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BLUE-SPY - 专业的Fast Pair协议安全评估与漏洞利用框架
BLUE-SPY：深入剖析Fast Pair协议安全的专业渗透测试框架Python 3.8+BluetoothPlatformBLUE-SPY (Bluetooth Low Energy Universal Fast Pair 设备识别与漏洞评估智能识别支持 Google Fast Pair 协议的设备。 git clone https://github.com/Athexhacker/BLUE-SPY.gitcd BLUE-SPY安装系统依赖BLUE-SPY 需要系统的蓝牙开发库和音频工具才能正常工作。 工具会自动识别 Fast Pair 设备并评估其漏洞状态。BLUE-SPY > scan扫描结果将列出设备地址、名称、型号ID以及一个漏洞评分，让您快速识别潜在目标。 Fast Pair 设备数据模型 (**fast_pair_exploit.py**)此段代码定义了如何表示一个发现的 Fast Pair 设备，包括其基本信息和漏洞评估结果。
16410编辑于 2026-02-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值
GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值 #2021.12.12 本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue） 1. 使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS 「注意，lme4直接计算的固定因子（RIL）的效应值（BLUE值），不是我们最终的目的，因为它是效应值，有正有负，我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」 (m2,classify = "RIL")$pval %>% as.data.frame() head(re2) 这里，用predict进行预测均值的计算，predicted.value这一列就是blue 95%的同学，在计算GWAS分析表型值计算时，都是用上面的模型计算出blue值，然后直接进行计算，其实还有更好的模型。
1.8K30编辑于 2021-12-20 【阅读笔记】沙尘图像蓝色通道校正A Fast Sand-Dust Image Enhancement Algorithm by Blue Channel Compensation and Guided
《A Fast Sand-Dust Image Enhancement Algorithm by Blue Channel Compensation and Guided Image Filtering 2.3 蓝通道补偿（Blue Channel Compensation） 基于灰度世界假设与沙尘通道衰减特性（蓝通道衰减最快、绿通道相对稳定），在保持绿通道均值不变的前提下，对蓝通道进行补偿，补偿公式：
14410编辑于 2026-02-22- 来自专栏JAVA乐园
Jenkins 之 Blue Ocean
Blue Ocean是什么 Blue Ocean 是 pipeline 的可视化UI。同时兼容经典的自由模式的 job。 Jenkins Pipeline 从头开始设计，但仍与自由式作业兼容，Blue Ocean 减少了经典模式下的混乱并为团队中的每个成员增加了清晰度。 Blue Ocean 显示了管道中需要注意的地方，促进异常处理并提高生产力 分支和拉取请求的本机集成，在与 Git 服务中的其他人协作编写代码时，可最大限度地提高开发人员的生产力 2. 安装 Blue Ocean 插件 Manage Jenkins -> Manage Plugins 安装完成后可以重启一下 Jenkins 点击一个打开 Blue Ocean 3. 使用 Blue Ocean 创建流水线 -> Git 输入源码仓库URL，输入git服务器的用户名和密码；然后点击创建证书 然后点击创建流水线。
1.4K10编辑于 2022-06-07 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GWAS计算BLUE值3--LMM考虑残差异质计算BLUE值
GWAS计算BLUE值3--LMM考虑残差异质计算BLUE值 #2021.12.13 本节，介绍如何使用R语言的asreml包拟合混合线性模型，定义残差异质，计算最佳线性无偏估计（blue） 1. 使用asreml计算BLUE值（定义残差同质） library(asreml) m1 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL 使用asreml计算BLUE值（定义残差异质） m2 = asreml(height ~ RIL, random = ~ location + location:RIL + location:rep,residual 所以，该数据，应该选择地点异质的模型作为计算BLUE值的模型。 6. 计算最优模型的BLUE值 re2 = predict(m2,classify = "RIL")$pval %>% as.data.frame() head(re2) 7.
1.1K20编辑于 2021-12-20 - 来自专栏细胞培养
Polysciences不只有PEI：来看ConA磁珠、Fast Blue和荧光封片剂如何覆盖科研实验全流程？
提到Polysciences，很多科研人员首先想到的是经典PEI转染试剂。但实际上，作为长期深耕生命科学研究领域的试剂供应商，Polysciences产品体系覆盖远不止细胞转染。从表观基因组研究中的细胞核捕获，到神经科学中的神经元追踪，再到免疫荧光实验中的样本保存与成像，多种经典工具已经成为众多实验室长期使用的科研产品。本文围绕Polysciences三款具有代表性的工具——BioMag Plus ConA刀豆蛋白A磁珠、Fast Blue快蓝以及水性荧光封片剂展开介绍，并分析其在糖生物学、表观遗传、神经科学以及荧光成像等研究中的应用特点。
3110编辑于 2026-05-20 - 来自专栏测试开发架构之路
Filter Blue Light for Better Sleep（APP 推荐）
Included in the update is Night Shift, a blue light filter. Blue Shade – Amazon Fire Tablets Blue Shade In an update to Fire tablets at the end of last year, Amazon introduced Blue Shade to filter blue light on screens. Blue Shade is available on more recent Fire tablets. To turn on Blue Shade on a Fire tablet, swipe down from the top of the screen and tap Blue Shade.
