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数据泄露时代的网络边界防御实践 安全管理 移动安全 安全测试 大数据 应急响应

行业资料-交通装置-一种气垫船安全边界判定方法.zip

行业分类-设备装置-一种处理多边形多重包含关系的边界一笔画方法.zip

实战攻防中边界突破检测方案.pdf

GIS数据，全国地市行政区边界shp格式

寻找最小边界球（又名最小包围球）的问题在许多应用中经常遇到，包括计算机图形学和模式识别。 虽然存在许多用于查找此类球体的相对简单的算法，但在 Matlab 中没有可以轻松在线找到这些算法的稳健实现。 本提交中包含的功能旨在填补这一空白。 可以使用函数“ExactMinBoundSphere3D”和“ExactMinBoundCircle”计算精确的最小边界球体和圆，这两个函数都实现了 Wezlz 的算法 [1]。 可以使用“ApproxMinBoundSphereND”函数计算任何维度的近似最小边界球体，该函数实现了 Ritter 算法 [2]。 为方便起见，我还包含了函数“VisualizeBoundSphere”和“VisualizeBoundCircle”，它们允许您使用各自的最小边界球体/圆来可视化输入点云（或网格）（参见演示图片）。 要演示如何使用这些函数，请下载附带的

最新数据（WGS84坐标、shp格式、UTF8编码）

近似帕累托边界的超体积。 首先，它生成乌托邦和反乌托邦定义的超长方体中的随机样本点。 其次，它统计了前沿占优势的样本数。 超体积近似为“支配点数/总点数”的比率点'。 请注意，选择乌托邦和反乌托邦的方式是关键：使用离边界很远的点会导致类似的即使对于非常不同的边界（如果乌托邦太远） 离开，超级音量将始终很低； 如果反乌托邦太远离开，超音量将始终很高）。 此外，“超出”参考点的边界点将不会被计算在内对于近似（例如，如果反乌托邦在边界之上或乌托邦在下面，超体积将为 0）。 输入： - F ：要评估的帕累托前沿- AU：反乌托邦点- U : 乌托邦点- N : 近似的样本数 输出： - hv : 超音量

标签图 LabelImg是图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 批注以PASCAL VOC格式（ 所使用的格式）另存为XML文件。 此外，它还支持YOLO和CreateML格式。 安装 从源代码构建 Linux / Ubuntu / Mac至少需要 ，并已通过进行了测试。 但是，强烈建议使用以及 。 的Ubuntu Linux的 Python 3 + Qt5 sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt make qt5py3 python3 labelImg.py python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] 苹果系统