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最新推荐文章于 2025-12-04 19:54:56 发布
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#delphi #汇编 #解密 #加密 #编程 #语言

本文详细介绍了一个高级游戏开发者所需掌握的核心技能，包括C/C++及Delphi编程语言的精通，熟悉Windows API与COM技术，具备丰富的Win32汇编经验及软件调试能力。此外，文章还强调了对游戏加密、解密、逆向工程等方面的深入理解。
1 精通C/C++或delphi语言编程，精通WindowsAPI，熟悉COM技术(必须)
2 精通win32汇编, 有丰富的软件调试及跟踪经验，有APIHook方面的开发经验（必须）
3 十分熟练使用OLLYDBG　,　SOFTICE　等调试工具；熟悉PE文件格式
4.精通游戏的加密，解密，反汇编，跟踪调试，逆向工程等. 
wangy275
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水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别
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07-23 17万+
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，水下视觉技术在海洋科学研究、资源勘探、海洋工程、军事侦察、生态保护等领域具有广泛应用。然而，水下环境的复杂性给视觉系统带来了诸多挑战。水体对光的吸收和散射作用导致图像对比度降低、颜色失真，悬浮颗粒进一步加剧了图像模糊，这些因素严重影响了目标识别的准确性。本文将深入探讨水下视觉中的关键问题 —— 模糊图像增强与目标识别，详细介绍相关理论、方法及实践案例。
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
目标检测综述
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前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Regio...
目标检测
yep____的博客
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文章目录第八章 目标检测8.1 基本概念8.1.1 什么是目标检测？8.1.2 目标检测要解决的核心问题？8.1.2 目标检测算法分类？8.2 Two Stage目标检测算法8.2.1 R-CNN8.2.2 Fast R-CNN8.2.3 Faster R-CNN8.2.4 R-FCN8.2.5 FPN8.2.6 Mask R-CNN8.2.7 RefineDet8.2.8 Cascade R-...
多目标追踪——简介
weixin_43129599的博客
04-17 3025
Reference： 1.matlab关于多目标追踪的讨论： https://www.mathworks.com/help/fusion/ug/introduction-to-multiple-target-tracking.html 1.多目标追踪做了什么？ 多目标追踪可分为三步：检测、匹配、更新。 检测指使用一个或多个传感器从多个目标生成多个观测值。 匹配指如何将多个观测值分配给目标。 更新指使用观测值更新目标状态。 2.对于目标应该考虑什么？ 考虑其数目与状态，所谓状态是指运动学相关的参数或属性，如速
目标追踪综述
liguandong
01-10 2926
本文的综述就是对上面的前三个材料做一点基本的总结，目前主流的目标跟踪算法都是基于tracking-by-detection，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。卡尔曼滤波可以基于目标前一时刻的位置，来预测当时刻的位置，并且可以比传感器更准确的估计目标的位置。deepsort：沿用了sort的框架，在association的时候采用了级联匹配的做法，先通过特征的余弦相似度进行匹配ReID，然后通过IOU匹配，并且使用了很多涨点的trick，如在未检测到跟踪目标帧保留跟踪ID等。它的提出者，鲁道夫.E.卡尔…
目标跟踪简述
qq_44144025的博客
11-04 4514
本文是浏览多篇博文后，总结供自学使用，因为有时间跨度上的原因，没有标明各原博文的引用，如有侵权，请告知我删除或标明出处，先在此感谢 一、目标跟踪分类 （1）根据目标分类 单目标 多目标 行人重检测（Person Re-ID） 姿态跟踪 多目标多摄像头跟踪（MTMCT） 工业检测的机器视觉中，我们更关心单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）问题 （2）根据时间分类 ......
无人机目标检测
qq_30805765的博客
07-03 2228
导师给了个练手项目，记录下第一个项目过程：项目要求：检测无人机降落时是否偏移，识别降落点。想法是用opencv，使用传统的轮廓检测 泛化性不太好，新到一批数据检测效果不佳，下一步考虑使用yolov5来检测。...
