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FFmpeg支持Cronet(Chromium网络库)
FFmpeg支持Cronet 1 背景2 代码3 Cronet使用介绍3.1 接口3.2 组件及工作流程3.3 Native开发3.3.1 创建并配置Cronet_Engine3.3.2 创建Cronet_UrlRequestCallback3.3.3 创建Cronet_Executor3.3.4 创建并发起Cronet_UrlRequest请求3.3.5 结束、销毁请求 4 FFmpeg集成Cronet5 编译…
CornerNet_ Detecting Objects as Paired Keypoints 论文笔记
background
任务：利用单一的卷积神经网络对目标检测任务中的目标的左上和右下进行预测关键词：Object Detection，CornerNet
Introduction
对于传统的目标检测任务，以faster rcnn为例，基于targets，产生…
疯狂的架构——著名科技公司组织结构图一览
Web设计师Manu Cornet在自己的博客上，画了一组美国科技公司的组织结构图。在他笔下，亚马逊等级森严且有序；谷歌结构清晰，产品和部门之间却相互交错且混乱；Facebook架构分散，就像一张散开的网络；…
【目标检测】7、CornerNet：detecting objects as paired keypoints
文章目录 摘要1、引言2、相关工作3、CornerNet3.1 概况3.2 检测角点3.3 角点的分组3.4 Corner Pooling3.5 沙漏网络 论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244 代码链接：https://github.com/umich-vl/CornerNet 摘要
本文提出了CornetNet，…
Stable Diffusion教程|Controlnet插件详解和实战
不知道你是否发现，无论你再怎么精确使用文本提示词来指导SD模型，也无法描述清楚人物的四肢角度、背景中物体位置等等，因为文字的表达能力很有限。那么有没有一种通过图像特征来为扩散模型生成过程提供更加精细控制的方式，答案是肯…
Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation 单目深度估计,论文阅读,DORN；视频笔记
tags: 单目深度估计,论文阅读,DORN 原始论文是：
Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation Huan Fu1 Mingming Gong2,3 Chaohui Wang4 Kayhan Batmanghelich2 Dacheng Tao1 Huan Fu1 Mingming Gong2,3 Chaohui Wang4 Kayhan Batmanghelich2…
chromium-cronet库的编译用于Android和ios平台实现quic协议
chromium-cronet文档 原文文档写的已经很清楚，最好还是参考官方文档，避免由于版本原因导致的问题。 Cronet开发者文档：https://developer.android.com/guide/topics/connectivity/cronet 博客中的git地址：https://github.com/bgyl…
（一）论文阅读 | 目标检测之CornerNet
简介 图1：论文原文 论文是发表在 ECCV2018 上的一篇基于 Anchor-Free 的目标检测论文。该篇文章开创了基于关键点的目标检测算法，其主要思路来源于人体姿态估计。在 CornerNet 中，目标检测任务被分为以下流程：关键点检测、关键点配…
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从Cronet 看Http3和QUIC(一)
前言
前一段时间，在公司内部进行了一次QUIC协议的演讲。当时因为时间有限，没有仔细的讨论Cronet 的源码细节，仅仅只是介绍了QUIC的协议细节。本文就从Cronet源码出发，聊聊QUIC的一些实现，进而看看QUIC对比Http2的优势…
【类脑论文阅读】Brain-Like Object Recognition with High-Performing Shallow Recurrent ANNs
这里写自定义目录标题 摘要Introduction实现细节 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.06161v2.pdf 论文代码：https://github.com/dicarlolab/CORnet
摘要
深度卷积人工神经网络 (ANN) 是灵长类动物腹侧流视觉处理机制的主要候选模型。虽然最初受到大…
论文阅读和分析：CorNET Deep Learning Framework for Heart Rate Estimation and Biometric Identification
运动伪影造成的结果：最大谱峰不是心率。 算法架构：
算法用于解决两个问题：1、使用回归得到心率；2、使用分类识别受试者；
note:识别受试者出现数据不平衡问题，因为是20个受试者做二分类任务：1:…
论文阅读和分析：Binary CorNET Accelerator for HR Estimation From Wrist-PPG
主要贡献：
一种完全二值化网络(bCorNET)拓扑结构及其相应的算法-架构映射和高效实现。对CorNET进行量化后，减少计算量，又能实现减轻运动伪影的效果。 该框架在22个IEEE SPC受试者上的MAE为6.675.49 bpm。该设计采用ST65 nm技术框架ÿ…
【多标签文本分类】《融合注意力与CorNet的多标签文本分类》
阅读摘要： 本文主要提出标签与文本注意力文本注意力、CorNet增强标签预测概率两个创新点，提升了实验精度。 参考文献： [1] 融合注意力与CorNet的多标签文本分类 参考论文信息 论文名称：《融合注意力与CorNet的多标签文本分…
php phar 反序列化,利用 phar 拓展 php 反序列化漏洞攻击面
作者：seaii知道创宇404实验室 时间：2018/08/23 0x01 前言 通常我们在利用反序列化漏洞的时候，只能将序列化后的字符串传入unserialize()，随着代码安全性越来越高，利用难度也越来越大。但在不久前的Black Hat上…
php phar 反序列化,phar反序列化
phar原理： 一个标志，格式为xxx<?php xxx;__HALT_COMPILER();?>，前面内容不限，但必须以__HALT_COMPILER();?>来结尾，否则phar扩展将无法识别这个文件为phar文件。 ps：要将php.ini中的 phar.read…
phar的认识与使用
对于Web应用的开发，如果你没用使用正确的工具，那开发过程可能会变得困难和痛苦。如果你之前开发过Java程序，我相信你肯定知道Jar文件(Jar是Java ARchive的缩写)。一个应用，包括所有的可执行、可访问的文件，都打包进了一…
php和phar后缀,PHP开发常识：什么是Phar?
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php phar 混淆,深入理解PHP Phar反序列化漏洞原理及利用方法（一）
Phar反序列化漏洞是一种较新的攻击向量，用于针对面向对象的PHP应用程序执行代码重用攻击，该攻击方式在Black Hat 2018会议上由安全研究员Sam Thomas公开披露。类似于对编译二进制文件的ROP(Return-oriented Programming)攻击，这种类型的漏洞利…
php phar 反序列化,PHAR反序列化拓展操作总结
*本文原创作者：cck，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言 近些阵子反序列化漏洞横行，看了几篇文章，整个漏洞发现过程是非常有意思的，所以希望总结下来，分享给大家一起研究讨论&…