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用友NC任意文件上传漏洞利用工具，用友NC6.5的某个页面，存在任意文件上传漏洞。漏洞成因在于上传文件处未作类型限制，未经身份验证的攻击者可通过向目标系统发送特制数据包来利用此漏洞，成功利用此漏洞的远程攻击者可在目标系统上传任意文件执行命令。

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import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-934066.jpg") gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # otsu阈值 (t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 三角法阈值：由直方图凹凸性确定的阈值 (t,thresh1) = cv2.threshold(gray_im

微信小程序中有些 Api 是异步的，无法直接进行同步处理。例如：wx.request、wx.showToast、wx.showLoading等。如果需要同步处理，可以使用如下方法： 注意： Async-await方法属于ES7语法，在小程序开发工具中如果勾选es6转es5, 会报错： ReferenceError: regeneratorRuntime is not defined 避免报错，可以引入 regenerator 在根目录下创建 lib 文件夹，并将 https://github.com/facebook/regenerator/tree/master/packages 里面的

消息描述TwinCAT3 对402电机 NC轴的控制流程 ， TwinCAT3 NC轴各参数的意义。给出NC轴控制PLC程序的实现。

在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。 噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值，理想情况下，你应该得到p=p0，因为均值是0. 你可以自己通过一个简单例子验证一下。保持一个静止的摄像机对准一个位置多呆几秒，这会给你很多帧