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wjlin0's blog

Introduction
个人知识库
- 01.渗透测试
  - 01.信息收集
    - 01.资产收集
      - 01.主域名收集
        
        01.ICP备案查询
        
        02.证书查询
        
        03.WHOIS-IP反查查询
        
        04.google查询
  - 02.WEB漏洞
  - 03.工具使用
    - 01.PathScan
    - 02.oss-put
  - 04.内网渗透
  - 05.渗透手法
  - 06.免杀
    - 01.fscan免杀
    - 02.去特征
  - 07.基线检查
- 02.漏洞复现
  - 01.Thinkphp
  - 02.V2board
    - 01.privilege-escalation-1.6
  - 03.Trojanpanel
    - 01.TrojanPanel未授权添加用户
  - 04.cve
    - 2023
      - 01.CVE-2023-33246
      - 02.CVE-2023-33979
- 03.代码审计
  - 01.Java
    - 01.基础审计
      - 01.JAVA反序列化漏洞
    - 02.ysoserial利用链
      - 01.CC1-7
        
        01.CC1
        
        02.CC2
        
        03.CC3
        
        06.CC6
      - 02.URLDNS
  - 02.PHP
  - 03.Go
    - 01.GO-CMS代码审计
- 04.疑难杂症
  - 01.k3s
    - 01.Traefik资源跨命名空间调用
- 05.语言知识
  - 02.Python
    - 01.Python基础编程
      - 01.Python-介绍
      - 02.Python-环境搭建
      - 03.Python-中文编码
      - 04.Python-基础语法
      - 05.Python-变量类型
      - 06.Python-运算符
      - 07.Python-条件语句
      - 08.Python-循环语句
      - 09.Python-While循环语句
      - 10.Python-For循环语句
      - 11.Python-循环嵌套
      - 12.Python-break语句
      - 13.Python-continue语句
      - 14.Python-pass语句
      - 15.Python-Number(数字)
      - 16.Python-字符串
      - 17.Python-列表(List)
      - 18.Python-元组
      - 19.Python-字典(Dictonary)
      - 20.Python-日期和时间
      - 21.Python-函数
      - 22.Python-模块
      - 23.Python-文件IO
      - 24.Python-File方法
      - 25.Python-异常处理
      - 26.Python-OS-文件目录方法
      - 27.Python-内置函数
    - 02.Python高级编程
      - 01.Python-面向对象
      - 02.Python-正则表达式
      - 03.Python-CGI编程
      - 04.Python-MySQL
      - 05.Python-网络编程
      - 06.Python-SMTP
      - 07.Python-多线程
      - 08.Python-XML解析
      - 09.Python-JSON解析
      - 10.Python-GUI编程(PyQt)
      - 11.Python-2.x-3.x版本区别
      - 12.Python-IDE
    - 03.Python模块学习
      - 01.Python-GUI编程
        
        01.Python-PyQt6
        
        01.开始
        
        02.PyQt-简介
        
        03.PyQt6-日期和时间
        
        04.PyQt6-第一个程序
        
        05.PyQt6-菜单和工具栏
        
        06.PyQt6-布局管理
        
        07.PyQt6-事件与信号
        
        08.PyQt6-对话框
        
        09.PyQt6-组件一
        
        10.PyQt6-组件二
        
        11.PyQt6-拖拽操作
        
        12.PyQt6-绘制
        
        13..PyQt6-自定义部件
        
        14.例子
      - 02.Python-爬虫
        
        01.Python-Beautiful-Soup4
        
        02.Python-bs4-应用篇
      - 03.Python-http请求库
        
        01.Python-Requests
        
        01.Python-requests库-学习笔记
        
        02.Python-hack-requests
        
        03.Python-aiohttp
        
        01.Python-aiohttp
  - 03.Go
    - 01.Go基础编程
    - 02.Go模块学习
    - 03.Go代码案例
      - 01.GoLang-编写POC
        
