HackBar是一款专为网络渗透测试和安全评估设计的浏览器插件，功能丰富且易于使用。它允许用户自定义并直接发送HTTP请求，支持手动构造GET和POST请求，并可添加自定义的HTTP头部和参数。插件内置了编码/解码工具，如URL编码、Base64编码和MD5加密，便于在测试中处理数据。此外，HackBar还提供了常见漏洞的测试Payload，如SQL注入、XSS和XXE，助力用户快速检测网站漏洞。同时，它还具备Cookie管理功能，方便用户进行身份验证和绕过登录限制等测试

谷歌开源 draco window环境下已经编译好了 Draco 是一种库，用于压缩和解压缩 3D 几何网格（geometric mesh）和点云（point cloud）。换句话说，它显著缩小了 3D 图形文件的大小，同时对 3D 图形的观看者来说又根本不严重影响视觉效果。它还旨在改善 3D 图形的压缩和传输。 来自谷歌 Chrome Media 团队的贾米森·布雷特勒（Jamieson Brettle）和法兰克·加利根（Frank Galligan）在解释 Draco 时说：“Draco 是为了提升压缩效率和速度而设计和研制的。代码支持压缩点、连接信息、纹理坐标、颜色信息、正常量以及与几何形状有关的任何其他一般属性。有了 Draco，使用 3D 图形的应用程序可以小巧得多，又不影响视觉逼真度。对于用户来说，这意味着现在应用程序下载起来更快了，浏览器中的 3D 图形加载起来更快了，现在只需要少量的带宽就可以传输虚拟现实和增强现实了，而且可以迅速呈现、画面极其逼真。”Draco 是作为 C 源代码发布的，可以用来压缩 3D 图形，另外还发布了处理编码数据的 C 和 Javascript

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

内容概要：本文档由Amirhossein Ahrari提供，作为Google Earth Engine教程的一部分，主要介绍植被光学深度（VOD）产品的处理方法，使用Python API（Xee）。文档首先介绍了环境配置与初始化，包括安装所需库如xee、geemap、xarray等，并进行Earth Engine认证与初始化。然后，通过定义地理区域（以水文流域为例），获取并处理了2015年至2020年间L波段VOD数据集。对数据进行了年度和月度平均值计算，并通过matplotlib库绘制了不同时间尺度下的VOD分布图，最后将年度数据保存为netCDF格式。; 适合人群：对遥感数据处理、植被监测感兴趣的科研人员或学生，特别是熟悉Python编程且对Google Earth Engine有一定了解的用户。; 使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台获取和处理植被光学深度数据；②掌握使用Python API进行空间数据分析的方法；③了解植被光学深度数据的时间序列变化特征及其可视化表示。; 阅读建议：由于涉及到较多的技术细节，建议读者提前准备好相关软件环境，并按照文档步骤逐步操作，同时可以参考作者提供的视频教程加深理解。

google-chrome-stable-124.0.6367.118-1.x86-64.rpm

配置文件

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

dump系列（3）Qt使用Google Breakpad捕获程序崩溃报告 https://libaineu2004.blog.csdn.net/article/details/108033316 附件是qt使用的demo完整源码

在IT领域，Google Earth是一款非常著名的虚拟地球仪软件，它提供了全球范围内的高分辨率卫星图像和3D地形数据，让用户可以探索世界各个角落。而针对Google Earth中的大地图截图拼接问题，有一种特殊的应用程序或者插件可以帮助我们解决。本篇文章将详细探讨“google earth 截图拼图软件”这一主题，特别是名为"GEtScreen v1.1 绿色版"的工具。 我们要理解为何需要这样的软件。由于Google Earth显示的区域可能远超电脑屏幕的可视范围，单次截屏无法获取完整的地图图像。因此，用户需要分多次截图，然后将这些分散的图片拼接成一张完整的地图。这就是"拼接大地图"的标签所指代的功能。 "GEtScreen v1.1 绿色版"是一个专为Google Earth设计的截图工具，它具备以下关键特性： 1. **自动截图**：该软件能够自动化地进行多张截图，覆盖用户指定的Google Earth地图区域。用户只需要设置好起点、终点和步长，软件就会自动按设定的参数进行连续截图。 2. **无缝拼接**：GEtScreen能确保每张截图之间的重叠部分精确匹配，从而在后期拼接过程中形成无痕的全景图像。这在处理大面积地图时尤为关键，确保了拼接后的地图完整性和一致性。 3. **绿色免安装**："绿色版"意味着这个软件无需安装，可以直接运行。用户只需解压下载的压缩包，双击执行文件即可开始使用，这对于那些不希望在系统中留下大量临时文件或担心安全性的用户来说非常方便。 4. **简单易用**：对于非专业用户，软件通常需要提供直观的界面和操作流程。GEtScreen v1.1的设计简洁明了，用户可以轻松上手，设定截图参数并开始工作。 5. **图片处理**：除了基本的截图功能，该软件可能还包含了图片处理算法，如调整图片的大小、比例和颜色，以确保拼接后的图片质量。 6. **兼容性**：作为Google Earth的插件，GEtScreen v1.1应确保与不同版本的Google Earth软件兼容，以便广大用户使用。 在实际使用中，用户可能还需要掌握一些技巧，例如如何优化截图参数以减少拼接误差，如何保存和导出最终的拼接图片，以及如何处理可能出现的软件冲突等问题。此外，虽然这款工具可以解决大地图拼接的问题，但用户也需要注意版权问题，确保在合法范围内使用地图数据。 “google earth 截图拼图软件”如GEtScreen v1.1 绿色版，为需要处理大地图截图的用户提供了便捷的解决方案。通过自动化截图和无缝拼接功能，它极大地简化了原本繁琐的过程，使得用户可以轻松地获得完整的、高清的世界各地地图。