1.1K160发布于 2018-04-03 - 来自专栏muller的测试分享
持续交付-Blue Ocean 应用
Blue Ocean 提供了一套可视化操作界面来帮助创建、编辑 Pipeline 任务。 安装与启动 Blue Ocean Blue Ocean 是 Jenkins 插件之一，在系统管理->插件管理，"可选插件" 中搜索 "Blue Ocean" 可以看到如下结果： 图片 选中 Blue Ocean 安装完成之后重启 Jenkins 进程，之后就可以在 Jenkins 页面上看到 Blue Ocean 的图标。单击 Blue Ocean 图标启动即可启动 Blue Ocean。 在 Blue Ocean 中创建 Pipeline 在 Blue Ocean 中单击 New Pipeline 创建新的流水线。 任务日志 图片 使用 Blue Ocean 进行单元测试与结果展示 对于包含单元测试的项目，Blue Ocean 可以运行单元测试并对其结果进行展示。下面用 java 单测项目进行举例。
75500编辑于 2022-06-26 - 来自专栏快乐阿超
fast request
分享一个idea版postman Restful Fast Request 是idea版Postman,它是一个强大的restful api工具包插件，可以根据已有的方法帮助您快速生成url和params Restful Fast Request = API调试工具+API管理工具+API搜索工具。 对比与HTTP Client，Fast Request不仅拥有HTTP Client内置的功能，还提供了友好易懂直观的界面，让使用者调试API的时候能够更加方便、简捷。 官方文档：https://plugins.sheng90.wang/fast-request/ 代码仓库：https://gitee.com/dromara/fast-request 插件地址：https ://plugins.jetbrains.com/plugin/16988-restful-fast-request/
1.3K20编辑于 2022-08-21 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
多年多年数据如何计算BLUE值
解答：可以使用多个表型值的平均值，作为品种的表型值，现在有更好的方法：BLUE值。 2. 为何使用BLUE值？ 一般，有两个选择，BLUE值或者BLUP值，在GWAS中大都使用的BLUE值。 BLUE和BLUP的区别： BLUE值是混合线性模型中固定因子的估计效应值 BLUP值是混合线性模型中随机因子的估计效应值 BLUE和BLUP的代表： BLUE值着重在于评估品种现在的表现 BLUP值着重在于预测品种将来的表现 BLUE和BLUP的方差变化 BLUE只是对表型值根据地点，年份进行矫正，得到的数据和原来数据尺度一样 BLUP值会对表型数据进行压缩 3. 注意：植物中，一般的BLUE值需要加上截距（Intercept）。因为BLUE值中，第一个水平会当做0，其它为相对值，可以手动进行相加，也可以使用lsmeans包中的lsmeans。 结果中的predicted.value即为品种的BLUE值。
3.2K30发布于 2019-12-05 - 来自专栏七夜安全博客
so fast
高性能端口扫描 前言 不要以为我是标题党，真的是so fast。。。最近有个小项目的需要，使用golang写了个端口扫描工具，不得不说golang的效率确实比python快的太多了。
86820发布于 2018-10-08 - 来自专栏DevOps持续集成
Blue Ocean重新思考Jenkins用户体验
Blue Ocean 重新思考Jenkins的用户体验，从新开始设计Jenkins Pipeline, 但仍然与自由式作业兼容，Blue Ocean减少了混乱而且进一步明确了团队中每个成员 Blue Ocean Blue Ocean 展示 Pipeline中需要关注的地方， 简化异常处理，提高生产力 本地集成分支和合并请求, 在与GitHub 和 Bitbucket中的其他人协作编码时实现最大程度的开发人员生产力 blue ocean入口，或直接在url中添加 /blue。 blue ocean 首页 ---- 创建流水线 选择项目的代码库信息，这里使用的gitlab，暂时选择Git。
2.5K10发布于 2020-04-07 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Fast特征检测
♥ import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') fast=cv2.FastFeatureDetector_create()# 创建FAST检测器 kps=fast.detect(img,None)#检测关键点，不使用掩模 img2=cv2.drawKeypoints(img,kps,None,color=(0,255,0))# 绘制关键点 cv2.imshow('FAST points',img2)#显示绘制了关键点的图像 fast.setThreshold(30)#设置阈值30 kps=fast.detect(img,None (41.0, 454.0) 响应强度：46.0 邻域大小：7.0 角度：-1.0 第485个关键点，坐标：(128.0, 454.0) 响应强度：33.0 邻域大小：7.0 角度：-1.0 算法：Fast
98830编辑于 2022-09-21 - 来自专栏DevOps时代的专栏
使用 Jenkins Blue Ocean 构建 Android 项目
Blue Ocean 是 Jenkins 推出的一套新的 UI，对比经典 UI 更具有现代化气息。2017 年 4 月 James Dumay 在博客上正式推出了 Blue Ocean 1.0。 兼容 Blue Ocean 的 Jenkins 版本只需要安装插件即可使用，对于已经在使用 Pipeline 构建的 Jenkins Job 基本可以无缝切换到新 UI。 以构建 Android 项目为例，学习如何使用 Jenkins Blue Ocean 与 Pipeline，示例项目可以在 GitHub 上查看： https://github.com/TomCzHen 在 Jenkins 插件管理中安装 Blue Ocean Plugin 与 Android Signing Plugin 插件。 Jenkinsfile 参考文档：Blue Ocean Pipeline Syntax Pipeline Steps Reference Pipeline 功能在之前的 Jenkins 版本中已经存在了