        01.GoLang-CVE-2022-26134
        
        02.GoLang-Docker-Daemon-Api-Rce
      - 02.GoLang-简易http代理
- 06.pathScan-doc
- 07.CTF
  - 01.Knownsec
    - 01.knownsec-ctf-09
  - 02.奇技淫巧
    - 01.PHP利用GNU C Iconv将文件读取变成RCE（CVE-2024-2961）
    - 02.利用shell脚本变量构造无字母数字命令
    - 03.FILTERS的任意格式输出
    - 04.JS2PY意外获取根对象CVE-2024-28397
    - 05.Handlebars-AST注入
  - 03.各类CTF比赛WP
    - 01.2025年能源CTF大赛社会组
- 08.工具分享
  - 01.RAGFlow安装
  - 02.GitBook安装
  - 03.代理类
  - 04.FoFa爬虫
  - 05.基于机器学习的ICP备案查询验证码识别技术研究
  - 06.ICP备案系统分享
  - 07.2026最新白嫖Gemini Pro会员
- 09.漏洞合集
  - 01.中间件
    - Apache
      - Kafka Connect任意文件读取漏洞（CVE-2025-27817）
  - 01.海康威视
    - 海康威视IP摄像机NVR设备固件远程代码执行漏洞(CVE-2021-36260)
    - 海康综合安防管理平台远程命令执行漏洞（CNVD-2024-18673）复现
  - 02.契约锁电子签章系统
    - 契约锁电子签章系统RCE
- 10.AI
  - 01.PyTorch.Py
    - 00.第零章
      - 0.1 人工智能简史
      - 0.2 评价指标
      - 0.3 常用包的学习
      - 0.4 Jupyter相关操作
    - 01.第一章
      - 1.1 PyTorch简介
      - 1.2 PyTorch的安装
      - 1.3 PyTorch相关资源
    - 02.第二章
      - 2.1 张量
      - 2.2 自动求导
      - 2.3 并行计算简介
      - 2.4 AI硬件加速设备
    - 03.第三章
      - 3.1 思考：完成深度学习的必要部分
      - 3.2 基本配置
      - 3.3 数据读入
      - 3.4 模型构建
      - 3.5 模型初始化
      - 3.6 损失函数
      - 3.7 训练与评估
      - 3.8 可视化
      - 3.9 优化器
    - 04.第四章
      - 4.1 ResNet
      - 4.2 GoogleNet
      - 4.3 DenseNet
      - 4.4 FashionMNIST图像分类
    - 05.第五章
      - 5.1 PyTorch模型定义的方式
      - 5.2 利用模型块快速搭建复杂网络
      - 5.3 PyTorch修改模型
      - 5.4 PyTorh模型保存与读取
    - 06.第六章
      - 6.1 自定义损失函数
      - 6.2 动态调整学习率
      - 6.3 模型微调-timm
      - 6.3 模型微调-torchvision
      - 6.4 半精度训练
      - 6.5 数据增强-imgaug
      - 6.6 使用argparse进行调参
    - 07.第七章
      - 7.1 可视化网络结构
      - 7.2 CNN卷积层可视化
      - 7.3 使用TensorBoard可视化训练过程
      - 7.4 使用wandb可视化训练过程
      - 7.5 使用SwanLab可视化训练过程
    - 08.第八章
      - 8.1 本章简介
      - 8.2 图像 - torchvision
      - 8.3 视频 - PyTorchVideo
      - 8.4 文本 - torchtext
      - 8.5 音频 - torchaudio
    - 09.第九章
      - 9.1 使用ONNX进行部署并推理
    - 10.第十章
      - YOLO系列解读
        
        MMYOLO实现
        
        Model Design
        
        Rtmdet Description
        
        Yolov 5 Description
        
        torch实现
      - 10.1 图像分类
      - 10.2 目标检测
      - 10.3 图像分割
      - LSTM解读及实战
      - ResNet源码解读
      - RNN详解及其实现
      - Swin-Transformer解读
      - Transformer 解读
      - ViT解读
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torch实现

作者	修订时间
	2025-10-31 15:44:29

这是torch版本的yolo解读

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