目标检测2023ICE复现

Spring漏洞总结复现

写在前面：本文为漏洞复现系列Spring篇，复现的漏洞已vulhub中存在的环境为主。
1ance.·2024-01-14 12:26

Bug：redisTemplate设置值之后，redis-cli和redisTemplate的get方法中获取不到

Bug：redis-cli和redisTemplate的get方法中获取不到redis的值1问题复现今天在做挂号项目的时候，发现使用redisTemplate设置值之后不报错，但是redis-cli获取不到值
NPE~·2024-01-14 11:28

雷达信号处理——恒虚警检测（CFAR）

雷达目标检测首先要搞清楚什么是检测，检测就是判断有无。雷达在探测的时候，会出现很多峰值，这些峰值有可能是目标、噪声和干扰，那么就需要进行一种判决，来决定它是否属于目标。
nwsuaf_huasir·2024-01-14 11:40

Stable Diffusion XL Turbo 文生图和图生图实践

写在前面分享一篇去年11月测试过模型，为月末分享的文章做一些技术铺垫，以及使用新的环境进行完整复现。
soulteary·2024-01-14 10:17

小目标检测模型设计的一点思考

AI-TODTinyPersonDateset小目标自身的纹理显著度有强弱区别，但是总体来说纹理特征都较弱，很多时候需要借助一定的图像上下文来帮助确认随着上下文信息增加，可以逐步判断为人脸2.小目标分类3.从感受野切入，思考小目标检测
liiiiiiiiiiiiike·2024-01-14 10:08

踩坑记录-安装nuxt3报错：Error: Failed to download template from registry: fetch failed；

报错复现安装nuxt3报错：Error:Failedtodownloadtemplatefromregistry:fetchfailednpxnuxiinitnuxt-demo初始化nuxt项目报错Error
嘤嘤怪呆呆狗·2024-01-14 08:03

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。
风筝超冷·2024-01-14 08:24

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

文章目录背景知识补充CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork)：视觉Transformer的自监督学习StableDiffusion：从文本描述中生成详细的图像Open-setDetector开集检测器一、GroundingDINO的创新点二、Ground
丁希希哇·2024-01-14 07:59

漏洞复现-天融信TOPSEC static_convert 远程命令执行漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述该系统static_convert.php接口处存在RCE漏洞，会导致服务器失陷。fofa语句app="天融信
炼金术师诸葛亮·2024-01-14 07:33

漏洞复现-任我行CRM系统SmsDataList接口SQL注入漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述系统SmsDataList接口存在SQL注入漏洞fofa语句"欢迎使用任我行CRM"poc加检测POST/SM
炼金术师诸葛亮·2024-01-14 07:33

漏洞复现-金和OA GetAttOut接口SQL注入漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述金和OAGetAttOut接口存在SQL注入漏洞。fofa语句app="金和网络-金和OA"||body="/
炼金术师诸葛亮·2024-01-14 07:33

漏洞复现-nginxWebUI runCmd前台远程命令执行漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述nginxWebUI由于未对用户的输入进行严格过滤，导致任意命令执行漏洞。该漏洞利用条件简单，漏洞危害较高。f
炼金术师诸葛亮·2024-01-14 07:59

Java为什么可以使用实例对象调用静态变量和静态方法

文章目录问题复现从内存角度分析通过反编译class分析结论众所周知：类对象整个内存只有一份，静态变量和静态方法属于类而不依赖与实例对象，所以必须通过类名引用。
瑞486·2024-01-14 06:15

苦恼

好像是一场毫无预兆的忧郁的雾霭笼罩着我本不明朗的心灵的天空那仿若迷雾的苦恼梦幻像绝望在我的脑海里罩住希望的光我还因为缺乏的氧气而感到那死亡的召唤好像遮住了我的眼睛希望的光重又复现可是感到那苦恼像秋天里的迷雾弥漫在我渴求生活的心灵读书是那么乏味不想读诗
答案在风中飞扬·2024-01-14 06:09

【复现】网康科技-防火墙存在RCE漏洞_17

目录一.概述二.漏洞影响三.漏洞复现1.漏洞一：四.修复建议：五.搜索语法：六.免责声明一.概述网康下一代防火墙(NGFW)是一款可以全面应对应用层威胁的高性能防火墙。
穿着白衣·2024-01-14 05:46

[DL]深度学习_Feature Pyramid Network

结构详解目录一、概念介绍二、结构详解1、对比试验2、特征图融合3、结构详解4、不同尺度预测5、Proposal映射到预测特征层一、概念介绍FeaturePyramidNetwork(FPN)是一种用于目标检测和语义分割的神经网络架构
IAz-·2024-01-14 05:46

OFBiz RCE漏洞复现（CVE-2023-51467）

漏洞名称ApacheOFBiz鉴权绕过导致命令执行漏洞描述ApacheOFBiz是一个非常著名的电子商务平台，是一个非常著名的开源项目，提供了创建基于最新J2EE/XML规范和技术标准，构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类WEB应用系统的框架。OFBiz最主要的特点是OFBiz提供了一整套的开发基于Java的web应用程序的组件和工具。包括实体引擎,服务引擎,消
CVE-Lemon_i·2024-01-14 04:03

