gauss_test.png

如图,需要对数据集生成对应的 HeatMap 数据,中心点值为1,向四周生成一个高斯分布。

高斯分布又叫正态分布,最近武汉新型冠状病毒的确诊人数应该就是一个很类似正态分布的图,虽然还不知道什么时候会是高峰期。

正态分布的概率密度函数为 $$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}$$,对应图像如下:

Normal Distribution PDF

根据这个公式,就可以写出生成一维高斯分布的函数:

def get_gauss(n):
    u = 0  # 均值μ
    sig = math.sqrt(1)  # 标准差δ
    x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, n)
    y = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig)
    y = normalize(y)
    return y

注意此时生成的高斯分布数据还需要进行归一化:

def normalize(x):
    max = x.max()
    min = x.min()
    return (x - min) / (max - min)

最后将两个一维的高斯分布矩阵相乘即可,完整代码如下:

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目测是版本问题,远程服务器 CUDA 是 8.0 的版本的,只能安装最新为 1.0.0 版的 pytorch,配套的 torchvision 的 Pillow 依赖应该默认安装的是最新版的,和低版本的 torch 库冲突。

解决方案:安装 6.1 版本的 Pillow

pip install Pillow==6.1

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0x00 问题

最近尝试抓某 app 的接口,此 app 使用 HTTPS 协议通讯,并且做了 SSL pinning 阻止用户使用自定义的第三方证书,导致所有抓包工具均无解。经过尝试一些主流的 xposed 模块均无法绕过,一旦检测到用户使用第三方证书,app 就不再进行网络连接:

Snipaste_2019-12-16_22-35-20.jpg

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Snipaste_2019-08-14_17-15-49.png2019/8/21 Update: 已经有人部署到网站 selife2anime.com

UGATIT是一个由韩国NCSOFT公司开源的非监督GAN网络,这个GAN网络使用了新的改进的注意力模块能更好的关注几何和整体变化;以及使用新的AdaLIN (Adaptive Layer-Instance Normalization) 函数从数据集中学习参数,来灵活控制对材质和形状的修改(个人理解为更精细的生成?)。GitHub上开源了其TensorFlow版PyTorch版

请输入图片描述

使用恰当的数据集,可以训练妹子->二次元 or 二次元->妹子的模型,8说了,准备数据集,开冲!

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