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VINOCR软件

什么叫VIN?    VIN又叫车架号也叫车辆,是制造厂为了而给一辆车指定的一组编号。由于VIN的数字和英文字母是不断切换,共有十七个数字及字母组成的编。 现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VINOCR技术颠覆了手工录入VIN信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VINOCR技术是采用视频流的形式,只需用手机扫一扫, 车架号VINOCR技术是基于移端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN的编号。 VINOCR软件点如下:1、秒速车架号,彻底解决手工输入痛点2、视频预览VIN3、适应性强,白天晚上均可准确车架号VINOCR技术参数:(1)支持平台:Android2.3 以上、iOS6.0以上;(2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包;(3)模式:视频预览模式ocr;VINOCR使用时需要注意事项:1、手机有自对焦功能

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任务验证

使用Alexnet网络进行训练,任务学习:验证是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手填入,防止有人利用机器人自批量注册、灌水、发垃圾广告等等 。 Tensorflow是目前最流行的深度学习框架,我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器,本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN,怎样训练用于简单的验证的分类器。? 这里有一层殊的dropout层,在alexnet中是说在训练的以12概率使得隐藏层的某些neuron的输出为0,这样就丢到了一半节点的输出,BP的时候也不更新这些节点。 任务主要体验在去掉了这个全连接层,然后分使用验证的个位、十位、百位和千位进行训练 net0 = slim.conv2d(net, num_classes, , activation_fn=None =%.2fn,%(accuracy_rate)) # 通知其他线程关闭 coord.request_stop() # 其他所有线程关闭之后,这一函数才能返回 coord.join(threads)6.结果

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    人类深度学习教程

    能够从可穿戴惯性传感器中估计人类系统在过去几十年中取得了长足的发展。 不仅最先进的方法脱离了功能工程,并完全采用了端到端的深度学习方法,建立实验、准备数据集和验证方法的最佳实践也发生了类似的变化。 该教程在研究领域进行了简短的介绍后,为深入学习人类提供了数据流水线中最重要的步骤的实践和互演练。 教程期间显示的所有演示幻灯片,其中还包含所有代练习的链接,以及教程的 GitHub 页面的链接,请访问:此 https URL原文题目:Tutorial on Deep Learning for Human exercises, as well as the link of the GitHub page of the tutorial can be found on: this https URL 人类深度学习教程

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    COSCUP 2019 「开源社 COSCon 轨」征稿

    文案:肖科 | 编辑:舒敏‍中国开源新向,COSCUP2019 将开设「开源社 COSCon 轨」,届时在中国台湾科技大学举行,开源社 COSCon 轨以推两岸开源社区的交流为主旨,介绍大陆近年开源技术和项目的发展 包括讲座、展位、社区同乐会 ( BoF ) 等,除了邀请国际重量级演讲者外,中国台湾本地自由软件推者也经常在此发表演说,大会的发起人、工作人员和讲者都是志愿者。 所需费用通过赞助商和个人赞助支持,所有议程皆为免费参加,但因会场人数限制,通常在开放报名后即会满员。 开源社简介“开源社” 创始于2014,是由中国支持开源的个人、社区及企业,依「贡献、共、共治」原则,所组织的开源联盟,旨在共创健康可持续发展的开源生态体系,并推中国开源社区成为全球开源软件的积极参与及贡献者 开源社的使命有三:(一)开源治理 (二)国际桥梁(三)社区建设开源社举办许,如每年一度的「中国开源年会 COSCon」、Apache Roadshow 大会,以及开放黑客松大赛、高校巡讲「开源者行

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    C#自文件编

    在做导入微信商户后台退款数据时,无论怎么设置编导出来都是乱,后来在网上找了这个文件编的代,感觉不错。 最后出来是gb2312,看来我还是太渣了,只能吃土了,竟然忘记了这个编。 下面,上代。 1 2 用于取得一个文本文件的编方式(Encoding)。 34 默认编方式。当该方法无法从文件的头部取得有效的前导符时,将返回该编方式。 47 默认编方式。当该方法无法从文件的头部取得有效的前导符时,将返回该编方式。 99 100 101 通过给定的文件流,判断文件的编类型 102 103 文件流 104 文件的编类型 105 public static System.Text.Encoding GetEncoding