ActiveMQ反序列化RCE漏洞复现（CVE-2023-46604）

漏洞名称ApacheActiveMQOpenWire协议反序列化命令执行漏洞漏洞描述ApacheActiveMQ是美国阿帕奇（Apache）软件基金会所研发的一套开源的消息中间件，它支持Java消息服务、集群、SpringFramework等。OpenWire协议在ActiveMQ中被用于多语言客户端与服务端通信。在ApacheActiveMQ5.18.2版本及以前，OpenWire协议通信过程中
CVE-Lemon_i·2024-01-14 04:30

飞桨分子动力学模拟-论文复现第六期：复现TorchMD

飞桨分子动力学模拟-论文复现第六期：复现TorchMDPaddleforMD飞桨分子动力学模拟科学计算复现论文-TorchMD:Adeeplearningframeworkformolecularsimulations
skywalk8163·2024-01-14 03:08

AI监控技术与应用案例

1.目标检测技术目标检测技术是AI监控中的关键环节，其目的是在视频流中自动识别和跟踪目标。这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。
捷利迅分享·2024-01-14 02:17

R语言【文章复现】——集成式地绘制高分辨率的多样性分布图，对方法的检验和优化，以及处理思路的思考

参考文献本文对一篇2022年发表在NewPhytologist的绘图方法文章中的技术路线进行复现。
ALittleHigh·2024-01-14 01:25

【深度学习目标检测】十六、基于深度学习的麦穗头系统-含GUI和源码（python，yolov8）

全球麦穗检测是植物表型分析领域的一个挑战，主要目标是检测图像中的小麦麦穗。这种检测在农业领域具有重要意义，可以帮助农民评估作物的健康状况和成熟度。然而，由于小麦麦穗在视觉上具有挑战性，准确检测它们是一项艰巨的任务。全球麦穗检测的挑战在于准确识别不同品种、不同生长环境、不同光照条件、不同拍摄角度下的麦穗。由于小麦麦穗经常重叠、颜色和外观变化多样，这使得检测更具挑战性。为了解决这些问题，研究者们采用机
justld·2024-01-14 00:07

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化，提高了检测速度和准确性。YOLOv8采用了Darknet-53作为其基础网络架构。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2024-01-14 00:33

SpringBlade export-user SQL 注入漏洞

SpringBladeexport-userSQL注入漏洞一、产品简介二、漏洞概述三、复现环境四、漏洞复现五、小龙检测六、修复建议免责声明：请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失
安全攻防赵小龙·2024-01-13 21:46

在uniapp Vue3版本中如何解决web/H5网页浏览器跨域的问题

问题复现uniapp项目在浏览器运行，有可能调用某些接口会出现跨域问题，报错如下图所示：什么是跨域？存在跨域问题的原因是因为浏览器的同源策略，也就是说前端无法直接发起跨域请求。
咸虾米_·2024-01-13 20:47

斯坦福Mobile ALOHA提到的ACT之外的另两项技术：Diffusion Policy、VINN

除了在上一篇文章中写清楚其算法原理之外，还得再剖析其代码实现，故为避免上一篇文章太过长，也为更清楚的阐述DiffusionPolicy、VINN，故便有了本文第一部分DiffusionPolicy如我组建的复现团队里的邓
v_JULY_v·2024-01-13 20:13

Spring Redis Client使用Hessian序列化HINCRBY命令的Bug

所以，我就Spring的相关Redis代码进行复现。首先，在SpringRedisTemplate中配置HashVal
hanxiaozhang2018·2024-01-13 20:37

Trans论文复现：基于数据驱动的新能源充电站两阶段规划方法程序代码！

适用平台：Matlab+Yalmip+Cplex/Gurobi；文章提出了一种电动汽车充电站的两阶段规划方法，第一阶段通过蒙特卡洛法模拟充电车辆需求和电池充放电数据来确定充电站位置；第二阶段通过数据驱动的分布鲁棒优化方法优化充电站的新能源和电池容量。程序中算例丰富、注释清晰、干货满满，创新性很高！下面对文章和程序做简要介绍！文章创新点：数据驱动;电动汽车充电站位置及容量规划；两阶段分布鲁棒优化;公
预测及优化·2024-01-13 20:58

C类期刊论文复现：基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度程序代码！

适用平台：Matlab+Yalmip+Cplex/Gurobi；程序在用户群间引入共享储能电站，建立以用户群日运行成本最优为目标的优化调度模型，分析用户群接入共享储能电站后的充放电行为和经济效益，并对共享储能电站的投资回收年限等经济性指标与服务费定价关系做进一步的研究。程序中算例丰富、注释清晰、干货满满，创新性很高！下面对文章和程序做简要介绍！文章创新点：共享储能电站;运营模式;工业用户;静态投资
预测及优化·2024-01-13 20:58

