java 代码漏洞检测工具  内容精选
  • [AI行业案例]-EasyDL商品检测版助力拜尔斯道夫打造智能终端监控体系

    使用产品 EasyDL零售版 商品检测 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 EasyDL商品检测版助力拜尔斯道夫打造智能终端监控体系 价值成果 爱零工通过使用百度EasyDL商品检测专业版后打造出了智能商品数据分析平台,利用此平台为拜尔斯道夫提供实现了终端执行状态的监督,让其能够在极短时间内掌握终端执行结果。

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  • EdgeBoard烟火检测软硬一体方案说明 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    烟火检测软硬一体方案,预置烟火检测模型,在建筑工地、工厂车间、餐饮后厨、户外林区等场景下,监控是否有烟火出现,及时告警提醒,减少人身财产安全损伤。 烟火检测功能说明 针对监控中是否有烟和火出现,进行及时告警提醒 软硬一体方案的算法精度可参考云端接口,烟火检测功能体验: https://ai.baidu.com/easymonitor/demo?

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  • 物体检测模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    物体检测模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器、通用小型设备、本地服务器,或直接购买软硬一体方案,灵活适配各种使用场景及运行环境 公有云在线服务 训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果

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  • 部署EasyDL烟火检测模型至ARM64节点 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    部署EasyDL烟火检测模型至ARM64节点 1、概述 本文重点介绍使用EasyDL训练一个烟火检测模型,并获取离线部署SDK,然后通过BIE将离线模型SDK部署至边缘节点设备。 2、训练集准备 本身使用开源烟火检测标注数据集 fire-smoke-detect-yolov4 ,下载 烟火(2059张图像,含标签)-百度云盘下载链接-提取码 3q4r 。

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  • 物体检测导入未标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    在视觉任务中往往会有存在更换模型类型的可能性,比如某个业务场景问题既可以用图像分类解决又可以用物体检测解决,通过这个功能可以有效的快速切换数据类型,分别测试效果。 由于这里选择上传的是未标注数据,那么在导入线上已有数据的情况下,可以选择导入同为图片类型数据集的全部数据但去掉标注;或者选择未被标注的部分。

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  • 物体检测导入已标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    物体检测导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。

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  • 百度智能云-高速事件检测应用操作指南

    视频中心 高速事件检测应用操作指南 播放量: 642 4 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 高速事件检测应用操作指南 介绍EVS产品中高速事件检测应用的使用流程。包括逆行、行人检测、道路施工等类型事件的配置流程,以及事件检测结果的展示。

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  • 多卡证类别检测 - 文字识别OCR

    多卡证类别检测 该接口的公有云服务即将下线,若您仍需要使用多卡证类别检测,您可以选择私有化部署,提交 合作咨询 联系我们。 接口描述 对同一张图片中的多种卡证进行类别检测和定位,支持身份证正反面、行驶证正副页、驾驶证正副页、银行卡、营业执照5类常见卡证、8种版式;可结合卡证识别能力,应用在身份证复印件录入、车辆审查、驾照审核等场景,提升业务处理效率。

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  • 渗透测试用例库 - 渗透测试PTS | 百度智能云文档

    SQL 注入测试 SQL注入测试检测是否有可能将数据注入到应用程序中,以便在后端数据库中执行用户定制的SQL查询。如果应用程序在没有合理验证数据的情况下使用用户输入创建SQL查询,那么说明该应用程序存在SQL注入漏洞。成功利用这一类别的漏洞会导致未授权用户访问或操作数据库中的数据。 Code 注入测试 代码注入测试检测是否有可能在应用程序中注入稍后由Web服务器执行的代码

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  • 基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战 千帆社区

    图像预处理: 部署代码包括图像预处理步骤,以确保输入图像与模型的期望输入格式一致。这有助于提高模型的准确性和稳定性。 推理过程: 同时我们的代码实现了高效的推理过程,能够在实时性要求下完成缺陷检测任务。这对于工业应用中的快速响应至关重要。 后处理: 模型输出需要进行后处理,以解析检测结果并执行进一步的操作。我们的代码包括了这一关键步骤,以确保输出结果的准确性。

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