Burp Suite 常用功能
Burp 包含许多支持测试过程的套件范围的功能。
• Message editor
• Inspector
• Burp's browser
• Sending requests between tools
• Search
• Learn
• Target analyzer
• Content discovery
• Task scheduler
• CSRF PoC generator
• Compare site maps
• Burp Infiltrator
• Burp Clickbandit
• Burp Collaborator client
• URL matching rules
• Response extraction rules
• Manual testing simulator
• Options
2022-12-28 18:00:41
237KB
1
本文实例为大家详细介绍了Div+CSS仿支付宝登录页面的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下
预想效果：
XML/HTML Code复制内容到剪贴板
<!DOCTYPE html>
<html lang=en>
<head>
<meta charset=UTF-8>
<title>联系我们-关于支付宝-支付宝 知托付-</title>
<link rel=sty
2022-12-27 20:20:22
100KB
1
文章概要
这是一个比较简单的爬虫项目，但是牵扯到一些python的基础知识，所以如果你是零基础的同学，也不用着急，先对爬虫有一个初步的认识，培养一个爬虫的正确思路是最重要的
网站地址：https://news.house.qq.com/a/20170702/003985.htm
要用到的模块：
requests：请求网站，获取网站的请求
bs4,re:解析网站，解析出你想要爬取的内容
xlwt：保存爬取下来的数据，对excel表格进行操作
开始撸代码
1.先把刚才安装的模块导入进来
import requests
import bs4
import re
import xlwt
2.自定义
2022-12-17 14:59:09
125KB
1
Tracking an unknown number of targets
given noisy measurements from multiple sensors
is critical to autonomous driving. Rao-
Blackwellized particle ltering is well suited
to this problem. Monte Carlo sampling is
used to determine whether measurements are
valid, and if so, which targets they originate
from. This breaks the problem into single
target tracking sub-problems that are solved
in closed form (e.g. with Kalman ltering).
We compare the performance of a traditional
Kalman lter with that of a recurrent neural
network for single target tracking. We
show that LSTMs outperform Kalman ltering
for single target prediction by 2x. We
also present a unique model for training two
dependent LSTMs to output a Gaussian distribution
for a single target prediction to be
used as input to multi-target tracking. We
evaluate the end to end performance of an
LSTM and a Kalman lter for simultaneous
multiple target tracking. In the end to end
pipeline, LSTMs do not provide a signicant
improvement.
2022-11-18 23:43:59
449KB
1
恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测
代码详细信息：
为该项目。
1.
2D
CFAR流程的实现步骤：
错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。
动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。
2D
CFAR是一种动态阈值处理技术。
使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。
使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。
错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。
CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。
CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。
然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。
2D
CFAR步骤
FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。
此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。
Rt
=
110;
%
m
Vt
=
-20;
%
m/s
d_Resolution
=
1;
%
m
c
=
3e8;
%
m/s
max_radar_range
=
200;
max_radar_velo
2022-11-16 22:06:58
989KB
1
We apply graph matching method to detect infrared small moving targets using image sequences. Candidates (interest points) detected in the first frame form one graph and the same candidates in the last frame form another one. The real moving targets are extracted by matching these two graphs. Experimental results demonstrate that the proposed method is robust and efficient to the translation and rotation of the background.
2022-11-03 20:39:46
664KB
1
博客地址：https://blog.csdn.net/z609932088/article/details/121167969?spm=1001.2014.3001.5501
2022-10-26 19:07:39
110KB
1
提出了一种新的基于核的自适应目标跟踪方法，以提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性和准确性。 尺度不变特征变换（SIFT），颜色和运动特征的三个核函数的线性加权组合用于表示跟踪目标的概率分布。 外观和运动功能相结合，以增强目标区域的位置稳定性和准确性。 跟踪窗口的大小可以根据相应SIFT对的仿射变换参数进行实时调整。 为了更好地提取特征，还根据场景自适应地调整了三个核函数的权重。 实验表明，该算法能够在不同场景下成功跟踪运动目标。 此外，它可以处理目标姿态，比例，方向，视图和照明变化，并且其性能优于经典的Camshift算法，基于SIFT的方法和基于颜色SIFT的方法。
2022-10-01 02:01:46
463KB
1
RFC-3720 7.1.4 Standard Connection State Diagram for a Target for Linux v2.13.6.
2022-09-19 22:01:10
7KB
本文实例为大家分享了Unity3d如何通过射线使物体移动的具体代码，供大家参考，具体内容如下
实现：
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class RayTest : MonoBehaviour {
//设置射线在Plane上的目标点target
private Vector3 target;
// Use this for initialization
void Start () {
//初始化目标点与自身的点重合
targ
2022-07-31 14:01:23
48KB
1