手势密码具有中度安全性、优秀的用户体验，因此主要出现在带有金钱、用户隐私信息的app中。 优化敏感信息本地保存及密码校验逻辑；应用层面可以采用隐藏关键代码、代码混淆及反调试三法；行为验证则可以通过绘制时间、屏幕触摸事件及功能点日志分析进行；而反暴力破解则可采用延时验证、联网验证或添加节点。 手势密码介绍 解锁姿势 加固手势密码锁

URL跳转是一种未被重视但是极为有用的问题，被广泛利用在很多流量产业中，然而若单独出现一般评级只会在中-低的级别。JutaZ针对目前的URL跳转主流绕过方式进行了总结，还例举了些许案例. 目录 关于我 URL的标准格式 绕过及FUZZ 其他跳转方式 衍生危害

2019年计算机科学与技术毕业设计，内含代码、视频、设计报告、参考资料等

经常看到有人在网上询问关于imread()函数读取图片失败的问题。今天心血来潮，经过实验，总结出imread()调用的四种正确姿势。 通常我要获取一张图片的绝对路径是这样做的：在图片上右键——属性——安全——对象名称。然后复制对象名称就得到了图片的绝对路径。 如图： 然而这样得到的路径直接复制粘贴到vs里面会直接报错，如下： 可以看出我们获取的绝对路径的表示方法是单右斜线形式的。显然opencv的imread()不支持这种方式。但是！！！经过实验发现imread()除了不支持单右斜线形式，其他斜线形式都支持！！！比如双右斜线形式、双左斜线形式、单左斜线形式、前述三种斜线混合型式都是支持

军体拳技术应用

基于人体骨骼姿态的姿势识别代码，代码

将可穿戴IMU与多视图图像融合以进行人体姿势估计：一种几何方法 安装 克隆此仓库，我们将把您克隆的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： 资料准备 对于TotalCapture数据集，请从下载并按照处理数据。 我们无权重新分配该数据集。 请不要要求我们提供副本。 对于预先计算的图形模型成对术语，请从下载，并保存在d

Buffy pose 是一个人类姿势图像数据，包括不同的人类动作姿势，可用于针对姿势的图像检索识别。

ColorHandPose3D网络 ColorHandPose3D是一个卷积神经网络，可从单个RGB图像估计3D手势。 有关使用的数据集和其他信息，请参见。 用法：向前通过 该网络附带一个最小的示例，该示例执行正向传递并显示预测。 下载并将其解压缩到项目的根文件夹（这将创建3个文件夹：“ data”，“ results”和“ weights”） run.py-将在提供的示例上对网络进行正向传递 您可以将结果与“结果”文件夹的内容进行比较，该文件夹显示我们在系统上获得的预测。 推荐系统 推荐系统（经测试）： Ubuntu 16.04.2（xenial） 使用CUDA 8.0.44和CU

计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文翻译）