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C# (支持21种

的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号。 的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档, 本文介绍两种比较主流和成熟的方式: 方式一、Asprise-OCR实现。 方式二、Microsoft Office Document Imaging(Office 2007) 组件实现。 MODI.Image image; MODI.Layout layout; doc.OCR(MODI.MiLANGUAGES.miLANG_CHINESE_SIMPLIFIED, true, true);  // 简体中文 ,MODI.MiLANGUAGES为读取片的文字类型枚举。

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C旋转

最近用到了向左或者向右旋转90°的情况,纠结了好一会儿,写下来供大家参考。 1 向左旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入指针 //int WidthIn, int HeightIn:输入宽、高 //unsigned char *pImgOut : 旋转后指针 void RotateOfLeft(unsigned char *pImgData, int WidthIn, int HeightIn) { int i, j, tempSize pImgtemp + (j+1)*WidthIn - 1 - i); } } } 2 向右旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入指针 //int WidthIn, int HeightIn:输入宽、高 //unsigned char *pImgOut: 旋转后指针 void RotateOfRight(unsigned char

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    Wolfram人工智能:项目(二)

    食蚁兽不见了 就我们开发过的很多Wolfram项目一样,开发功能需要很多步骤和素材:我们需要很多训练片、为能够化的事物创造一个本体论并匹配至Wolfram结构、运用物理方法分析神经网络的动态特点 但在几个月前,我们在Wolfram中发布了一个初级版本。现在我们在原版本的基础上进行了改进,并正式发布了Wolfram项目。 就是Wolfram|Alpha 基于自然理解一样,没有人类参与,功能永远也无法取得实质性进展,甚至无法找到自然理解的意义。 的底层, 当然是代码运行,其中内部运作的方式很简单,很我在上世纪80年代写的神经网络程序(不同的是我的程序现在已经变成了Wolfram函数而不是底层C代码) 这真是人工智能史上不同一般的例子 但对我来说更重要的是,我们通过将等功能整合到 Wolfram 架构中能够完成的事情,功能做的事情其实是每一代人都需要学习的,但是符号让我们能够有机会分享人类历史所有的智力成就,而我相信实现可计算世界具有巨大的历史意义

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    Wolfram人工智能:项目(一)

    Wolfram人工智能:项目 ? ? ? ?

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    C

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    【python 从菜鸟

    ' 二、英文 ? 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 ,则很多术应该看起来很熟悉。

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    C笔记---(1)初C

    1973年,C主题完成于是完全重写了Unix系统,随着Unix系统被不断完善,C也被不断地完善着。在开发过程中,为了让Unix系统在的类型计算机上也可以使用,于是C的可移植性由此而出。 C的源代码可以在任意架构的处理器上使用。 C的特点 1.简洁灵活 C是现有程序设计中规模最小的之一,C的关键字仅仅只有32个,控制句也只有9个。 配置的编辑器可以,博主使用的是vscode编辑器,全称(visual studio code)如果不会配置可以看另一篇文章vscode配置C环境 如果你没有电脑的话可以使用下面几款在线编译网页 菜鸟教程 源文件就是一段纯文本文件,他的后缀.c等只是为了帮助程序员与编译器更加容易,它并不会改变文本文件的内部格式。 编译器依然可以其中的代码,并进行编译生成可执行文件。

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    介绍用于的五大最佳编程

    另外,工程师的薪资也让非常多人眼红,想要转行拿高薪,却不知该如何入门! ? 小卓君认为,这些都属于IT行业的技术,最好的入门方向就是先学习一门适合的编程。 最先进的人脸应用程序是用Matlab编写的。 3. C / C ++ / C# 在C系列编程方面,你永远不会出错。它们功能强大,可以做任何事情,包括创建处理和功能。 它们具有用于的智能处理功能。 4. Java ? CC ++一样,永远不要低估Java编程的强大功能。这种足以执行复杂的功能。它可用于创建处理和的应用程序。 5. 它也是一种跨平台工具,因此可以集成到任何编程中,以执行处理和功能。它可以与CC ++、Java、Python和Android编程集成。 总体而,无论使用何种编程,OpenCV都是的首选工具。 你还可以使用其他几种编程来开发功能。在开始使用任何之前,请学习如何处理矩阵,因为它是编程的构建块。

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    C

    例子:(*(volatile unsigned int  *)0x00000000)

