弱关系

整理了百万弱口令数据，可用于6位验证码测试。在网站后台使用效果良好。

弱密码是指易于被破解的密码，通常由简单数字组合、重复字符或常见姓名等构成。据统计，网民常用的弱密码主要包括简单数字组合、顺序字符组合、临近字符组合以及带有特殊含义的组合。中国版弱密码榜单显示，国内网民偏爱使用6位字符密码，其中TOP25中有18个是6位字符，占比高达72%。此外，像\"a1b2c3\"和\"p@ssword\"这样的密码，虽然看似复杂，实际上也属于黑客关注的重点密码。

数据融合的 MATLAB 代码用起来真是挺顺手的，是这个 SPSM 的弱监督分割遮罩选择，逻辑清晰，运行也稳。你只要有点 MATLAB 基础，照着文档一步步来，快就能跑起来。 SPSM 的核心就是帮你挑出最靠谱的伪标签做分割，不用全量标注数据，节省不少时间。像图像去噪、归一化这些预步骤，它都帮你封装好了，直接上手调参数就行。 遮罩选择的策略也比较聪明，会先评估每个像素的可信度，再决定保留哪些区域。配合后，比如边缘细化，分割效果肉眼可见地提升。 如果你正好做图像，又懒得从零写弱监督分割逻辑，可以先试试这个代码，边用边改，快就能和你的数据融合流程对上。

基于统计的弱变异测试路径生成工具挺实用的，尤其对搞单元测试或自动化测试的你来说，能省不少功夫。它不走传统变异测试那条高成本路线，而是利用统计手段，挑出那些更出错的程序路径，再搞定覆盖，效率高得多。 变异测试应该都听过吧，原理不复杂——改点程序代码，看测试能不能发现问题。但常规做法太费资源，变异体一多，生成覆盖路径就是灾难。嗯，这篇研究的厉害之处在于它不硬刚，而是先用把路径过滤、分组，再走已有的路径覆盖方法，走得挺聪明。 它引入的是“弱变异”的概念，不是非得杀死所有变异体，只看能不能检测到变化。这听起来像打折，其实反而效率高——测试数据更容易命中目标，生成快、覆盖也还不错。如果你平时测试项目代码

这篇文章展示了使用Matlab实现的方法，通过改进的上下文提示技术，从视频中提取电视连续剧中人物的弱标签。该方法由Makarand Tapaswi、Martin Bäuml和Rainer Stiefelhagen在2015年IEEE国际自动人脸和手势识别（FG）会议上提出，并在Ubuntu 14.04系统上的Matlab版本R2014a-R2015a进行了测试。首次运行时，startup.m脚本将调用first_init.m以初始化环境。用户可以使用BBT(1, 1)或BUFFY(5, 1)来创建视频结构，并使用speaking_face2_wrapper函数直接调用主要功能。数据包括了《生活

精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表，帮助研究者在这一领域导航。此存储库仅包含接受的会议论文，以确保可靠性和更新性。最近更新日期为2021年5月3日。性能指标报告了在不同IoU阈值下的平均精确度（mAP），涵盖了THUMOS14和ActivityNet的不同版本。链接指向实现框架的规范。

Matlab分时代码经过修改，使得快速R-CNN能在无bbox注释的弱监督环境下运行。快速R-CNN是由Redmond的Microsoft Research的Ross Girshick开发的基于快速区域的卷积网络，用于对象检测。该框架训练速度显著优于传统的R-CNN和SPPnet，并且在PASCAL VOC数据集上表现出更高的mAP。

埃德加·科德于 1970 年提出关系模型，为数据组织和管理奠定了基础。

每个实体类型具有多个属性，关系类型也可能具有属性。例如，可在“下订单”关系类型中添加“数量”属性来记录客户下单时的数量。需要注意的是，在 1:M 关系类型中，属性只能转移到 M 侧的实体类型中。

对于关系 R(X, Y) 和 S(Y, Z)，其中 X、Y、Z 为属性组。R 中的 Y 与 S 中的 Y 可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R 与 S 的除运算得到一个新的关系 P(X)，P 是 R 中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影：元组在 X 上分量值 x 的象集 Yx 包含 S 在 Y 上投影的集合，记作： R ÷ S ={tr[X]|tr∈R ∧ πY(S)  Yx} Yx：x 在 R 中的象集，x =tr[X]