传统目标跟踪——MeanShift算法
weixin_45823221的博客
12-29 6650
举个简单的例子，比如我现在有一张图片，我们要跟踪图片右下角的一个物体，但是我不知道这个物体的坐标范围，所以我只能一次一次的去尝试（在代码中修改初始框的位置后，看看程序的运行情况）来保证代码能够正常运行，但这样代码的普适性很差，因为每当要更改跟踪对象的时候，都需要反复的修改，才能应对当前的情况，这样实在是有点麻烦。这样，最后圆形的窗口会落到像素分布最大的地方，也就是图中的绿色圈，命名为C2。运行上面的代码，会跳出一个窗口，窗口上显示的就是我们载入的视频的第一帧，我们用鼠标拖动，画出我们要跟踪的物体的位置。
目标检测算法——SSD
Clichong
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文章目录1.SSD简介2.SSD网络结构1）Backbone2）Default Box3）Predictor3.SSD匹配准则4.SSD损失计算1）类别损失2）定位损失 1.SSD简介 SSD算法全称是 Single Shot MultiBox Detector，论文链接. 摘要：在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD具有与利用额外目标建议步骤的方法竞争的准确性，而且速度快得多，同时为训练和推理提供了统一的框架。对于300×300输入，SSD在VOC2007上实现74.
多目标优化算法包pymoo参考指南
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1 多目标函数定义 在不损失任何通用性的情况下，优化问题可以定义为： 式中： xix_ixi​ 为第 iii 个待优化变量； xiLx^L_ixiL​ 和 xiUx^U_ixiU​ 为其下界和上界； fmf_mfm​ 为第 mmm 个目标函数； gjg_jgj​ 为第 jjj 个不等式约束； hkh_khk​ 为第 kkk 个等式约束。 目标函数 fff 应满足所有的等式和不等式约束。如果一个特定的目标函数是最大化(max⁡fi\max f_imaxfi​)，可以重新定义问题以最小化其负值(min
设定目标需要注意的事项
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一年之计在于春，春天的到来寓意着新希望和新期待，相比于北方，许多低纬度地区的人们对于春天的感觉并不那么明显，很难单纯从温度上感受到季节的变化。 春天的到来并不以人们的感受为标准，事实上，早在人们感受到之前，春的气息早已悄悄萌发。有时你会发现，路边原本墨绿色的树木，突然长出了嫩绿的新芽，不到两三天时间，树上布满新叶，此时你才恍然大悟，原来春天早已来到。 如果有个池塘里种了莲花，莲花每天覆盖池塘的...
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物
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小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行人、交通标志与低矮障碍物的小目标检测展开，分析了三类目标的特点及检测挑战，如行人小目标像素少、易受背景和光照遮挡影响，交通标志小目标受角度距离影响，低矮障碍物受地面背景干扰等。还探讨了解决思路、通用挑战、常用算法、数据集作用、实际应用案例及未来发展方向，包括多模态融合、无监督学习等技术的应用前景。
目标检测算法发展史
master_hunter的博客
10-30 5379
目标检测无非做两个事情，一是检测出该目标在图片或者视频里面所处的位置以及该目标的类别。二是对于有多个目标的图片，检测出所有目标所处的位置及其类别。那么对于第一个要解决的问题，我们可以来了解具体需要干什么事情。
目标检测算法
数字人生
06-29 3011
同时，随着计算能力的提升和算法的优化，未来的目标检测算法将更加高效、准确和鲁棒。目标检测算法的性能通常通过**准确率**（Precision）、**召回率**（Recall）和**平均精度**（mAP, mean Average Precision）等指标进行评估，另外还需要考虑检测速度，尤其是在实时应用中的表现。2. 单阶段检测算法（如YOLO、SSD、RetinaNet等），这类算法通常通过对整个图像进行密集的神经网络计算，直接输出每个检测框的类别和位置信息，因此具有较快的检测速度和较低的计算复杂度。
Ｃ＆＆汇编中的调用约定
盾悟
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调用约定是C语言与汇编交互的核心规范，定义了参数传递、栈清理、寄存器保存和返回值处理规则。x86架构主要包含cdecl（C默认）、stdcall（Win32API）和fastcall三种经典约定：cdecl支持变参函数由调用者清栈；stdcall由被调用者清栈；fastcall前两个参数走寄存器。x64时代分化为Microsoft（前4参数用RCX/RDX/R8/R9+影子空间）和SystemV（6参数寄存器+栈对齐）两种主流约定。关键差异包括参数传递方式、
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
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1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
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