Caesar密码非常简单，就是对字母表中的每个字母，用它之后的第三个字母来代换。例如：
一名 AI 专家值多少钱？ “基于我个人经验，一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值，至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才，正在开展竞标大战。” 这是卡耐基梅隆大学计算机科学院
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
理解图像中的信息一直是数据挖掘领域的一个难题，直到最近几年才开始得到真正解决。图像检测和理解算法已相当成熟，几大厂商使用这些算法研制的监测系统已投入商用，用来处理实际问题。这些系统能够理解和识别视频画面中的人和物体。
图像识别 视频要点： 通常，计算机使用被称为算法的一系列精确的指令进行编程。算法是一个简单的指令序列。 但怎样可以写一个算法来识别图像呢？例如区分一张图是汽车还是狗。实际上连仅表达出车与狗的差异都很困难。 我们在做的一件事便是，事实上人类已经做了数个世纪的，将需要识别的图像与一系列已经记住的模版做比较。 问题是这样做并不够好，因为这个工作过程中我们将需要海量的模版。我们需要各种可能位置、颜色、姿势的狗的图片，对汽车也是如此。所以这一方法在实践中并不太可行。这便是机器学习方法需要被使用的地方了。 我们所做的不
人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品，通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析，可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决，解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字，经过长期发展，形式越来越多样化，现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解，复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习，尤其是深度学习的进步，很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果，本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。
亚马逊网站验证码全部由英文字母组成，每个字母的形式也是多样的，通过Tesseract-OCR技术识别效率还是比较低，非常不理想。这里采用向量空间技术进行训练识别，经测试，识别率可达到95%，这个识别率通过训练库的不断增加还可继续提高。下面废话不多说，直接上干货。
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当
关键词还没输入完毕，Google已经返回了你想要的搜索结果；Facebook能将你上传的照片自动打上标签；无人驾驶汽车都已经开上路了。这些所有令人觉得不可思议的一切，都与一个叫做“人工智能（AI）”的名词息息相关。 而如今人工智能的大爆发，离不开一项技术。它叫做深度学习（Deep Learning）。 几天前，当前人工智能领域最知名的学者、多伦多大学教授同时也是谷歌杰出科学家的Geoff Hinton接受电视台采访，向普通电视观众介绍了深度学习、神经网络等概念，同时还分析了IBM Watson，机器翻译技术
DFA定义：一个确定的有穷自动机(DFA) M是一个五元组：M= ( K,厶f, S, Z)其中
无人驾驶空中系统（UAS）在过去十年中被广泛应用，尽管 UAS 最早被应用在军事上，事实证明，它们在很多其它领域都是有用的，包括农业、地理制图、航空摄影、搜索和救援等。然而这些系统都需要一个人循环完成远程控制、场景识别和数据获取。这不仅增加了操作成本，而且将应用范围极大程度上限制在了能够进行远程控制的应用范围内。
使用机器学习算法，研究人员可以分解一个人的手写英文文本，以确定这个人来自哪个国家，可以分辨出五个国家：马来西亚，伊朗，中国，印度和孟加拉国。
用正则表达式做用户密码强度的通过性判定，过于简单粗暴，不但用户体验差，而且用户帐号安全性也差。那么如何准确评价用户密码的强度，保护用户帐号安全呢？本文分析介绍了几种基于规则评分的密码强度检测算法，并给出了相应的演示程序。大家可以根据自己项目安全性需要，做最适合于自己的方案选择。
蝙蝠使用生物声呐，为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力，IBM 学院奖获得者 Rolf Müller 教授协同他在弗吉尼亚理工学院（Virginia Tech）的团队，设计了一种人造蝙蝠耳。 Rolf Müller 的研究引起了 IBM 的注意。IBM 专家韩金萍（音译）的神经计算团队，和 IBM Watson 语音专家崔晓东（音译）和他的同事， 看到了 Müller 教授人造“动态外耳”（dynamic peripheral，蝙蝠可转
如何使用正则表达式来表达 if while for (keyword "Σ=ASCII")
来源：http://www.hi-roy.com/2017/09/19/Python验证码识别
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
