鸢尾花数据集 二、高斯混合模型 三、层次聚类 四、基于密度的聚类 五、基于图的聚类（谱聚类） 六、聚类综合 七、聚类评估 1、外部评价指标 2、内部评价指标 一、K均值 1、K均值不适用的情况…

本文译自来自谷歌大脑的AUGUSTUS ODENA等人的文章: Deconvolution and Checkerboard Artifacts[1], 虽然是16年的博客了, 但是其对解释反卷积的棋盘效应已经如何规避都给出了非常好和到位的意见. 下面让我们开始~ 前言 当我们分析由神经网络生成的图片的时候, 常常会发觉有一种…

目录 Summarize 总结一、Purpose of Histograms二、When Oracle Database Creates Histograms三、How Oracle Database Chooses the Histogram Type四、Cardinality Algorithms When Using Histograms4.1 Endpoint Numbers and Values4.2 Popular and Nonpopular Values4.3 Buc…

作者 | Peter 编辑 | AI有道 系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《…

本文首发极市平台公众号，转载请获得授权并标明出处。 CVPR 2022 已经放榜，本次一共有2067篇论文被接收，接收论文数量相比去年增长了24%。在CVPR2022正式会议召开前，为了让大家更快地获取和学习到计算机视觉前沿技术，极…

点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”面试“获取更多惊喜 8月份 FlinkCDC 发布2.0.0版本，相较于1.0版本，在全量读取阶段支持分布式读取、支持checkpoint，且在全量 增量读取的过程在不锁表的情况下保障数据一致性。 Flink CD…

出处 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 摘要 本文提出了一种新的神经网络来增强曝光不足的照片。我们不像以前的工作那样直接学习图像到图像的映射，而是在我们的网络中引入中间照明来将输入与预期的增强结果相关联&a…

这是文章《Restoration of Unevenly Illuminated Images》【1】提出的一种方法，经过测试没有MSRCR的方法好（也有可能是我复现的问题）。但思路比较有意思所以记录一下 这种方法认为光照不均匀图像的灰度直方图可以用一个高斯混合模型拟合&…

ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding

把近几年有关图像压缩的CVPR论文进行一个简单的总结，个人总结，大佬绕道 1、CVPR2022 1.1 ELIC:Efficient learned image compression with unevenly grouped space-channel contextual adaptive coding （具有不均匀分组的空间通道上下文自…