Павел Васильев
Павел Васильев
  • Видео 3
  • Просмотров 63 368
Разработка сканера IP адресов и портов на Python с chatGPT и TUI интерфейсом
В этом ролике я покажу процесс разработки простого приложения для сканирования IP адресов и портов на Python. Сначала сделаю прототип текстового интерфейса, а затем напишу функции для работы с сетью. Помогать мне будет чат-бот с искусственным интеллектом сhatGPT.
Исходный код:
github.com/lyftzeigen/NetScroll
00:00 - Введение
00:41 - TUI - Текстовый интерфейс
01:15 - Схема работы приложения
02:23 - Разработка прототипа интерфейса
07:22 - Структура данных
08:14 - Сетевые интерфейсы
09:48 - Переключение интерфейсов
11:01 - Пинг адресов
15:21 - Сканирование портов
17:39 - Заключение
Music by Karl Casey @ White Bat Audio
Просмотров: 2 073

Видео

Поиск объектов на видео с Python и TensorFlow с нуля, cтроим и обучаем нейросеть UNet
Просмотров 54 тыс.3 года назад
В этом видео я хочу рассказать как можно с нуля разработать и обучить нейронную сеть для распознавания объектов на изображениях. 00:00 - Введение 00:39 - Виды задач распознавания 01:17 - Применяемые архитектуры нейронных сетей 02:00 - Система распознавания объектов 02:39 - Разметка данных 05:04 - Загрузка данных в TensorFlow 09:57 - Способ обработки изображений 11:00 - Архитектура UNet 13:10 - ...
Кроссплатформенное приложение .NetCore 3.1 и GTK+
Просмотров 7 тыс.4 года назад
В этом видео показана разработка простого приложения на языке C# на базе .NetCore 3.1 и библиотеки GTK .

Комментарии

  • @zloslovie
    @zloslovie 19 дней назад

    не лейбл ми не нашел в интернете где скачать не второе...

  • @Alex_Smirnov
    @Alex_Smirnov Месяц назад

    Я конечно не понимаю в нейронках вообще ничего, но думаю что на начальном этапе нейронке нужно определить свойства, все характеристики объекта. К примеру сначала определяется формат изображения, его разрешение, итд. Нужно просканировать весь файл на наличие свойств, исходя из этих свойств определять дальнейший алгоритм действий с файлом. То есть я хочу сказать что объект для анализа должен иметь максимально полную информацию о себе. Эпохи как я понял это своего рода определение координат для фокуса внимания. Чем меньше эпох тем умнее алгоритм сети. Исправлять дефекты так себе идея, это ведь не фотошоп, сеть должна это делать без ошибок автоматически. Материал демонстративно хорош, речь в ролике это самое лучшее.

  • @vvvanysha
    @vvvanysha 4 месяца назад

    Разжевал до атомов. Хотелось бы увидеть урок, как на базе 100 (условно) разных изображений научить нейросеть находить определенный предмет. Так же желательно через Google Cloud Platform.

  • @SeregaZinin
    @SeregaZinin 5 месяцев назад

    Даешь пример TensorFlow на С++ ? :)

  • @АлександрВальвачев-я6ъ
    @АлександрВальвачев-я6ъ 5 месяцев назад

    Великолепный подход. Жаль, что мало тем. Вы очень многим помогли. Спасибо.

  • @ilyatarasevich1008
    @ilyatarasevich1008 5 месяцев назад

    File "C:\1111\1111\1111\main.py", line 12, in load_images * image = tf.io.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.io' has no attribute 'image'

    • @ilyatarasevich1008
      @ilyatarasevich1008 5 месяцев назад

      Помогите пожалуйста решить ошибку

  • @kirilllas7247
    @kirilllas7247 7 месяцев назад

    Как сделать чтобы нейронка распознавала нужные изображения в браузере, например листаешь вкладку с фотографиями, и она как то распознает нужное, по стокам

    • @workvng
      @workvng 3 месяца назад

      нашел решение?

    • @workvng
      @workvng 3 месяца назад

      ало кирилчик

  • @timur.shhhhh
    @timur.shhhhh 7 месяцев назад

    Классное видео, все понятно объяснил, ещё попробую на этой недели протестить, если получится, напишу в PS(если не забуду).👍

  • @ProMax_one
    @ProMax_one 8 месяцев назад

    Подскажите список библиотеки использовались?

  • @SatanicDeveloper666
    @SatanicDeveloper666 9 месяцев назад

    Может ли gtk использоваться для создания красивых приложений?

  • @MrKappasama
    @MrKappasama 11 месяцев назад

    Спасибо за видео! А можете подсказать, в какую сторону копать если нужно найти бинарную маску блоков текста на картинке? (в идеале так вырезать текст и восстановить фон)

  • @arhalexxx
    @arhalexxx 11 месяцев назад

    переобученная модель может получиться, если аугументация это простое копирование. Только эти предметы и будет хавать и то не всегда. чуть другая форма, тон и всё. Интересно вот как видеокарта настроена, если Вы ей собираетесь обучать.

