部署DNS解析服务器（CentOS 7）

一、部署DNS解析服务器步骤安装bind修改named.conf主配置文件在named.rfc1912.zones里追加自定义域名增加域名文件修改域名文件权限重启域名服务修改防火墙策略添加DNS解析地址测试DNS解析服务器是否部署成功二、部署DNS解析服务器1.安装bind# sudo

Android恶意软件检测及对抗样本生成

网络AI-KPI异常检测，利器大揭秘

以2020GDE全球开发者大赛赛题为起点，逐步讲解电信领域KPI异常检测的业务场景、数据特征，揭秘AI算法选择、模型调优等专业领域知识。助你提升KPI异常检测模型的准确性、性能.

云脉高速实名登记系统守好“第一道防线”

客测量后的体温，出发地点等。云脉实名登记系统高效严防布控高速路口“请出示身份证进行登记，并配合接受体温检测。”疫情刚发生时一个本子一支笔的手工登记模式已经被技术取代。高速防控工作人员只需在检查车辆前，用手机登录云脉高速疫情防控实名登记系统，就可以高效录入信息有效降低人工录入的错误

kubenetes系列——Docker镜像仓库harbor的安装与使用

yml是docker-compose编排文件。 修改harbor.yml如下： hostname: 192.168.1.66 #此处需要修改为自己的机器ip或者是一个域名。 http: port: 8000 ###此端口需要根据需求修改##正式的配置文件有注掉的https的配置。如果需要可以看下 external_url:

【边缘检测】基于matlab八方向sobel图像边缘检测【含Matlab源码 1865期】

因此得到了广泛的应用。但传统的边缘检测算法对图像边缘的方向特征考虑较少, 常丢失部分边缘细节。本文以Sobel算子为模型, 提出了一种多方向的边缘检测算法, 该算法采用0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°8个方向的模板进行检测, 使得检测出的图像边缘较为完整

【图像边缘检测】基于matlab蚁群聚类图像边缘检测【含Matlab源码 728期】

越来越大，而其他路径上的信息量越来越少，最终整个蚁群会找到最佳路径。采用蚁群优化算法的边缘检测N-S流程图，如图1所示。 2 蚁群优化算法图像边缘检测过程 基于蚁群优化算法的图像边缘检测方法，将图像中的每个像素看作一个点，利用若干只蚂蚁在一副二维图像上运动来构建信息素矩阵，其中

PHP图形验证码

填写应用服务域名，在应用管理中获取 $request->appCdn = "appCdn"; // 前端验证成功后颁发的 token，有效期为两分钟 $request->token = $_POST["kgCaptchaToken"]; // 当安全策略中的防控等级为3时必须填写

通讯领域时序预测与异常检测的挑战 | 系列篇1

据如果需要检测，大部分需要就地检测，否则通过网络传输和存储后再计算，对网络、存储、计算、时效性上都不可接受。因此，在设备上的就地检测，系统不可能缓存太长的数据，也就是说：检测算法本身，无论是否学习，数据的可见范围都很小，这对算法要挖掘到长周期规律挑战极大。e) 检测系统介入业务系

【转载】【转载】卷积神经网络（CNN）的 PyTorch 实现-目标检测网络（ObjectDetection）

目标检测网络（ObjectDetection）目标检测网络包括：SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox。以 YOLO 系列为例，YOLO（You Only

IoT公有云开发中心及商用环境南北向接入信息一览表(北京一&北京四)

商用环境接入信息域名MQTT端口HTTPS端口CoAP端口南向设备接入(CoAP/CoAPS)iot-coaps.huaweicloud.com不涉及不涉及5683/5684南向设备接入(MQTTS)iot-acc.huaweicloud.com88838943不涉及北向应用接入iot-api

使用机器学习进行测井数据异常值检测

测井数据异常值检测在石油工程中起着至关重要的作用。异常值可能是由于设备故障、数据采集错误或地质异常引起的。通过使用机器学习技术，我们可以自动检测和标识这些异常值，以提高数据质量和解释的准确性。本文将介绍如何使用机器学习算法进行测井数据异常值检测，并提供一个简单的代码示例。 步骤1:

OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试

前面写过一篇文章介绍了YOLOX目标检测模型，知道它是基于Pytroch而且类似与YOLOv5目标检测模型，文章链接： 比YOLOv5还厉害的YOLOX来了，官方支持OpenVINO推理 本文基于YOLOX的ONNX模型分别测试了YOLOX-Small与YOLOX-Tiny版本的模型。硬件配置与软件版本：

【目标检测】YOLOv7理论简介+实践测试

重参数化的卷积。 标签匹配 过去，在深度网络的训练中，标签分配通常直接指GT，并根据给定的规则生成硬标签。然而，近年来，如果以目标检测为例，研究者经常利用网络预测输出的质量和分布，然后结合GT考虑，使用一些计算和优化方法来生成可靠的软标签。例如，YOLO使用边界框回归预测

黑盒测试中的正向和逆向逻辑功能检测

那么现在我先从逻辑测试开始跟你们说起，ok，要有一个橘黄色的小鞋子，先从他来。那么首先咱们要聊到逻辑测试的话，大家能想到的有两种可能性，就一种是正向的逻辑，还有就是逆向逻辑，对还是不对？逆向逻辑，咱们逻辑有正向有反向的，说白了咱们去测试的话也是一样的，咱们要考虑正确的流程跟错误的

目标检测中的动态标签分配策略介绍

anchor-free和anchor-based检测器之间的本质区别是如何定义正负训练样本； 实验表明在图像上每个位置使用多个anchor来检测目标是无用的操作； 提出了一种自适应的训练样本选择方法，根据对象的统计特性自动选择正负训练样本, 通过此方法能有效提升检测器的性能。 在训练一个物体检测器时，首先需要定