无线路由器密码破解_BT3-spoonwep2(图文并茂，傻瓜式操作) 补充软件下载地址: BT3 U盘版 显卡和网卡兼容较差 http://cesium.di.uminho.pt/pub/backtrack/bt3final_usb.iso 下载后按教程解压到U盘里用bootinst.bat即可实现引导,在引导界面里最好选择KDE的选项每个都试试,这样才能进到图形界面.用户名:root 密码:toor 光盘版BT3, 大概694MB，直接刻盘，然后用光盘引导，即可进入bt3,连接为： http://ftp.heanet.ie/mirrors/backtrack/bt3-final.iso 谢谢版主提供的链接 BT4 BETA版 显卡和网卡兼容较好 推荐下载 http://ftp.belnet.be/mirror/backtrack/bt4-beta.iso 安装方法跟BT3一样.启动时会进去终端界面.可在提示下输入startx 进入图形界面 spoonwep2 地址 http://gd.qiannao.com:8080/servlet/FileDownload?filename=//yinghu/%C9%CF%B4%AB%B7%D6%CF%ED/2008/11/13/%D6%D0%CE%C4%B0%FC_spoonwep2.rar&vid=0 安装方法见教程 兄弟们好好试试吧.我的机器的网卡不支持这个.有成功的上来说说!谢谢版主提供下载地址! 本文是无线网络密码破解傻瓜图文只做技术交流之用，提醒各位注意无线网络安全性，请勿用于其他用途，否则后果自负。 　　前言：面对电脑搜索到的无线网络信号，你是否怦然心动？但看到一个个“启用安全的无线网络”你是否又感到有一丝遗憾。本人作为一个心动+遗憾的代表，充分发挥主观能动性，总算学有所成，终于能成功无线密码，这份成功的喜悦不敢独享，写下该篇教程。 　　注：1、本文针对的无线破解是指wep的破解，wpa破解现在仍是技术难题，不在本文讨论之列，如果你家无线路由需要加密，为保障安全也请采用wpa模式。如果你不知道何谓wep、wpa，请百度一下，会给你一个专业的回答。最简单的解释就是无线信号的密码，后者比前者加密程度高。 　　2、本文力求以傻瓜式、菜鸟式的方法解决问题，适合像我一样不懂的菜鸟。 　　下面开始我们的解密之旅： 　　一、准备篇 　　1、一个有可破解无线信号的环境。如我在家随便搜索出来的信号。 2、带无线网卡的电脑一台（笔记本台式机均可，只要无线网卡兼容BT3），我用的是三星NC10的上网本。 　　3、2G以上优盘一个（我用的是kingston 8G 的）

Emotion-Domestic国内（亚洲）表情识别数据集

半自动图像分割标注 用点击与边框做为SAM的提示 手动标注 按住左键拖动鼠标，像绘图一样标注多边形 （每隔0.15 s 一个点） 标注调整 多边形调整 删除点或者调整多边形的遮挡关系 多边形可视化 预览语义分割/实例分割的掩膜 标注导出 支持的转换格式 ISAT标注导出为MSCOCO、 YOLO、 LabelMe及VOC (包含 XML)格式 界面语言切换 软件提供了中文与英文两种界面，可以随时切换。

Allegro16.6培训教程-简体.doc Allegro16.6培训教程-简体.doc word文档，187页

usb学习笔记

数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

YOLO模型的优化与加速方法，旨在提高目标检测的速度和精度。首先，介绍了YOLO模型的基本架构和版本演变，包括YOLOv5的结构特点。接着，重点讨论了模型架构的优化，包括更高效的Backbone（如CSPDarknet53）、激活函数（如Leaky ReLU和Swish）以及增强型特征融合（如PANet）。然后，深入分析了数据处理的优化方法，包括数据增强、预处理和数据加载优化。训练技巧方面，介绍了学习率调度、正则化技术（如Dropout和Batch Normalization）以及迁移学习的应用。最后，探讨了硬件加速技术，包括GPU、TensorRT优化和FPGA加速，强调了通过不同技术手段提升YOLO模型的实际性能。本文通过丰富的源码示例和技术细节，为YOLO模型的实际应用提供了全面的优化方案。