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    腾讯云CDN优惠,腾讯云CDN流量包

    腾讯云CDN优惠开始了,需要购买腾讯云CDN的用户千万不要错过这次腾讯云CDN的优惠。 腾讯云CDN优惠地址点击打开上面的地址为腾讯云CDN优惠入口,比正常格入口购买腾讯云CDN的格优惠。 ,腾讯云CDN涵盖了移、联通、电信,长城宽带,铁通、等全国大小的运营商线路。腾讯云CDN可以解决因为地区,网络,服务器延迟等原因引起的网站访问速度慢,不稳定,可以让网站打开的速度飞快。 腾讯云最新优惠点击查看 实时更新腾讯云最新优惠腾讯云CDN流量包优惠格腾讯云CDN流量包100GB 20元,腾讯云CDN流量包500GB 99元,腾讯云CDN流量包1TB 194元,腾讯云CDN

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    腾讯WeTest平台2021年焕新钜惠,携618来袭!

    六月骄阳似火,此时我们的内心也是激不已,终于迎来了令人期待已久的腾讯WeTest的全新平台上线。在腾讯WeTest新平台能效升级、焕新上线之际,筹备已久的618也正式拉开序幕! 时间:2021年6月18日-9月30日全线产品升级,三重福利助力企业测试能效提升!此次“焕新钜惠”都有哪些亮点呢? 不仅如此,平台此次还接入了样化的测试服务产品,企业更易搭建安全、灵、高效的协同测试管理体系。 亮点三:定制化解决方案出炉,提升行业竞争力聚焦定行业场景,匹配复杂业务需求,高效解决业务痛点,提升行业竞争力,此次WeTest推出的定制化解决方案做到了。 这就呈上完整的攻略!(部分-移端长图)本次方式:登陆腾讯WeTest官网 http:wetest.qq.com

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    设备上的位数字

    而近些年来,卷积神经网络(CNN)快速发展,是最先进的图像技术,其应用范围不仅仅局限于转化文档,在人脸、号、自驾驶等领域得到广泛应用。 对于位数字,也有人进行门牌号、车辆VIN(Vehicle Identification Number,车辆)之类的研究。 但是,据我们所知,在移设备上使用CNN进行位数字尚未得到很好的研究。移解决方案具有许优点:便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是,移平台有其自身的约束,例如实时响应速度、有限的内存资源。 是,在移设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题,因为传统的CNN通常需要大量的内存。 使用CNN每个图像块中的数字。CNN在主机上训练,移设备加载训练好的参数。程序在全连接层中批量处理个图像,加速CNN计算。预处理??

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    Python自,DdddOcr通用验证

    在Python爬虫中,或者使用POST提交的过程中,往往需要提交验证来验证,除了人工打,付费的api接口(打接口),深度学习验证,当然还有适合新人使用的OCR验证库,简单的验证是可以完全实现自的 ,比如下面本渣渣分享的通用验证库:ddddocr(带带弟弟OCR)! ,对中文的精度相当不错,可以应付绝大数的文字提取需求。 star的开源ocr项目,支持80种语言的精度超高。 使用也非常简单,但其强项主要是用于各类验证,一般文字提取效果就稍差了。

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    最新高效利器 ACTION-Net:通用的路径激模块 | CVPR 2021

    主要针对强时序依赖行为这个场景,设计了一组卷积模块。 作者单位:都柏林圣三一大学,字节跳论文地址:https:arxiv.orgabs2103.07372代地址:https:github.comV-SenseACTION-Net近年来,随着越来越的大规模视频数据集的出现如 同时,我们的应用场景也变得越来越元化比如视频分类,视频精彩时刻,人机交互。在这个工作中,我们主要侧重于时序比如人机交互与VRAR中的手势。 和传统的相比如Kinetics(注重视频分类),此类应用场景主要有两种区:1. 一般部署在边缘设备上如手机,VRAR设备上。所以对模型计算量和推理速度有一定的要求;2. 相比于TSN和TSM只出视频里的手的姿势,我们可以看到ACTION-Net可以感知到作的移对于整个作的重要性。?

