相关文章

XSS讲解下(web安全入门11)

一、XSS 的构造 1.1 利用[<>]构造 HTML/JS 可以利用[<>]构造 HTML 标签和] 1.2 伪协议 亦可以使用 JavaScript&#xff1a;伪协议的方式构造 XSS 在 IE 浏览器的地址栏中输入[javascript:alert(/XSS/);]&#xff0c;弹框成功 提交参数[click me!] 点击超链接。即可…

js面试的一些总结

一&#xff1a;localstorage || globalStorage || userData globalStorage 这个也是html5中提出来&#xff0c;在浏览器关闭以后&#xff0c;使用globalStorage存储的信息仍能够保留下来&#xff0c;并且存储容量比IE的userdata大得多&#xff0c;一个域下面是5120k。和sessi…

4.Mongodb之js脚本

MongoDb的shell就是javascript实现的,可以使用js管理数据库。这意味着我们可以使用js脚本进行复杂的管理,例如对数据进行统计计算除了使用mapreduce之外使用js也是很好的选择;这也是MongoDB同其他数据库相比非常大的一个优势。 mongo客户端有两种方式与mongodb服务进行交互。…

ubuntu下快速实现yolo v3目标检测

本文用到的脚本文件等资源已经上传&#xff0c;也可以直接下载使用&#xff1a; cpu脚本&#xff1a;cpu_darknet_env.sh_linux系统下yolo的目标检测-深度学习文档类资源-CSDN下载 gpu脚本&#xff1a;gpu_darknet_env.sh-深度学习文档类资源-CSDN下载 cudnn-linux-64-v7.6&…

Ubuntu18.04配置darknet环境实现YOLOv4目标检测(三)——基于python进行YOLOv4 inference

目录 1. 需要用的的库2. 加载网络3. 加载图片4. 可视化结果 完成第一篇 darknet环境配置后&#xff0c;可基于python进行YOLOv4的inference&#xff0c;查看YOLOv4的检测结果。需要用到的库有 darknet目录下的 darknet.py文件&#xff0c;以及编译出来的 libdarknet.so。 1…

Ubuntu 18.04+CUDA 10.2实现训练和检测yolov5、yolov5-v5.0、TensorRT 7.0.0.11部署

直接下载yolov5模型训练检测 台式机型号&#xff1a; lspci | grep -i vga # 显卡是GeForce GTX 1060 6GB 1. 创建虚拟环境 conda create -n YOLOv5 python3.8 -y2. 安装Pytorchtorchvision( Previous PyTorch Versions | PyTorch) 对应自己电脑的cuda版本选择&#xff08;…

Ubuntu 22.04 yolov5 安装Torch GPU及依赖 非Conda

安装显卡驱动 搜索显卡版本号 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 输入显卡型号 --> 点击搜索 如图显卡驱动为515版本 sudo apt install nvidia-utils-515-server nvidia-smi | grep CUDA #可以看到cuda 版本为11.7 | NVIDIA-SMI 515.48.07 Driver …

ubuntu18.04服务搭建yolov5开发环境

文章目录 1. 系统和显卡信息2. 下载安装CUDA2.1 1cuda环境变量配置2.2下载和安装cudnn 3. 下载并安装Anaconda33.1 sh命令安装Anaconda33.2 “conda info”验证安装是否成功 4. 确定对应的pytorch版本5. 用Anaconda创建并激活虚拟环境6. yolov5配置6.1 下载yolov5代码6.2 安装所…