本课件ppt主要时介绍vuejs框架的学习，从vuejs的安装使用到能够独立使用vuejs进行前端项目开发，由浅到深，从入门到进阶，确保每位同学都能以最简单的案例和方式来理解vuejs框架的使用。本课件使用于前端零基础小白，也适用于其他想要掌握vuejs框架使用的开发人员。通过学习本课件ppt，你能在短时间内对vuejs框架有全新的认识。对于前端开发来说，掌握vuejs的使用，已经是该行业默认的基本要求。本课件通过简单生动的语法案例、小demo等将vuejs全家桶各部分内容串联起来，针对各个知识点逐一侦破，最后再通过完整的项目案例把零散的知识点有机结合，帮助大家再次吃透vuejs涉及的各个知识点。本内容简单易学，只要你愿意学，没有学不会的可能！给自己一个提高薪资待遇的机会，从学习vuejs框架开始！ ### Web前端开发-Vue.js框架知识点详解 #### 一、Vue.js简介与学习意义 - **为什么学习Vue.js** - 当前市场上，Vue.js已成为众多企业招聘前端工程师时所看重的一项技能。 - 对于已有项目的重构或新项目的开发，Vue.js提供了强大的支持与便利性。 - 在求职市场中，熟悉Vue.js可以显著提升个人竞争力。 - **简述Vue.js** - **读音**: `/vjuː/` 类似于“view”。 - **定义**: Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面。 - **特性**: - **渐进式**: 可以逐步引入Vue.js，无需一开始就全面采用。 - **解耦**: 视图与数据分离，使得维护更容易。 - **组件化**: 支持可复用组件，提高了开发效率。 - **前端路由**: 支持SPA（单页面应用）模式。 - **状态管理**: 通过Vuex等工具管理应用的状态。 - **虚拟DOM**: 提升性能，减少DOM操作。 #### 二、Vue.js的安装与使用 - **安装方式** - **CDN引入**: 最简单快捷的方式，适合快速原型开发。 - **下载并引入**: 适合对本地资源有特别需求的情况。 - **npm安装**: 推荐的方式，方便管理依赖和版本控制。 - **CDN引入示例** - 开发环境版本: ```html ``` - 生产环境版本: ```html ``` - **使用npm安装** - 适用于构建大型项目，配合Webpack等工具使用。 - 命令示例: ```bash npm install vue --save ``` #### 三、Vue.js初体验 - **Hello Vue.js** - 创建Vue实例，指定挂载点及初始数据。 - 示例代码: ```javascript new Vue({ el: '#app', data: { message: 'Hello Vue.js!' } }) ``` - **响应式原理**: Vue会自动追踪数据变化，更新视图。 - **Vue列表展示** - 使用`v-for`指令遍历数组。 - 示例代码: ```html

• {{ item.message }}

``` - **案例：计数器** - 使用`methods`定义方法。 - 使用`@click`绑定点击事件。 - 示例代码: ```html ``` #### 四、Vue.js的MVVM模式 - **MVVM模式** - **Model**: 数据模型，负责处理数据逻辑。 - **View**: 用户界面，显示数据。 - **ViewModel**: 绑定Model和View，处理用户输入并更新视图。 - Vue实现了MVVM模式，简化了前端开发流程。 #### 五、学习Vue.js的前提条件 - **基础知识** - HTML/CSS/JavaScript基础知识是学习Vue.js的基础。 - 不需要预先了解Angular、React或其他框架。 #### 六、总结 - **学习Vue.js的重要性**: - 适应市场需求，提升个人技能水平。 - 加强项目开发效率，降低维护成本。 - **安装与使用**: - 多种安装方式可供选择，灵活应对不同场景。 - **实践案例**: - 通过具体示例加深理解，提高实战能力。 - **MVVM模式**: - 明确分工，简化开发过程。 通过以上内容的学习，不仅可以帮助前端新手快速上手Vue.js，也能为有一定经验的开发者提供深入理解和应用的参考。Vue.js以其简洁、高效的特点，在前端开发领域占据了一席之地，值得每一位前端工程师深入了解与掌握。

访问非连续的地址 现在系统中很少再预留连续的memory，如果Master需要很多memory，可以通过SMMU把一些非 连续的PA映射到连续的VA，例如给DMA，VPU，DPU使用。 32位转换成64位 现在很多系统是64位的，但是有些Master还是32位的，只能访问低4GB空间，如果访问更大的地址 空间需要软硬件参与交换memory，实现起来比较复杂，也可以通过SMMU来解决，Master发出来 的32位的地址，通过SMMU转换成64位，就很容易访问高地址空间。 限制Master的访问空间 Master理论上可以访问所有的地址空间，可以通过SMMU来对Master的访问进行过滤，只让 Master访问受限的区域，那这个区域也可以通过CPU对SMMU建立页表时动态控制。 用户态驱动 现在我们也看到很多系统把设备驱动做在用户态，调用驱动时不需要在切换到内核态，但是存在一 些安全隐患，就是用户态直接控制驱动，有可能访问到内核空间，这种情况下也可以用SMMU来实 现限制设备的访问空间 设备虚拟化 例如设备虚拟化有多种方式，Emulate，Para-virtualized，以及Pass-t

内容概要：本文详细介绍了UResNet模型的构建与实现。UResNet是一种结合了ResNet和UNet结构的深度学习模型，主要用于图像分割任务。该模型由多个模块组成，包括上采样模块（Up）、基础块（BasicBlock）、瓶颈块（BottleNeck）、VGG块（VGGBlock）以及可选的膨胀大核注意力模块（DLKA）。DLKA模块通过大核分支、小核分支和通道注意力机制来增强特征表示能力。UResNet的主干部分采用ResNet风格的残差连接，并在编码器-解码器架构中引入跳跃连接，从而有效融合多尺度信息。最后通过卷积层输出分类结果。; 适合人群：具备一定深度学习基础，特别是对卷积神经网络有一定了解的研发人员或学生。; 使用场景及目标：①研究和开发医学影像、遥感图像等领域的图像分割应用；②探索基于ResNet和UNet架构改进的新型网络设计；③理解DLKA模块的工作原理及其在提升模型性能方面的作用。; 阅读建议：由于该模型涉及较多的PyTorch代码实现细节，建议读者首先熟悉PyTorch框架的基本用法，同时关注各组件的功能及其之间的联系，在实践中逐步掌握整个网络的设计思路。此外，对于DLKA模块的理解可以帮助读者更好地优化模型性能。