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    使用TensorFlow自验证(三)

    0x001 文章结构CNN的基础Tensorflow的CNN代理解调参和优化的方法介绍本文不会对数学理论做过的探讨,也不会深入研究原理,只对CNN基础知和Tensorflow实现过程做一下简单的梳理 简单的理解池化的作用就是保持一定征的情况下缩减图片面积至此 我们就差不掌握了CNN的所有的基础的概念 。那么接下来就是回顾我们上上篇文章的模型。 layer 则是 全连接层 ,全连接层没什么的地方 主要用于归类和输出结果。 )+选择更加优秀的算法 FNN,Attention,迁移算法等总的来说,就是试,修改模型以便于更好的提升率。0x004 总结使用tensorflow自验证 系列的基本写完了。 原本还有使用tensorflow自验证(四) 自化批量验证但是已经和tensorflow 关系不大。无非就是通过队列和web控制台去调用这篇文章的模型去获取API去学习而已。

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    pytesseract+mechanize验证登陆

    pytesseract+mechanize验证登陆需要的模块安装Pillow,Python平台的图像处理标准库pip install pillow安装pytesseract,文字库pip  install pytesseract安装tesseract-ocr,引擎windows: https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract 下载tesseract-ocr-setup 安装mechanize,是一个 Python 模块,用于模拟浏览器pip install mechanize程序思路:1.首先打开目标网站,找到验证的图片地址,并下载下来2.利用pytesseract 出图片中的验证(想要率高,可训练)并返回一个str结果3.使用mechanize模拟登陆,找到form表单,提交账号,密,验证等信息4.登陆成功,然后爬取想要的内容需要爬取的网站? 完整代:#!

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    人脸检测助力建党100周年安全举办(附源代

    2 背景作为许人脸相关系统的基石,人脸检测一直吸引着长期的研究关注。它在以人为中心的重,人工分析中有广泛的应用。 例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的征可性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成,并指出了端到端“增强检测”解决方案。 从I和初始隐藏状态H=0开始,REG递归生成递归的T中间伪曝光I,表述为:其中,Fθ和Gω分表示该模块的编器和解器,并具有对应的参数θ和ω。 由四个级联卷积递归层组成的编器负责将输入图像转换为个尺度(层)的征图,而由两个卷积层组成的解器学习将征映射解回图像,如上图所示。 结果表明,REGDet成功地定位了更的中间图像,而不是简单地应用基础检测器定位更的人脸。值得注意的是,MED在选择基础探测器方面很灵

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    征因子:基于HMM的空策略(附代

    今天,我们想结合样的市场条件(波性,交易量,格变化等等)和结合隐马尔科夫(HMM)来构建我们的交易策略。 HMM是一个统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 先看看格和成交量的走势图:??现在我们开始正式的征工程和建模:?训练集:01 01 2018之前。下面的代有关征工程:?然后,我们得到了五个新的时间序列和训练模型:? 征序列在上面的代中,我们还创建了future_return列,它为last_return移了一个lag。这是理解隐藏状态的第一个关键。我们把这个值画成每个状态的累加和。?? 这个带有累积和future_return的简单技巧使我们能够理解每个状态如何对应下一个格波。 第二个关键是通过征来研究每个状态。在此之后,我们可以将这两个事件(未来走势和当前状态)联系起来。 让我们为每个状态的征编写代和可视化。??每个状态的征分布现在你可以看到每个状态是如何描述当前状态的。

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    验证服务端带demo

    易语言通用验证服务端,用来做接口还是可以的!将127.0.0.1改成自己的服务器IP,或者域名 ? www.zhuangjiba.comdfilehelp201808cfdefaddb3f47d78f8c66a7de28720aa.png);$code = _upload($rel);echo 验证

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    【腾讯云新11.11】26.5万现金奖励IPadPro 13 首购低至0.4折,新老同享领最大代金券!

