一、目标在分析so中的算法时，Trace和Debug是常用的手段。了解一些调试器原理的同学都知道，Trace和Debug需要修改原始代码加上个int3，来激活调试器。这样有些App可以依赖检测关键代码来判断是否被调试。也许你会说，我们可以patch掉检测代码，上次飞哥遇到一个狠人app,B去检测A处的代码，C去检测B处的代码，D去检测C处的代码，……反正

本文提出了一种全卷积onestage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是onestage目标检测算法，如RetinaNet，SSD，YOLOv3，还是twostage目标检测算法，如FasterRCNN。这两类算法大都依赖于预定义的锚框（anchorboxes）。相比之下，本文提出的目

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一.DBnet提出了 DifferentiableBinarization(DB)，它可以在分割网络中执行二值化过程，可以自适应地设置二值化阈值，不仅简化了后处理，而且提高了文本检测的性能。

1．用OpenCV验证常用边缘检测方法，publicclassEdgeDetection{privatefinalstaticStringpathSystem.getProperty("user.dir")"\\catton.jpg";

(IsolationForest无监督)这个算法是随机森林的推广。iTree树构造：随机选一个属性，再随机选该特征的一个值，对样本进行二叉划分，重复以上操作。iTree构建好了后，就可以对数据进行预测啦，预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下，看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在iTree中会

MySQL服务器所支持的最大连接数是有上限的，因为每个连接的建立都会消耗内存，因此我们希望客户端在连接到MySQLServer处理完相应的操作后，应该断开连接并释放占用的内存。如果你的MySQLServer有大量的闲置连接，他们不仅会白白消耗内存，而且如果连接一直在累加而不断开，最终肯定会达到MySQLServer的连接上限数，这会报'toomany

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