  • @TatianaJs
    @TatianaJs 11 месяцев назад

    Начинаем семестр с изучения нового материала

  • @grey111111111
    @grey111111111 Год назад

    На Colab ошибка на ячейке с обучением модели: InvalidArgumentError: Graph execution error:

    • @grey111111111
      @grey111111111 Год назад

      поменял GPU на CPU и заработало, почему так может быть?

  • @goga-pro2024
    @goga-pro2024 Год назад

    самое лучшее обьяснение за всю мою жизнь, а я с нейронками с 2014 года, обьясни людям в следующем видео как продолжить обучение не начиная с нуля, этого матерьяла мало в нете

  • @ДмитрийСафронов-р2ъ

    А для чего применяется подряд tf.image.convert_image_dtype и следом нормализация image/255? Разве это не одно и тоже?

  • @PLenchak
    @PLenchak Год назад

    Отличное видео! Подскажите, как можно распечатывать карты признаков по мере обучения?

  • @СашаШевченко-д5р

    Здравствуйте, у меня вопрос, чем кардинально будет отличаться данный метод от метода локализации? Суть же останется той же, только объект будет всего лишь один или есть различия?

  • @КонстантинБабаян

    Добрый день! Отличное видео, спасибо. Подскажите пожалуйста, в каком формате вы экспортировали данные из supervisely?

    • @lyftzeigen
      @lyftzeigen Год назад

      Здравствуйте! Sypervisely обновился, наверное сейчас это называется "Export to masks".

    • @КонстантинБабаян
      @КонстантинБабаян Год назад

      ​@@lyftzeigen большое спасибо!

    • @dmitrykhomyakov8451
      @dmitrykhomyakov8451 Год назад

      @@КонстантинБабаян Sypervisely. не предлагает экспорт в таком формате. На выбор дано 6 вариантов: Sypervisely, YOLO8, просто images (видимо без аннотаций), DOTA, COCO Keypoints, image links to CSV. Какой из этих форматов можно использовать в коде по Вашему видео?

  • @Grenkitop
    @Grenkitop Год назад

    Добрый день , Павел .Как с вами связаться ? Я хочу попросить вас обучить Аи под мою модель , я заплачу. И если интересно в дальнейшем мне нужна будет помощь для добавления разных объектов в мою библиотеку . В целом возможно долгосрочное сотрудничество в этом направлении

  • @revoluxe
    @revoluxe Год назад

    💪

  • @romastep6576
    @romastep6576 Год назад

    Очень интересно, но почти ничего не понятно. Не в сторону автора выпад, а в сторону недостаточности моих знаний для полного понимания разжеваного до атомов материала 😂

  • @TheBestSurvival
    @TheBestSurvival Год назад

    Качественно и доступно, а главное реально интересно и полезно! Автору желаю 100500 подписчиков))

  • @somebody5186
    @somebody5186 Год назад

    !!!

  • @RRRR-u5n
    @RRRR-u5n Год назад

    Здравствуйте, а куда сохраняются уже обработанные кадры? По коду они должны сохранятся в репозиторий videos/processed, я повторил, но у меня ничего в этой папке не появляется. Помогите, пожалуйста!

    • @RRRR-u5n
      @RRRR-u5n Год назад

      ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА

  • @MrWeatherstorm
    @MrWeatherstorm Год назад

    Спасибо, особенно за textual!

  • @Сынмаминойподруги-м9ъ

    Добрый день, спасибо за видео) очень помогло Но есть один вопрос, как подтянуть координаты пересмотра классов?

    • @RRRR-u5n
      @RRRR-u5n Год назад

      А куда сохраняются обработанные кадры? Подскажи пожалуйста Или как сохранить их локально?

  • @ABtonatiza
    @ABtonatiza Год назад

    Если честно для новичка классы тихий ужас

  • @zZDeGaNsk8eRZz
    @zZDeGaNsk8eRZz Год назад

    подписка

  • @ДенисСедищев
    @ДенисСедищев Год назад

    Здравствуйте. Имею следующую ошибку во время первой эпохи обучения: ValueError: Dimensions must be equal, but are 400 and 8 for '{{node dice_bce_mc_loss/mul}} = Mul[T=DT_FLOAT](dice_bce_mc_loss/unstack, dice_bce_mc_loss/unstack_1)' with input shapes: [?,400,500], [?,8,8]. В коде изменил лишь размер изображения (на 400x500), количество классов-цветов (с 8 на 2) и добавил указание количества каналов для png (mask = tf.io.decode_png(mask, channels=3)), а также небольшое изменение в Skip Connections - downsample_skips = reversed(downsample_skips[:0]). На какую часть программы порекомендуете взглянуть? Спасибо.

    • @lyftzeigen
      @lyftzeigen Год назад

      Здравствуйте! Изменение разрешения изображения тянет за собой все остальное. Нужно разобраться в размере данных, которые проходят через нейросеть и через все функции. А порекомендую взглянуть на связку YOLO + Roboflow: blog.roboflow.com/train-yolov7-instance-segmentation-on-custom-data/

  • @denmatvienko1398
    @denmatvienko1398 Год назад

    Красава

  • @yood1e
    @yood1e Год назад

    Годнота

  • @ВладКлинский-ы1у

    Отличное видео. Подскажите, а что за среда разработки используется на видео?