Ubuntu18.04 或 Windows10 配置yolov5环境并测试运行

由于linux系统上的操作大部分可以在windows上系统的cmd命令行完成&#xff0c;所以本博客以ubuntu18.04系统作演示&#xff0c;相关的命令行指令和运行效果类似&#xff0c;如有明显的操作不同会另行说明。 第一步 配置虚拟环境&#xff08;Anaconda&#xff09; Anaconda官方网…

ubuntu使用YOLOv7训练自己的数据集

目录 一、准备深度学习环境 二、 准备自己的数据集 1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件 三、模型训练 1、下载预训练模型 2、训练 四、模型测试 五、模型推理 一、准备深度学习环境 下载yolov7代码 二、 准备自己的数据集 一般标注的数据格式是VOC&#xff0c;而…

ubuntu下yolov5 tensorrt模型部署

TensorRT系列之 Windows10下yolov8 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov8 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov7 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov6 tensorrt模型加速部署 TensorRT系列之 Linux下 yolov5 tensorrt模型加速…

ubuntu20.04基于YOLOV5图像分类环境配置读这篇就够了

ubuntu20.04基于YOLOV5图像分类环境配置 安装opencv、cuda、tensorrt、clion Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动+CUDA11.1+cuDNN8.0.5 Ubuntu20.04下安装Clion 安装Anaconda、pytharm ubuntu20.04安装Anaconda并默认激活conda base环境 Ubuntu20.04安装Pycharm 下载tensorRT …

sobel算子原理解析

在了解sobel算子技术前&#xff0c;需要先预习一下卷积运算。可以利用sobel算子作用于图像梯度上

xilinx hls实现sobel检测

HLS代码编写 sobel.cpp #include "sobel.h"void sobel(AXI_STREAM& INPUT_STREAM,AXI_STREAM& OUTPUT_STREAM,int rows,int cols) { #pragma HLS INTERFACE axis port INPUT_STREAM #pragma HLS INTERFACE axis port OUTPUT_STREAM #pragma HLS INTERFAC…

Sobel算子及C++实现

Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子&#xff0c;用来计算图像灰度函数的近似梯度。 在空间域上Sobel算子很容易实现&#xff0c;执行速度快&#xff0c;对部分噪声具有平滑作用&#xff0c;还能够提供较为精确的边缘方向信息&#xff0c;缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一…

sobel边缘检测

一&#xff1a;sobel边缘检测的基本原理 在图像中&#xff0c;边缘是指临界的意思&#xff0c;一幅图像的临界表现为图像上亮度显著变化的地方。实现边缘检测有很多种不同的方法&#xff0c;其中sobel算子方法较好。sobel是一个梯度的计算&#xff0c;如下图所示&#xff0c;是…

MATLAB sobel 锐化(边缘检测)

MATLAB sobel 锐化&#xff08;边缘检测&#xff09; 例题 %例题验证 clc clear f[3 3 3 3 33 8 7 6 33 6 0 5 33 7 8 4 33 8 3 3 3] [L,R]size(f); gzeros(L,R); for i2:L-1for j2:R-1dx((f(i1,j-1)-f(i-1,j-1))2*(f(i1,j)-f(i-1,j))(f(i1,j1)-f(i-1,j1)))^2;dy((f(i-1,j1)-…

利用Sobel算子,求梯度图像

学习了Sobel算子&#xff0c;总结一下 上图中的模板为Sobel算子&#xff0c;之所以其中的系数是这样的&#xff0c;是因为和求他们偏导邻域的近似形式有关&#xff0c;具体请看书。 自己编写的利用Sobel算子&#xff0c;求梯度图像的matlab程序 %%%%%%%%%%%%%%%自编Sobel算子&…

Sobel原理及计算过程详解

索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测&#xff0c;在技术上&#xff0c;它是一离散性差分算子&#xff0c;用来运算图像亮度函数的灰度近似值。Soble卷积因子为&#xff1a; 该算子包含两组3x3的矩阵&#xff0c;分别为横向及纵向&#xff0c;将之与图像作平面卷积&…

图像sobel梯度详细计算过程_OPENCV中的Sobel函数

Sobel算子是一种常用的边缘检测算子,是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。它进行处理的模板如下: 其中,Gx是横向的算子,Gy是纵向的算子。 原图像记为f,则 GX …