图像中二维码的检测和定位
通过图像算法对图片中对二维码进行检测和定位
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2025-01-02 23:44
AutoConsis：UI内容一致性智能检测
深入分享了美团在 UI 自动化一致性检测上的技术方案，从设计思路到实际应用，全面展示了如何提升产品质量和用户体验！想了解大厂如何用技术解决复杂问题？快来阅读并转发！
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2024-08-06 07:37
OpenCV 模糊处理图片中包含的二维码
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时，发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了，从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的，更像是机器识别+处理的，对此我更好奇其实现原理了。
借助 ChatGPT，了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置，并创建一个模糊图层对其覆盖。
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2024-03-31 21:10
异常检测是什么？
简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解，方便后面有需要的时候参考。
异常检测是识别与预期行为不同的事件或模式的过程（因此想要识别“异常”，就需要先明确“正常”是什么样的。一种逻辑是完全按照规范来，非白即黑，但在实际情况下这种的告警量太多导致基本不可用；另一种逻辑是按照统计指标进行从大到小排序，每次只处理当前的top5，要么正常要么异常，正常的话就去优化统计策略——加白，异常的话就加大统计指标权重，进一步发现更多异常。总之就是需要在准确率和召回率之间找到平衡）。
异常检测的准确性高度依赖于数据的质量，包括数据的完整性、一致性和准确性。
对于某些领域，需要深入了解数据的业务背景和特点，以便更好地识别异常。
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2024-03-13 13:24
重复视频检测的价值和常见方法
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复版权的内容，导致重复内容出现。另外，搬运视频也会导致重复内容出现，这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者，大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战，为了不必要的资源浪费，对视频内容进行去重是非常有必要的。
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2023-12-01 09:48
校园网保证一机一号和检测共享上网的原理
出于利益等原因，许多校园网采取一机一号的管理方式。即一个宽带账号只能由一台规定的设备使用。同时检测共享上网以避免使用路由器或类似方式实现共享。那么这些限制背后的原理是什么呢？
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2023-11-29 23:42
定位面向未来的汽车网络安全
软件定义汽车开启了无限可能，即使汽车型号已经过时，终端客户仍然可以通过软件更新享受到市场上最新的安全、舒适和便利功能。在整个部署和操作过程中保护该软件至关重要。
结构合理的网络安全管理必须与软件定义汽车的开发齐头并进。开发人员必须兼顾各个层次的安全性，不对特定应用程序或任何支持软件的安全性做出任何假设。
简而言之，开发人员必须管理风险，从其他行业吸取教训，推进全面的网络安全管理体系，以提供应对任何未来风险的框架。安波福公司（Aptiv）通过行业组织与客户、供应商和同行合作，积极帮助提高标准。
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2023-11-29 23:40
基于UI交互意图理解的异常检测方法
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
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2023-10-24 23:39
C# 使用 LibUsbDotNet 实现 USB 设备检测
基于某些不可抗因素上的考虑，博主需要在程序中集成某厂商的硬件。我猜测，人们觉得这件事情“简单”，或许是看到这个设备有一条 USB 连接线，因为在人们的固有印象中，只要把它接到电脑上就可以正常工作了。事实的确如此，因为你只要考虑串口(SerialPort)、USB 以及这两者间的相互转换即可。当然，这世上的事情圆满者少，遗憾者多，博主在使用过程中发现，厂商的提供的 SDK 存在 Bug，当设备从电脑上拔出后，其 SDK 的初始化函数依然正常返回了，这意味着我们无法在使用设备前“正确”地检测出硬件状态。考虑厂商愿不愿意修复这个 Bug 还是个未知数，博主不得不尝试另辟蹊径。
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2023-08-25 11:32
如何利用链路追踪快速定位问题
随着微服务应用数量的增加，服务与服务之间的调用关系变得复杂，导致系统问题定位困难。链路追踪可通过唯一ID标记请求的整个调用链路，记录每个节点，快速定位问题。
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2023-04-09 21:42
开放环境下的鲁棒异常检测
机器学习模型有效的前提假设是：训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致，然而在真实世界中，数据往往是变化的，输入与输出之间的关联性也会发生变化，这种现象（概念漂移）会导致机器学习模型的表现下降；异常检测任务作为安全领域的一项重要任务，应用领域广泛，异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性，本文介绍一篇NDSS2023年的论文，该论文关注正常行为的变化情况，剔除过期正常行为，添加新增正常行为，从而使模型适应数据的变化，提高鲁棒性。
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