弱口令检查工具下载(弱口令扫描检测)是可在Windows平台运行使用的弱密码口令检测工具。
它支持批量多线程检查。
它可以快速检测弱密码，弱密码帐户，密码支持和用户名组合检查，大大提高成功率和支持自定义服务。
如果想要检测网络浏览是否安全
它支持批量多线程检查。
它可以快速检测弱密码，弱密码帐户，密码支持和用户名组合检查，大大提高成功率和支持自定义服务。
如果想要检测网络浏览是否安全
2024/3/7 0:46:22
6.06MB
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SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。
2024/3/4 14:23:01
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upload-labs,upload-labs,upload-labs,upload-labs,upload-labs,upload-labs,upload-labs
2024/3/2 16:20:23
550KB
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视频目标跟踪领域经典论文MIL（RobustObjectTrackingwithOnlineMultipleInstanceLearning）对应的源码及论文原文（源码包含MATLAB代码和C++代码两个版本）。
官方页面上目前已经不再提供源码支持，这是本人以前下载的官方源码，现特此分享供网友学习研究用。
压缩包文件清单：1.gsoc11_tracking-master.zip2.MilTracker-V1.0.zip3.MilTrack_matlab_v1.0.rar4.MilTrack_matlab_v1.0_runnable_and_with_comment.rar5.Babenko-2011-RobustObjectTrackingwithOnlin.pdf其中1-3号文件为官方源代码。
4号文件主要增加了注释，其MATLAB源码经过本人亲自运行过
官方页面上目前已经不再提供源码支持，这是本人以前下载的官方源码，现特此分享供网友学习研究用。
压缩包文件清单：1.gsoc11_tracking-master.zip2.MilTracker-V1.0.zip3.MilTrack_matlab_v1.0.rar4.MilTrack_matlab_v1.0_runnable_and_with_comment.rar5.Babenko-2011-RobustObjectTrackingwithOnlin.pdf其中1-3号文件为官方源代码。
4号文件主要增加了注释，其MATLAB源码经过本人亲自运行过
2024/2/24 4:44:43
37.88MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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