首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

laravel如何实现验证验证使用

现在我给大家实现如何使用图片验证码,其原理是让用户输入一个扭曲变形图片上所显示文字或数字,扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件(OCR)自动辨识。...由于计算机无法识别验证图片,所以回答出问题用户就可以被认为是人类。在这里$代表cmd命令行符号。...default、flat、mini、inverse按着自己随意配置 接下来web前端如何调用实例: 红色区域如下: <img class=”thumbnail captcha” src=”{ {...+Math.random()” title=”点击图片重新获取验证码”> captcha_src() 方法是 mews/captcha 提供辅助方法,用于生成验证码图片链接; 『验证码』区块 onclick...() 是 JavaScript 代码,实现了点击图片重新获取验证功能,允许用户在验证码太难识别的情况下换一张图片试试。

2.2K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

距离女朋友其实只差一个幽默句子,python教你如何快速将有趣句子收归数据库

你可曾看见过这样句子: “我爱的人也爱着我,对我来说这简直是个奇迹。” 又或者是: “生活若没有朋友,就像生活没有阳光一样。”...是一些非常有意思句子,那如何来获取这些句子,并为自己所用呢​!...第一、分析字段 首先我们要分析我们需要获取网站,然后找到我们需要字段,这里,我们提供两个网站供学习​ https://api.fghrsh.net/hitokoto/rand/?...看上面的json,我们需要获取字段分别是,hitokoto,source,author,id 类似的,当我们去分析第二个网站时也是​同样操作。...第二、建立数据库表 我们能获取到字段数据之后,我们需要分析我们如何显示,如何储存问题​。 因此我们先创建数据库​。

34610

一文搞懂 JavaScript DOM 相关距离

一、问题由来 刚开始学 DOM 操作对于元素距离元素距离问题总是迷迷糊糊,虽然有万能 getCurrentStyle 方式来取得所需要属性,但是有时看别人代码时候,总会遇到很多简写方式...比如下面要说 offset 系列,scroll 系列,client系列距离,还有事件发生时 offsetX,clientX,pageX 等等一些距离总结,可以在我们忘记时候翻翻一翻这篇文章,然后花最短时间搞清楚它们之间区别...(简单来说就是元素相对父元素左边距离) offsetTop:元素上外边框距离父元素上内边框距离(简单来说就是元素相对父元素上边距离) 下面有张图对上面的内容进行了总结,并给出了不同浏览器下兼容性...下面两张图(来自网络)带你一眼看穿它们之间区别: 1、总结一下 clientX = 鼠标点击位置距离浏览器可视区域左边距离 offsetX = 鼠标点击位置距离元素左边距离,不包括左border...screenX = 鼠标点击位置距离电脑屏幕左边距离。 同样,上面都是 X 系列位置比较,Y方向上也是一样。 看完这些,你对 DOM 元素距离相关属性都了解了吗?

1.2K31

MixCSE:困难样本在句子表示使用

,同时,随机采样负样本对于句子表示是无效。...一个好向量表示应该同时满足Alignment 和 uniformity,前者表示相似的向量距离应该相近,后者就表示向量在空间上应该尽量均匀,最好是各向同性[1]。...因此,才会有一系列论文旨在解决各向异性,比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示使用? ​...Kim, Yoo, and Lee利用bert隐含层表示和最后句嵌入构建正样本对。SimCSE 使用不同dropout mask将相同句子传递给预训练模型两次,以构建正样本对。...目前一些模型主要关注是在生成正样本对时使用数据增强策略,而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉,困难样本对于对比学习是至关重要,而在无监督对比学习还没有被探索。

1.8K20

如何理解JavaScriptthis

JavaScript this 对于初学者来说是个难点,对于老手也会困惑。之前有一个小伙伴一直问我this相关问题,所以今天抽出点时间深入带大家理解this。...希望通过我理解能够对正在处于对this困惑你指引方法,让你再也不用怕JavaScriptthis了,让你明白在各种情况下使用this。...思考一下下面这段代码,它展示了如何JavaScript使用this: var person = { firstName :"Penelope", lastName :"Barrymore...在我另一篇文章《JavaScriptApply、Call和Bind方法》里,详细地探讨了这些方法,并讲解了如何在各种容易出错情况下使用他们正确设置this值。这里就不重发一遍了。...我在另外一篇文章里深入剖析了如何借用其他对象方法:《JavaScriptApply、Call和Bind方法》。

