本文介绍了FFmpeg离线安装到服务器的通用解决方案。首先从官网下载适合平台的静态二进制文件（本案例使用amd64版本），然后上传到服务器并解压。接着将ffmpeg和ffprobe复制到用户bin目录，并设置PATH环境变量。最后通过ffmpeg -version命令验证安装是否成功。这种方法解决了conda/sudo无法安装FFmpeg的问题，适用于各种服务器环境。

FacePrank 是一个功能强大的图像变形工具，使用Python和PyQt5开发。无需复杂的PS技能，只需鼠标点击拖拽，就能对照片进行各种有趣的变形处理。无论是恶搞朋友、制作表情包，还是进行创意设计，这个工具都能满足你的需求！FacePrank 是一个功能丰富、使用简单的照片整蛊工具。通过五大核心变形工具，你可以轻松制作各种搞笑照片。无论是恶搞朋友、制作表情包，还是进行创意设计，这个工具都能满足

🔥当AI遇上现实世界的"视觉欺骗"！本文精读Google Brain经典论文，全面解析物理对抗样本的生成原理与攻击机制。对抗样本研究已从数字图像延伸到物理世界。通过在真实物体上添加特定的扰动图案，可以影响深度学习模型的识别结果。本文介绍物理对抗样本的基本原理、常见生成方法，以及在交通标志识别、人脸识别等场景中的实际表现。同时探讨现有的防御机制和未来研究方向，帮助开发者更好地理解和应对AI系统在真

【学习笔记】mPLUG-2多模态模型精读注解 - 小白也能看懂！ 📝跟着论文一起学习阿里达摩院的mPLUG-2模型！本文是我的学习笔记，详细记录了模型的三大核心模块（视觉编码器、文本编码器、跨模态融合），逐行解读关键公式含义，标注了数据在网络中的shape变化过程。特别整理了ITC、ITM、MLM三个损失函数的作用和计算方式。作为一个正在学习的小白，我把容易困惑的地方都做了注释，希望能帮到同样在

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深度学习模型的致命弱点被揭开！Ian Goodfellow等人在这篇开创性论文中颠覆了传统认知：对抗样本的存在不是因为神经网络"太复杂"，而是因为它们"太线性"！通过在高维空间中微小扰动的累积效应，研究者提出了快速梯度符号方法(FGSM)，能够轻松"欺骗"最先进的AI模型。更令人震惊的是，一个对抗样本可以同时愚弄多个不同架构的模型。论文不仅揭示了AI的根本脆弱性，还提出了对抗训练作为防御手段，在M