遁形专题

AI成身高真相探测器,误差仅2厘米,网恋对象无处遁形

 “ 你是否想过,AI能成为你相亲时的身高测量师呢? ” 在约会软件上,相亲对象谎报身高的现象并不罕见。但随着AI技术的进步,这一“古老”的问题似乎找到了解决之道。 “我的眼睛就是尺” 如今AI模型被发现能够准确估计照片中人物的真实身高,误差仅在1英寸(约2.54厘米)以内。 测试方法也只要在ChatGPT上传4张照片,它就会根据比例和周围环境来估计上传照片

在推荐四款软件卸载工具,让流氓软件无处遁形

Revo Uninstaller Revo Uninstaller是一款电脑软件、浏览器插件卸载软件,目前已经有了17年的历史了。可以扫描所有window用户卸载软件后的残留物,并及时清理,避免占用电脑空间。 Revo Uninstaller可以通过命令行卸载软件,可以快速卸载多个应用。 Uninstall Tool Uninstall Tool是由CrystalIdea Soft

【密码守护者】让弱密码无处遁形,保护你的UOS系统安全!

欢迎点赞、关注、分享,后期将会有更多的工作小工具分享给大家,嘻嘻             密码,是守护我们数字世界的钥匙。一个强大、复杂的密码,能够有效地抵御黑客攻击和信息泄露的风险。但在日常使用中,许多人因为方便记忆而选择了简单易猜的“弱密码”,这无疑给自己的信息安全埋下了隐患。今天,我们就来使用john来探测下主机上面的弱密码用户,让弱密码无处可逃! 版本环境

YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用辅助超推理算法SAHI推理让小目标无所谓遁形(支持视频和图片)

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!    一、本文介绍 本文给大家带来的是进阶实战篇,利用辅助超推理算法SAHI进行推理,同时官方提供的版本中支持视频,我将其进行改造后不仅支持视频同时支持图片的推理方式,SAHI主要的推理场景是针对于小目标检测(检测物体较大的不适用,因为会将一些大的物体切割开来从而导致误检),检测效果非常的好对于小目标检测,尤其是无人机航拍的图片检测或者远距离拍摄的

区块链技术真的能让假冒商品无处遁形?

区块链技术是现目前最强大的互联网技术之一,凭借去中心化、去信任、开放性、自治性、信息不可篡改性、匿名性等特性,能解决现实生活中遇到的问题,提高商业中的效率。但是区块链技术毕竟还是一门新生技术,很多时候我们的想象很美好,但是和现实还是有些差距。   我们经常在网上可以看到引入区块链技术打假的相关新闻,区块链技术真的能让假冒商品无所遁形吗?   其实不然,就目前的技术而言,是无法做到的。

Win 2003安全检测 让入侵者无处遁形

Win2003安全检测让入侵者无处遁形,适合用户群:vps  服务器托管  windows Server 2003是服务器版的系统,个人用户时有使用,但其多被用来做服务器的系统平台。攻击者更愿意获取其控制权,因此它面临的安全威胁也最大。往往的情况是,我们的系统遭到攻击甚至被入侵而我们不为所知。可见,除了安全部署,做好系统的入侵检测也是非常重要的。那应该从哪些方面进行检测,如何检测呢?

Java 14 来势汹汹,这回让空指针无处遁形!!

空指针异常神鬼莫测,它几乎可以出现在程序中的任何位置,想尝试捕获处理是不太切实际的。 背景 我们一般要通过 JVM 异常报告的代码位置去处理,JVM 会打印出导致空指导异常的详细类名、方法名以及行号,如以下异常所示: Exception in thread "main" java.lang.NullPointerExceptionat Test.main(Test.java:3)

linux 命令行查ip,查找在线主机的 IP 地址,让对方无处遁形!

导读 你可以在 Linux 的生态系统中找到很多网络监控工具,它们可以为你生成出网络中所有设备的摘要,包括它们的 IP 地址等信息,然而,实际上有时候你只需要一个简单的命令行工具,运行一个简单的命令就能提供同样的信息;本篇教程会向你展示如何找出所有连接到给定网络的主机的 IP 地址。这里我们会使用 Nmap 工具来找出所有连接到相同网络的设备的IP地址。 Nmap (Network Mapper

优化改进YOLOv5算法:加入SPD-Conv模块,让小目标无处遁形——(超详细)

1 SPD-Conv模块 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 摘要:卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而,当图像分辨率较低或物体较小时,它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷,即使用卷积步长和/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此,我们提出

优化改进YOLOv5算法:加入SPD-Conv模块,让小目标无处遁形——(超详细)

1 SPD-Conv模块 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 摘要:卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而,当图像分辨率较低或物体较小时,它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷,即使用卷积步长和/或池化层,这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此,我们提出