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移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用
目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测,主要用于在视图中检测出物体的类别和位置,如下图所示。目前业界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例,该算法是RCNN算法的演进。在结构上,Faster RCNN将特征抽取(feature
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移动应用安全检测_APP安全检测_应用安全-华为云
为 敏感权限检测。 检测权限申请和使用情况,快速识别强制、频繁、过度索权等问题 隐私政策检测。 使用NLP、机器学习、目标识别等技术,对应用及第三方SDK隐私政策文本进行分析,识别声明与行为一致性合规问题。 基础安全检测 支持检查权限、组件、网络、存储、签名证书等APP安全漏洞检测,并提供详细的漏洞信息及修复建议。
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活用Python之网络爬虫图片抓取
图片。 第三步,保存数据。手工的方式是使用浏览器将图片下载保存在个人电脑中,而爬虫程序保存数据的方式多种多样,可以简单保存为TXT文本或JSON文本,也可以保存到数据库,如MySQL和MongoDB等,还可保存至远程服务器,如借助SFTP进行操作,甚至可以将图片视频保存在文件系统或者对象存储中。
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智能问答机器人应用场景
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