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小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理VLM大语言模型计算机视觉视觉语言模型
文章目录~1.PayingMoreAttentiontoImage:ATraining-FreeMethodforAlleviatingHallucinationinLVLMs2.MTA-CLIP:Language-GuidedSemanticSegmentationwithMask-TextAlignment3.MarvelOVD:MarryingObjectRecognitionandVisi
- 使用3DUNet训练自己的数据集(pytorch)— 医疗影像分割
编程日记✧
智能医疗pytorch人工智能python计算机视觉图像处理深度学习健康医疗
代码:lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation
- 目标检测:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
查看新版本论文:目标检测:CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要:1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要:在目标检测中,需要一个交并比(IoU)阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
- 内存分页、内存分段的区别
秋夫人
java前端数据库操作系统
内存分页(Paging)和内存分段(Segmentation)是操作系统用于内存管理的两种技术。它们都旨在提高内存的使用效率,但实现方式和目的有所不同。内存分页(Paging)基本概念:内存分页是将物理内存划分为固定大小的块,称为“页”(Page),相应地,逻辑内存(即进程空间)也被划分为同样大小的“页”。操作系统维护一个页表来记录虚拟页和物理页帧之间的映射关系。目的:分页的主要目的是实现虚拟内存
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
liferecords
LLMllama深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接:arxivgithub关键字:VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如,LLa
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09Segmentation分割1过分割与欠分割找一个合适的分割方法过分割:分割得太细自底向上的方法无监督的自底向上:基于像素的自顶向下:从语义的角度2人是如何感知世界的人会感觉下面的线比上面的线长人的感知:先感知部件,然后理解组合后的整体语义3分割思路临近的、颜色相似的、形状相似的、同向的、平行的、对称的、连续的、封闭的电梯上的楼层按键4把分割建模成聚类任务将像
- 云服务器frp实现http内网穿透 ssh内网穿透
Javin_Ai
系统环境搭建Linux服务器httpssh
文章目录0.下载及其相关注意事项1.frphttp和ssh穿透流程图解前言:本教程将教会您如何暴露内网的http服务到公网访问如何在远程公网ssh连接到自己家里的内网机器0.下载及其相关注意事项云服务器上使用的是frp的服务端。在安装之前首先要明确当前使用的服务器的系统信息,否则使用了不匹配的frp版本,会出现:Segmentationfault的错误。可以通过arch命令查看系统信息。archa
- MMsegmentation-随机初始化
SatVision炼金士
mmalb-炼金术python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括:BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
- 模型 STP(市场细分、目标市场选择、品牌定位)
图王大胜
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系列文章主要是分享思维模型,涉及各个领域,重在提升认知。细分找目标,定位定策略。1模型STP(市场细分、目标市场选择、品牌定位)的应用1.1某化妆品公司使用STP模型制定其市场营销策略市场细分(Segmentation):该公司通过市场调研,将消费者市场根据年龄、性别、收入、皮肤类型和消费偏好等因素进行细分。目标市场选择(Targeting):基于市场细分的结果,公司选择了年轻女性作为其主要的目标
- MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic
CodeCognizer(代码认知者)
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MIA|Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation论文标题:Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedical
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
- 第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习,目标检测,图像分割)
kim_ed33
##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,K均值聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的)再到
- CVPR 2023: Style Projected Clustering for Domain Generalized Semantic Segmentation
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.泛化方法:这一标准区分了不同方法对解决泛化到未见过数据的挑战的处理方式。基于正则化的方法:这些方法尝试将所有图像强制到一个类似的特征空间中,通常通过最小化域特定变化等技术来实现。虽然这促进了对具有相似特征的未见过域的泛化,但它可能会限制有效表示不同风格和特征的能力。示例包括使用域对抗训练或不变特征学习的方法。基于差异的方法:这些方法不是强制同质
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
橘柚jvyou
python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- 一个奇怪的bug