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    C

    自己整理的C基础学习笔记,参考了挺多资料的,适合梳理知框架,进而攻克各个知点。 这是第一篇,初窥门径:认C。 什么是C C是一门计算机——>计算机是什么? 同样复杂 B——>CC++ … ——>高级 (低级到搞基,哦不,低级到高级) C的发展 C——>不成熟——>成熟——>流行 标准的制定,C89/C90——C99——C11 编译器: MSVS、GCC C的优势 效率高 C是编译型,目前流行的还有解释型python,JavaScript等。 编译型做好了一桌子菜,就开吃。 解释型吃火锅,边做边吃。 灵活度高 可以直接操作硬件,法简单,约束性少造就C的灵活性。 可移植性高 C生万物,C的可移植性很高。 标符不能是C的关键字(系统之前定好的标符,比如int,char等等,后面学到就懂了) 常量和变量 常量:固定不变的量 字面常量 整型常量 实型常量 字符常量 字符串常量 符号常量 const

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

    前 选择: <select id="langsel" onchange="recognizeFile()"> <option value

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    使用 Inception-v3,实现(Python、C++)

    目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API ---- 简介 对于我们的大脑来说,视觉似乎是一件特简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或人脸。 但对计算机而,这些实际上是很难处理的问题:这些问题只是看起来简单,因为大脑非常擅长理解。 在过去几年内,机器学习领域在解决此类难题方面取得了巨大进展。 现在我们将采取后续步骤,发布用于在我们的最新模型 Inception-v3 上进行的代码。 Inception-v3 使用 2012 年的数据针对 ImageNet 大型视觉挑战赛训练而成。它的层次结构如下所示: ? 小伙伴们将了解如何使用 Python 或 C++ 将分成 1000 个类。此外,我们还将讨论如何从该模型提取更高级的特征,以重复用于其他视觉任务。

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    C

    C中标符的命名规范: 1.标符由字母、数字、下划线组成,并且首字母不能是数字。(C符内不允许出现标点字符,比如 @、$ 和 %。) 2.标符对大小写敏感,即严格区分大小写。 (注:C中字母是区分大小写的,因此score、Score、SCORE分代表三个不同的标符) 3.不能把C的关键字作为用户的标符,例如:if、for、while等。 (注:标符不能和C的关键字相同,也不能和用户自定义的函数或C库函数同名。For是可以的,因为区分大小写。) 5.标符命名应做到"见名知意",例如,长度(外:length),求和、总计(外:sum),圆周率(外:pi) C32个关键字(C99新增5个、C11新增7个) 按年份起始: auto : inline restrict _Bool _Complex _Imaginary 2011年12月8日,ISO发布C的新标准C11,该标准新增了7个C关键字: _Alignas

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    C 小知

    C 小知 堆与栈(Heap and Stack) 堆相对比较容易理解, 就是计算机剩余的内存, 可以通过 malloc 函数访问获取堆内存。 栈的好处是简单, 当函数退出时, C 编译器将这些变量推出栈道进行清理。 这样可以简单的避免栈道上的变量有内存泄漏。 包括字符串以及结构体; 作为参数向函数传递大块内存,通过使用指针就不用传递整个内存块; 指针指向函数的地址作为进行动态回调; 负责扫描内存或文件,比如:将网络 Socket 数据流转换为复杂的结构或者分析文件 指针的

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    C练手】C画太极

    呵呵昨天花了一个圆,今天想画个太极,我知道没啥技术含量,但是挺有意思的,希望各位看官不要鄙视我不务正业,画完此,不再做这些事情。 先展示下画出来的的情况,因为不支持pgm格式的,所以我用的 QQ截: ? 今天,二话不说上代码。 return 0; } 小编亲自测试过,这个代码可用,虽然在函数的命名和实现上存在瑕疵,拿来练手找找编程的感觉足够,最后在文件执行目录会生成taiji_6.pgm名字的

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    深度学习中的素级

    ,也就是说,通过一些有 代表性的对象来确定自然界的位置。 最终将所有结果通过非极大抑制处理产生最终的目标检测和结果。 将输入片作为一个特征,并提取可以概括统计或义的低维特征。该类方法的目的即为提高场景分类的鲁棒性。 基于上下文的方法,通过全局对象,而非场景中的小对象集合或者准确的区域边界,因此不需要处理小的孤立区域的噪声和低级片的变化,其解决了分割和目标分类方法遇到的问题。 Gist 特征通过多尺度多方向 Gabor 滤波器组对场景进行滤波,将滤波后的划分为 4 × 4 的网格,然后各个网格采用离散傅里叶变换和窗口傅里叶变换提取的全局特征信息。

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