边缘检测识别道路边界时消除标识线干扰的图像处理方法

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开始：边界平衡生成对抗网络 这是关于边界均衡生成对抗网络的论文的实现 。 依存关系 Python 3+ 麻木 张量流 tqdm h5py scipy（可选） 什么是边界均衡生成对抗网络？ 与标准的生成对抗网络，边界平衡生成对抗网络（BEGAN）使用自动编码器作为判别器。 定义自动编码器损耗，然后在真实样本和生成的样本的像素式自动编码器损耗分布之间计算Wasserstein距离的近似值。 在定义了自动编码器损耗的情况下（上图），Wasserstein距离近似简化为损耗函数，其中可区分的自动编码器的目标是在真实样本上表现出色，而在生成的样本上表现不佳，而生成器的目标是生成具有鉴别力的对抗样本忍不住表现出色。 此外，引入了超参数伽玛，它使用户能够通过平衡鉴别器和发生器来控制样品的多样性。 伽玛通过使用加权参数k来生效，该参数在训练时会进行更新以适应损失函数，从而使我们的输出与所需的

InScan开源扫描器 简介 本工具只可用于安全测试，勿用于非法用途！ 工具定位 边界打点后的自动化内网工具，完全与服务端脱离。服务端只用于生成poc，网段信息等配置。 内网渗透痛点 目前已有的扫描器，依赖库较多，体积过于庞大，在内网渗透中，很多极端情况无法安装扫描器，使用socks4/socks5代理扫描的话，时间久，效率低。 InScan优点 多平台，单一的二进制文件，免依赖; 支持自动可视化多级隧道，通过后台按钮开关即可穿越多层网络; 支持ipv6的扫描器; 快速直观查看多网卡机器，方便快速定位能穿多层网络机器; 通过已知密码生成社工字典，快速横向内网; 内网B/S架构系统自动化爆破，验证码自动识别; 快速资产识别，站点截图; 通过扫描到的资产自动化进行网站目录扫描； InScan支持平台 全平台支持，一个二进制文件，开箱即用。 命令行启动 -pocPort int

 基于Message-Passing Interface （ MPI）的编程环境，以PML （Perfectly Matched Layer）为吸收边界条件，讨论了时域有限差分法FDTD的三维并行运算情况。通过一定的数值计算，定量地给出了MPI下FDTD并行算法中的网格数、进程数、分割方式三者之间的关系以及对计算效率的影响。

零信任安全（zero trust security） 零信任安全是一种IT安全模型。零信任安全要求对所有位于网络外部或网络内部的人和设备，在访问专用网络资源时，必须进行严格的身份验证。零信任安全需要通过多种网络安全技术实现。

点融合 PointFusion神经网络的非官方实现： ://arxiv.org/abs/1711.10871 从对象点及其3D边界框回归空间偏移 进行中 去做： Linemod数据集脚本 Objectron数据集脚本 自定义PoinNet网络 PointFusion网络 ResNet50特征提取网络 无监督损失函数

行业资料-制造说明-用于实现边界网关协议(BGP)的分布式软件体系结构.zip

用C语言实现内存管理边界标记法

仿真入射到理想导体平板的情形，其中三个边界面为PML边界，第四个边界面为理想导体边界（e=0），观察电磁波反射过程