EI论文复现：主动配电网最优潮流研究及其应用实例程序代码！

适用平台及主要参考论文：Matlab+Yalmip+Cplex/Gurobi；《主动配电网最优潮流研究及其应用实例》；程序建立了基于二阶锥松弛的配电网动态最优潮流模型(SOCR-DOPF)框架，并对主动配电网各参与元素(如有载调压变压器(on—loadtapchanger，OLTC)，储能系统(energystoragesystem，ESS)等)关键约束的线性建模处理方法进行相应的探索，进而将配电
预测及优化·2024-01-13 20:58

EI论文复现+改进：聚合温度调控策略的综合能源系统/微电网/虚拟电厂多目标优化调度程序代码！

程序考虑供热的热惯性，并根据室内供热效果进行柔性供热，发挥热温度负荷的“储能”能力；针对普适性参数的室内空调进行集群研究，深入剖析温度设定值调整导致负荷波动的机理，并提出一种新的温度调整方法，平抑负荷波动；利用P2G装置实现电-气网络间能源双向协调调度，降低园区的碳排放量，建立聚合温度调控策略的综合能源系统/微电网/虚拟电厂多目标优化调度模型。程序中算例丰富、注释清晰、干货满满，创新性很高！下面对
预测及优化·2024-01-13 19:14

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出?在介绍之前先简要回顾一下现有的模型Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处
deephub·2024-01-13 19:39

宏景eHR 多处 SQL注入漏洞复现

0x03复现环境FOFA：app="HJSOFT-HCM"0x04漏洞复现PoC-1POST
OidBoy_G·2024-01-13 19:20

宏景EHR view接口sql注入漏洞

资产测绘app=“HJSOFT-HCM”漏洞复现POC如下：POST/templates/attestation/../../general/inf
keepb1ue·2024-01-13 19:17

C# 部署YOLOv5 初步结果

最近使用YOLO在做一些目标检测方面的工作，在此梳理和记录一下自己的整个过程。
SJ小学生·2024-01-13 19:46

[C#]winform部署yolov5-onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/yolov5【算法介绍】Yolov5，全称为YouOnlyLookOnceversion5，是计算机视觉领域目标检测算法的一个里程碑式模型
FL1623863129·2024-01-13 19:15

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_
爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

yolov5剪枝复现

1、github本项目基于tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning实现，将项目扩展到yolov5上。项目的基本流程是，使用ultralytics/yolov5训练自己的数据集，在模型性能达到要求但速度未达到要求时，对模型进行剪枝。首先是稀疏化训练，稀疏化训练很重要，如果模型稀疏度不够，剪枝比例过大会导致剪枝后的模型map接近0。剪枝完成后对模型进行微调回复
epic_Lin·2024-01-13 19:02

nssctf round#4

参考：[NSSRound#4]复现_ThnPkm的博客-CSDN博客目录webez_rce1zweb1zweb(revenge)(1)正确思路但结果不合预期(2)进行解决的各种尝试与思考MiscSingin
葫芦娃42·2024-01-13 18:44

01-目标检测笔记

01-目标检测笔记一、目标检测基本概念1.1基本概念图像分类：判断输入的图像中是否包含感兴趣的物体目标检测：需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出1.2目标检测的思路如果知道了图中某个位置存在物体
豆浆油条花生瓜子·2024-01-13 17:00

[易语言]易语言部署yolox的onnx模型

【官方框架地址】https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX【算法介绍】YOLOX是YOLO系列目标检测算法的进一步演变和优化。
FL1623863129·2024-01-13 17:56

语义分割发展现状

似乎看起来没有目标检测/跟踪等应用范围广。
TechMasterPlus·2024-01-13 17:23

基于YOLOv5的行人检测系统

若需要完整工程源代码，请私信作者目标检测在计算机视觉领域中的重要性，特别是在人群流量监测方面的应用。
TechMasterPlus·2024-01-13 17:22

Overleaf Docker编译复现计划

OverleafDocker编译复现计划OverleafPro可以支持不同年份的Latex镜像自由选择编译，这实在是一个让人看了心痒痒的功能。但是很抱歉，这属于Pro付费功能。
小小代码团·2024-01-13 15:42

【目标检测】评价指标：混淆矩阵概念及其计算方法(yolo源码)

本篇文章首先介绍目标检测任务中的评价指标混淆矩阵的概念，然后介绍其在yolo源码中的实现方法。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

【目标检测】评价指标：mAP概念及其计算方法(yolo源码/pycocotools)

本篇文章首先介绍目标检测任务中的关键评价指标mAP的概念；然后介绍其在yolo源码和pycocotools工具中的实现方法；最后比较两种mAP的计算方法的不同之处。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

【目标检测】Anchor-based模型：基于K-means算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)

在Anchor-based目标检测模型中，根据数据集选择合适的Anchor有利于加快模型的收敛速度以及减少模型的边框预测误差。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

【目标检测】YOLOv5算法实现(八)：模型验证

  本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。  
初初初夏_·2024-01-13 15:06

【目标检测】YOLOv5算法实现(四)：损失计算

  本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。  
初初初夏_·2024-01-13 15:36

【目标检测】YOLOv5算法实现(五)：预测结果后处理

  本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。  
初初初夏_·2024-01-13 15:36
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