一大早就各种消息弹框,于是就来测试一波 https://github.com/nixawk/metasploit-framework/blob/8ab0b448fdce15999f155dfd7b22479e5f79de3a/modules/exploits/windows/fileformat/ms17_0199_rtf.rb 增加如下文件:/usr/share/metasploit-framework/data/exploits/cve-2017-0199.rtf {\rtf1\adefla…

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查…

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网…

Mallet:自然语言处理工具包 发表于128 天前 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 评论数 6 ⁄ 被围观 1006 Views+ MALLET是基于java的自然语言处理工具箱,包括分档得分类.句类.主题模型.信息抽取等其他机器学习在文本方面的应用,虽然是文本的应用,但是完全可以拿到多媒体方面来,例如机器视觉. MALLET包含了足够的文本分类的算法,还有特征提取的算法等.文本分类的算法像是Naïve Bayes, Maximum Entropy, and Decision Trees等,而且也对代码…

一.参数说明 English libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC        1 -- nu-SVC        2 -- one-class SVM        3 -- epsilon-SVR        4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)        0 -- linear: u'…

关于<玩转 xUnit.Net>系列文章,我想跟大家分享的不是简单的运行一下测试用例或是介绍一下标签怎么使用(这样的文章网上很多).上一篇<Lesson 01 玩转 xUnit.Net 之 概述>介绍xUnit.Net的一些基本概念.从这一篇开始我将会为大家逐一展示xUnit.Net的强大之处.还是先看一下本文要讨论的内容: xUnit.Net 单元测试用例的类型 简单测试用例 & Fact 标签 数据驱动的用例 & Theory 标签 (一)xUnit.Net 单…

1. 使用libsvm工具箱时,可以指定使用工具箱自带的一些核函数(-t参数),主要有: -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree 2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0…

前言 不要让用户被那些“专业术语”吓住! 用心设计的提示和反馈信息是软件设计者的“职业良心”.   内容 1 存在哪些错误? 2 美化错误提示 3 错误恢复策略   1 存在哪些错误? 在DSL语言开发周期内,首先需要设计文法,根据文法生成翻译器,然后输入语言样本测试翻译器的效果,以及根据存在的翻译问题调整翻译策略.这其中就可能存在两类错误:文法错误和语言样本错误. 在Parr将一些错误拉出来游街,以及盛赞ANTLR在错误提示和恢复方面的优异表现的描述中,可以观察到一些错误提示和恢复的策略和惯例…

Empiricial Risk Minimization 统计学习理论是整个机器学习到框架.试想我们学习的目的是什么呢?当然是为了具备用合理的方式处理问题的能力.统计学习理论要解决的问题就是基于数据找到一个预测函数.经验风险最小化(Empiricial Risk Minimization,ERM)[2]是统计学习理论中准则之一,常用于给出学习算法(learning algorithms)性能的理论边界. 假定给定两个数据空间\(X\)和\(Y\), 我们想学习到一个假设函数(hypothesis…