2.3K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏小詹同学
Fast R-CNN
本文经作者授权转载，禁二次转载 来源 | @知乎 Uno Whoiam 原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/62273673 Fast R-CNN 即 Fast Region-based 随着 Fast R-CNN 的到来，以上问题也就不复存在辣！ 相比 R-CNN，除了各种快（见下段原论文引用）Fast R-CNN 有以下几个特性： Fast R-CNN trains the very deep VGG16 network 9× faster than Fast R-CNN 的整体网络如下图所示： ? 接下来按照物体检测的大框架：候选框->特征提取->分类->精调位置。一步步来说吧。 最后附上 Fast R-CNN 结构图和具体细节： ?
95620发布于 2019-05-28 - 来自专栏点云PCL
Fast ORB-SLAM
文章：FastORB-SLAM: Fast ORB-SLAM method with Coarse-to-Fine Descriptor Independent Keypoint Matching 作者 我们用一台RGBD相机在TUM和ICL-NUIM数据集上测试Fast ORBSLAM，并将其精度和效率与现有的九种RGBD SLAM方法进行了比较。 在此基础上，本文提出了一种高效的轻量化视觉SLAM系统fast orb-slam。与ORB-SLAM2等间接方法不同，我们的方法只在帧被选为关键帧时计算描述子。 Fast ORB SLAM系统概述。FastORB SLAM基于ORB-SLAM2构建，由三个线程组成：跟踪、局部建图和回环检测。快速跟踪估计并实时输出6D摄像机姿态。 在实验中，我们证明了fast orb-slam可以在使用RGB-D相机的室内场景中产生SOTA性能，在定位精度和效率方面都是如此。
1.4K30发布于 2020-11-11 - 来自专栏黯羽轻扬
Fast Refresh 原理剖析
关注「前端向后」微信公众号，你将收获一系列「用心原创」的高质量技术文章，主题包括但不限于前端、Node.js以及服务端技术 一.Fast Refresh 又是什么？ 组件的模块）支持程度最好，完全支持新 React（v16.x）的函数式组件和Hooks 容错处理 与 Hot Reloading 相比，Fast Refresh 的容错性更强一些： 语法错误：Fast Fast path for all future renders. 参考资料 What Is Fast Refresh? Fast Refresh Announcing React Native 0.61 with Fast Refresh Difference between hot reload and fast refresh
4.7K10发布于 2020-06-16 - 来自专栏又见苍岚
FAST 角点检测
FAST，全称Features From Accelerated Segment Test，是一种快速的角点检测算法，本文记录相关内容。 特征点提取 特征点提取到底是提取的是什么？ FAST FAST (Features from Accelerated Segment Test)是一个特征点提取算法的缩写。 算法特点 FAST算法比其他角点检测算法要快 受图像噪声以及设定阈值影响较大 当设置 <12 FAST 不产生多尺度特征，不具备旋转不变性，而且检测到的角点不是最优 Python OpenCV 实现 它被称为 对于邻域，定义了三个标志，cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_5_8，cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_7_12和cv.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE 下面是一个关于如何检测和绘制FAST特征点的简单代码。
75210编辑于 2024-07-09 - 来自专栏Web技术布道师
Fast Web Scraping With ReactPHP
And all of this is being done fast and asynchronously.
1.1K10发布于 2019-07-25 - 来自专栏用户2442861的专栏
FAST Algorithm for Corner Detection
OpenCV functionalities for FAST algorithm. For the neighborhood, three flags are defined, cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_5_8,cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE default values fast = cv2.FastFeatureDetector() # find and draw the keypoints kp = fast.detect(img,None fast.getInt('type') print "Total Keypoints with nonmaxSuppression: ", len(kp) cv2.imwrite('fast_true.png ',img2) # Disable nonmaxSuppression fast.setBool('nonmaxSuppression',0) kp = fast.detect(img,None)
1.2K10发布于 2018-09-19
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