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用Keras+TensorFlow,实现ImageNet数据集日常对象的识别

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在计算机视觉领域里,有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛:ImageNet ILSVRC(大规模视觉识别挑战赛),PASCAL VOC(关于模式分析,统计建模和计算学习的研究)和微软COCO图像识别大赛。这些比赛大大地推动了在计算机视觉研究中的多项发明和创新,其中很多都是免费开源的。 博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章,教你用Keras和TensorFlow,实现对ImageNet数据集中日常物体的识别。 量子位翻译了这篇文章: 你想识别什么? 看看ILSVRC竞赛中包含的物体对象。如果你要研究的物体对象是该列表1001个对象中的一个,运气真好,可以获得大量该类别图像数据!以下是这个数据集包含的部分类别: 狗 熊 椅子 汽车 键盘 箱子 婴儿床 旗杆 iPod播放器 轮船

利用Python爆破数据库备份文件

某次测试过程中,发现PHP备份功能代码如下: // 根据时间生成备份文件名 $file_name = 'D' . date('Ymd') . 'T' . date('His'); $sql_file_name = $file_name . '.sql'; 那么形成的文件名格式如:D20180118T101433.sql,理论上是可以爆破的,于是写了一段Python脚本来尝试爆破。 Python测试脚本: 简单描述:设置一个开始的时间戳,然后遍历时间戳到当前时间点,得到一个列表,保存的时间格式为“20180110 000637”,然后带入请求,进行暴力猜解URL是否存在,如果存在就输出。 #! /usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import time import requests import threadpool date= "2018-01-18 10:00:00" //开始时间 datelist=[] def gettime(): timeArray = time.strptime(date,"%Y-%m-%d %H:%M:%S...

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