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    Web 页面人机验证的探索与实践

    在电商行业,线上的营销。在移互联网时代,一般为了的快速上线和内容的即时更新,大部分的业务场景仍然通过 Web 页面来承载。 对于 Web 页面来说,加入的风控服务主要为了做人机验证。在人机验证的专业领域上,我们可以先看看业界实践,比如Google 是怎么做的。 而在场景中引入人机验证,如果只是简单粗暴地增加验证,或者只是像 reCAPTCHA 那样增加点击“我不是机器人”的验证,都会牺牲用户体验,降低用户参加的积极性。 除此之外,设备环境的数据也可以进行收集,包括用户参与时使用的终端类型、浏览器的类型、浏览器是否为客户端的容器等,如果使用了客户端,客户端是否会携带殊的标等。 Token 存储在 Redis 中,也不会因为用户在参与时频繁的切换页面请求,而对服务造成太大的压力。另外,Token 还可以有更的用处:标参与用户的有效性。

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    带有情景感知这一新性的 Transition API 面向全体开发者开放

    由 Android 团队的 Marc Stogaitis,Tajinder Gadh和Michael Cai 发布人们现在携带最的私人设备就是手机,但是到目前为止,应用程序都很难根据用户不断变化的环境以及状态来调整情景模式 我们从开发者那里了解到开发者已经花费了很时间去结合位置以及其他传感器等各种装置的数据信号,以确定用户何时开始或者结束像是步行或者驾驶这样的情景。 这就是今天的目的,这就是为什么今天我们如此激地向所有 Android 开发者提供 Transition API(不同情景 API)— 它是一个简单的 API,当用户行为发生改变时,会处理一切事物 要确定用户何时启开始驾驶或者停止驾驶,我们的应用之前依靠地理位置,结合位置 API 和 API,但这种方法有很挑战,包括如何快速检测驾驶的启而不会过渡消耗电池并要收集分析处理的 API 在接下来的几个月里,我们将继续在 Transition API 中增加新的分类,用来在 Android 上支持更的情景感知功能,例如区分公路和铁路上的车辆。

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    中文点选验证之自

    某次测试中遇到了汉字点选的验证,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。0x01 验证的获取首先获取验证。 由于网站比较殊,就不以他们的为例,自己生成验证吧。这个不是重点,这里直接贴代了。???运行后生成这样两张图片。ap_XXXXX.png?mp_XXXXX.png? 0x02 验证对于这种简单的点选验证,可以有两种很容易的方式(机器学习算麻烦的,这里就不列出了。嗯,对,我也不会)。一种是opencv的图像模板匹配,另外一种是OCR。 0X03 总结本文用了两种方法来自汉字点选验证,第一种采用的是opencv的模板匹配,这种方法虽然也可以匹配到,但这种方法缺点就是对于字体形状差异较大的验证率较低。 而第二种方法就比较快捷方便了,而且度高,比较推荐第二种方法。当然这两种方法对于简单、“正规”的验证可以,遇到复杂的、“扭曲的”验证就不行了。

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    recaptcha验证辅助爆破

    0×00:简介 最近的项目实在有点,小的几千块,大的几百万。有些真心不好做,有些只是写写代。唉,我是废物。几百万的真心吃不下。 在写代的时候,有时候会遇到登录验证的问题。 如图 遇到这种验证爆破就遇到了障碍。这时候就需要利用第三方的接口来读取了。0x01:过程 1、调用https:recaptcha.press 第三方接口来进行。充值100元有10万次。 10万次,差不够了吧。不够的话,砸钱就行。邀请:83fb7684-cec5-4f04-b367-30f221ba94bd 2、查看开发文档。 taskId=861edc57-d0a0-4f6f-b30f-583fb73ec545这个验证结果的有效期是2分钟内,所以2分钟后又需要再次。 ,可循环120次以内的

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