chenxiaochou
bug
class类没有写默认的构造函数debug下没问题release下直接Segmentationfault(coredumped)
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
giszz
学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- 实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接:https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
- C语言特殊指针
lcannal
C语言基础jvm数据结构
1野指针概念:指向一块未知区域的指针,被称为野指针。野指针是危险的。危害:引用野指针,相当于访问了非法的内存,常常会导致段错误(segmentationfault)引用野指针,可能会破坏系统的关键数据,导致系统崩溃等严重后果产生原因:指针定义之后,未初始化指针所指向的内存,被系统回收指针越界如何防止:指针定义时,及时初始化绝不引用已被系统回收的内存确认所申请的内存边界,谨防越界2空指针很多情况下,
- 实例分割论文阅读之:《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能深度学习transformer
1.摘要两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而,它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中,我们提出了一种高质量和高效的实例分割MaskTransfiner。我们的MaskTransfiner不是在规则的密集张量上操作,而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点,并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分,但它们对最终的掩模质量
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 51-10 多模态论文串讲—ALBEF 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶智慧城市transformergpt-3迁移学习
今天我们就来过一下多模态的串讲,其实之前,我们也讲了很多工作了,比如说CLIP,还有ViLT,以及CLIP的那么多后续工作。多模态学习在最近几年真的是异常的火爆,那除了普通的这种多模态学习,比如说视觉问答,图文检索这些,那其实之前讲的,所有这种languageguideddetection,或者这些languageguidedsegmentation任务都是多态。而且包括最近大的这种文本图像生成,
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 【iOS ARKit】人形提取
扬帆起航&d
ios
为解决人形分离和深度估计问题,ARKit新增加了SegmentationBuffer(人体分隔缓冲区)和EstimatedDepthDataBuffer(深度估计缓冲区)两个缓冲区。人体分隔缓冲区作用类似于图形渲染管线中的StencilBuffer(模板缓冲区),用于区分人形区域与背景区域,它是一个像素级的缓冲区,用于精确地描述人形区域。人体分隔缓冲区用于标识人形区域,所以可以使用非常简单的结构,
- 论文阅读——MP-Former
じんじん
论文人工智能
MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是:相邻层得到的掩码不连续,差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中,并训
- Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation(用于医学图像分割的纯U型transformer)
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
transformer深度学习人工智能1024程序员节
本文的翻译是参考的:[Transformer]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要:在过去的几年中,卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于u型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛
- 文献翻译(BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation)
来自宇宙的曹先生
文献翻译cnntransformer人工智能
BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络LibinLan,Member,IEEE,PengzhouCai,LuJiang,XiaojuanLiu,YongmeiLi,andYudongZhang,SeniorMember,IEEE摘要
- DCU-Net: Multi-scale U-Net for brain tumor segmentation
zelda2333
论文:4区2020数据集:BraTS20181.Introduction胶质瘤是发生在大脑中最常见的原发性肿瘤类型之一。它由胶质瘤细胞生长而成,可分为低级和高级胶质瘤。高等级胶质瘤(HGG)更具侵略性和恶性,预期寿命最多两年,而低等级胶质瘤(LGG)可以是良性或恶性的,生长更缓慢,预期寿命为几年[1].良性肿瘤一般在手术后恢复,恶性肿瘤因其难治性而难以治愈。它严重危害人类健康,因此,如何更好地诊断
- MMLAB的实例分割算法mmsegmentation
我爱派生
实例分割算法深度学习人工智能计算机视觉python
当谈及实例分割时,人们往往只会提到一些早期的经典算法,比如PSP-Net、DeepLabv3、DeepLabv3+和U-Net。然而,实例分割领域已经在过去的五六年中蓬勃发展,涌现出许多新的算法。今天,让我们一起探索这个算法库,它包含了众多最新的实例分割算法。后面,我将会为大家详细介绍如何使用这个算法库。总的来说,若你关注实例分割领域的最新进展,这个算法库值得你拥有。1、目前支持的算法:-[x][
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
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}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》