4.1K21

JavaScript 如何使用状态模式简化对象

我们可以发现一个特点:同一个开关按钮在不同状态下会有不同行为。 现在让我们编写一段代码来模拟灯光,并打开和关闭灯光,如何编写代码?...但我们需要知道,在现实生活,很多物体都有两种以上状态,一旦一个对象有更多状态,它就会更麻烦。...现在让我们模拟这样行为,我们应该如何写代码? 03、正常解决方案 正常解决方案是扩展前面的代码,在clickButton方法中进行一些额外状态判断和状态切换。...状态模式有时会增加代码行数,但代码质量并不取决于代码行数。使用状态模式通常可以使您对象逻辑更加简洁。...总结 以上就是我今天与你分享关于在JavaScript使用状态模式简化对象全部内容,希望这些内容对你有帮助,如果你觉得我今天内容有用的话,请记得点赞我,关注我,并将它分享给你身边朋友,也许能够帮助到他

1.7K20

thinking--javascript 如何使用记忆(Memoization )

Memoization 是一种常用技术,可以帮助显着加快代码速度。 这种技术依赖于缓存来存储先前完成计算或执行结果。缓存目的是避免多次执行相同工作。...基于当前处理方案,很容易清晰界定使用边界: 用: Memoization 主要用于加速性能缓慢、成本高或耗时函数在相同情况下多次调用场景 弃: Memoization 将结果存储在内存,因此在不同情况下多次调用同一函数时应避免使用...fibonacci(n - 2)) 常规方式: for (let i = 1; i <= 10; i++) { fibonacci(32) } // ~600ms Memoization方式:使用...caches[n] } })() for (let i = 0; i < 32; i++) { fibonacci(i) } // ~0.2ms 总结 前提:某函数存在在相同情况下多次调用场景

57020

使用OpenCV测量图像物体之间距离

Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...refCoords = np.vstack([refObj[0], refObj[1]]) objCoords = np.vstack([box, (cX, cY)]) 现在我们可以开始计算图像各个物体质心和质心之间距离了...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。

4.6K40

使用OpenCV测量图像物体之间距离

Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...refCoords = np.vstack([refObj[0], refObj[1]]) objCoords = np.vstack([box, (cX, cY)]) 现在我们可以开始计算图像各个物体质心和质心之间距离了...注意图像两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间距离均为6.1英寸。

1.9K30

nlp自然语言处理句子相似度计算

在做自然语言处理过程,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话意图,方便做出正确回答,这里面就涉及到句子相似度计算问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...句子相似度常用几种方法: 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算 编辑距离,英文叫做 Edit Distance,又称 Levenshtein 距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需最少编辑操作次数..., 如果它们距离越大,说明它们越是不同。...Word2Vec词向量模型是训练维基百科中文语库,这里模型有250维和50维,向量维度越大模型越大,计算越复杂,正常使用时,需要小模型,发现50维也差不多,训练模型方式和模型下载请参考:之前文章...流程: 01、对句子进行拆词 02、去除无用分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词:Python提供了很对可用库,自行选择 去除无用分词:删除没用语气词等,为是减少对计算句子平均词向量影响

1.3K10

【说站】javascriptArray.slice()如何使用

javascriptArray.slice()如何使用 说明 1、通过Array.slice()方法,将指定数组一个片段或子数组返回。其两个参数分别指定片段开始和结束位置。...2、返回数组包括参数指定位置,和所有但不包括第二个参数指定位置之间数组元素。 如果只指定一个参数,返回数组将包含从开始位置到数组结束所有元素。... 返回 [1,2,3] a.slice(3);     // 返回 [4,5] a.slice(1,-1);  // 返回 [2,3,4] a.slice(-3,-2); // 返回 [3] 以上就是javascript...Array.slice()使用,希望对大家有所帮助。...更多Javascript学习指路:Javascript 推荐操作环境:windows7系统、jquery3.2.1版本,DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏

34920

用C#实现字符串相似度算法(编辑距离算法 Levenshtein Distance)

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。...据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需最少编辑操作次数,如果它们距离越大,说明它们越是不同。...计算相似度公式:1-它们距离/两个字符串长度最大值。 为了直观表现,我将两个字符串分别写到行和列,实际计算不需要。...此类技术在搜索引擎早已广泛使用,例如“查询预测”功能。     要实现此算法,首先需要明确“字符串近似”概念。     计算字符串相似度通常使用是动态规划(DP)算法。    ...为了①保证所匹配结果不存在交集,并且②在句子匹配结果尽可能短,需要采取两个补救措施。

5.4K61

python实现字符串模糊匹配

之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章角度是从文本相似度角度写。那种方式是目前发展趋势,但是真正搜索特别是网页搜索不可能在大范围文本之间两两算相似度。...例如句子刘得华演过电影”与“刘德华演过电影”只需要一次替换“得”为“德”,所以二者之间距离为1。如果两个字符串S1和S2,长度分别为i,j。...那么二者之间距离D(i,j)可以表示为: (1)min(i,j)==0,即S1,S2存在空字符串 D(i,j)=max(i,j) (2)min(i,j) !...(1)安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解编辑距离。...不考虑词语出现次数; process.extract(S1, ListS,limit=n),表示从列表ListS找出Top n与S1最相似的句子; process.extractOne(S1,ListS

22.6K70
领券