    • @user-of-world
      @user-of-world Год назад

      Юзай Google collab, офигенная штука

  • @Julubee-qy2ge
    @Julubee-qy2ge 2 года назад

    Хайп тема! Скину бабушке, пусть бота себе сделает чтобы открытки автоматически в вотсап отправлялись

  • @lecturer_abramenkova
    @lecturer_abramenkova 2 года назад

    Спасибо за видео, интересно!)))

  • @meowxd1337
    @meowxd1337 2 года назад

    А есть какой нибудь готовый датасет для лис, котов итд?

  • @НиколайНескажу-э7т

    Кстати. А вот если задача стоит так, чтобы модель к цвету не привязывалась, а к форме - перевод в градации серого решит задачу? Например, изменение освещенности это сможет решить?

  • @НиколайНескажу-э7т

    Спасибо! Отличное видео! Все настолько хорошо объяснили!

  • @bekabad
    @bekabad 2 года назад

    Теперь я знаю, про что будет моя дипломная работа! Спасибо!

    • @Dima日本
      @Dima日本 8 месяцев назад

      ну что? получилось с дипломной?

    • @bekabad
      @bekabad 8 месяцев назад

      @@Dima日本 Нет, заставили писать что-то более прикладное. Пришлось CRM на Django бахнуть.

  • @iiiyx
    @iiiyx 2 года назад

    Слишком много "почему" после просмотра, поэтому это, увы, не обучающее видео.

  • @MrSatanizd
    @MrSatanizd 2 года назад

    г_спади видос на 11 из 10 по объяснению и демонстрации как вся это нейронная хня работает!!!!111. Есть ли возможность связаться с автором видео для общения по разработке решения распознавания объектов на видео?

  • @djosmer2
    @djosmer2 2 года назад

    Подскажи. Допустим есть картинка, на ней один объект и снизу рядом текст, надо сделать рамку вокруг объекта с текстом. Сделать обводку не пойдет, т.к. повторяет форму объекта, надо чтоб линия плавно обводила объект с текстом, например как у стикеров. Сможет ли это сделать нейронка?

    • @lyftzeigen
      @lyftzeigen 2 года назад

      На мой взгляд, применять нейросеть для решения такой задачи, не самое оптимальное решение. Думаю, что проще воспользоваться классическими методами, например, выделение контуров текста и применение морфологических операций с последующей обработкой.

  • @ЗаметкиПроверьвсесам

    круть

  • @mattewcox7065
    @mattewcox7065 2 года назад

    кто нибудь сталкивался с проблемой, что именно маски не читаются с ошибкой: InvalidArgumentError: Matrix size-incompatible: In[0]: [189888,1], In[1]: [3,1] [[{{node rgb_to_grayscale/Tensordot/MatMul}}]] [Op:IteratorGetNext]

    • @mattewcox7065
      @mattewcox7065 Год назад

      @@aligatorpe а я ззафиксил кстати и забыл как уже

    • @MrIvansamara
      @MrIvansamara 17 дней назад

      Видимо supervicely дает маски, которые уже в формате grayscale. Так что можно попробовать убрать строку mask = tf.image.rgb_to_grayscale(mask)

    • @mattewcox7065
      @mattewcox7065 13 дней назад

      @@MrIvansamara наверное, вот бы на два года раньше, но все равно спасибо

  • @НикитаФилиппов-л5г

    Отличное Видео. С пояснением всего что сделано. Автору большое спасибо. Если такое же видео будет сделано и для других типов сетей или например PyTorch, было бы очень круто! Автору большое уважение.

  • @dyachenkokonstantin67
    @dyachenkokonstantin67 2 года назад

    Спасибо, очень чисто и понятно.

  • @bulba1995
    @bulba1995 2 года назад

    Жаль что видео так редко выходят )

  • @АртурТарасов-о7г
    @АртурТарасов-о7г 2 года назад

    когда пытаюсь вставить свои изображения вылезает такая ошибка: TypeError: Input 'filename' of 'ReadFile' Op has type float32 that does not match expected type of string. что мне делать?

  • @sakamotoras
    @sakamotoras 2 года назад

    Спасибо за ролик!

  • @ЕгорМорковкин-э4л
    @ЕгорМорковкин-э4л 2 года назад

    Уважаемый автор, не могли бы вы помочь и предоставить файл с моделью нейронной сети которую Вы реализуете в данном ролике

    • @lyftzeigen
      @lyftzeigen 2 года назад

      В описании к видео есть ссылка на Google Collab, где вы можете самостоятельно опробовать работу нейронной сети.

    • @ЕгорМорковкин-э4л
      @ЕгорМорковкин-э4л 2 года назад

      @@lyftzeigen я имею ввиду схему нейронной сети, которая у вас демонстрируется на 2:30