【新智元导读】Nature 子刊 Nature Human Behavior 上最新发表了一篇关于人类行为的研究，通过对自然图像中的字母进行无监督学习，探讨了人类是如何获得文字识别能力的。研究人员提出了一个基于深度神经网络的大规模字母识别计算模型，通过将概率生成模型与视觉输入拟合，以完全无监督的方式开发了复杂的内部表征的层次结构。 书写符号的使用是人类文化发展的重大成就。然而，抽象的字母表征是如何在视觉中进行学习的，这仍然是未解决的问题。昨天发表在 Nature.com 上的一篇题为 Letter perc
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
最近工作中遇到了一个问题：如何对大规模题库去重？公司经过多年的积累，有着近亿道题目的题库，但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目，这些重复的题目在检索时，除了增加搜索引擎的计算量外，并不会提高准确率。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
当由于中风、肌萎缩侧索硬化症（ALS）或其他神经系统疾病而导致言语中断时，丧失说话能力可能是毁灭性的。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
5 月 14 日，国际顶级期刊《Cell》杂志发表了一项黑科技成果，来自美国贝勒医学院 Daniel Yoshor 教授带领的研究团队，通过动态电流电极刺激大脑皮层，成功在受试者脑海中呈现指定的图像。
今天来给大家分享下怎么做图片的噪声去除。平时其实大家上网都能遇到这样的场景，就是输入讨厌验证码，怎么都输不对。验证码现在可以说是千奇百怪、分外妖娆，为啥要做成这样呢？就是因为对于这类图片的识别技术实在是太强了，弱一点的特征的验证码很容易被算法破解。今天给大家分享一个小tips，就是如何用一个最简单的算法解决图片噪音的问题，这也是图片OCR识别的第一步。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
注意：动态规划和BLAST适用于不同比对情况。前者适合较少量序列间比对，BLAST适合从一组大量序列中搜索与查询相似的序列
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
在刑侦探案的影视剧里，经常能看到有「笔迹鉴定专家」的出现，这些人会通过现场留下的字迹，来初步判定一个人的身份、年龄、心态。
举个例子，比如给定的数组是[eat, ate, tea, tan, nat, bat]。
作者： xiaochao 原文：http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码，特别是写网络爬虫的程序员，而网站之所以设置验证码，是为了防止机器人访问网站，造成不必要的损失。现在好了，随着机器学习技术的发展，机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件，之所以选择这个插件，一个是它的安装量很大，二个是因为它是开源的，我们可以利用它批量的生成验证
而人类能轻易地把「大写字母」单词剔除问题，识别出藏在混乱的大写字母中的真正问题，做出回答，从而通过测试。
链接：https://pan.baidu.com/s/1uK9Cq55RZinAIDAcdCOLuw 提取码：sjpy
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
在数字化时代，随着大众对出行要求的提升，汽车数量也成与日俱增，为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案，特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com/problems/design-tinyurl and it returns a short URL such as http://tinyurl.com/4e9iAk.
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在电影《大侦探福尔摩斯》中，福尔摩斯能够根据两个英文字母的笔迹，判断书写者的才能与性格特点，识破对手的伪装。 如此神奇的笔迹理论听起来像
无论是机器翻译，还是智能人工客服，你是否好奇计算机是如何识别理解人类自然语言，并给出反馈的呢？ 无论是人还是计算机，对于语言的识别理解，都应该是建立在一定的语料库和语料组织规则（语法）基础上的。对于听到或看到的一句话，势必会将其先按照已知的语料和语法进行快速匹配，才能够识别理解这句话的意思，并给出相应的反馈。当然，人类可以自然识别文字和语音，在大脑中对自然语言进行快速的多样化匹配理解，并作出相应的反馈。然而，对于计算机来说，就需要将这些字符数学化才能够被识别。 下面，我们就来看一句话是怎样被数学化，最终被
看过上一篇「一个很糙的字母手势识别方案」文章并尝试了的同学，就一定知道，「糙手势」的识别是有多糙，糙的只能识别字母「C」。 今天这篇就用 Android 自带的 gesture API 来实现更为精准的识别。 看到这里，有的同学可能就会说了，「标题党，哪有机器学习！」。别急，认真看，认真学。先上效果图，注意底部识别分数变化，至于为什么粉红色，这是「社会人」小猪佩奇的颜色好吧~ 编不下去了，这个画板源码部分借鉴了 github 下面链接的控件，TA用的就是粉色，我没改~ https://github.com/
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 注意看，这人的面前没有键盘。 但他在桌上做出打字动作后，电脑屏幕上就出现了对应的字母： △亚克力板只印刷了键位，不发出信号 这个神奇的“虚空打字”能力，来自一款智能皮肤。 与其他材料不同，它可以像喷雾一样被附着在手上，其中的微型电子网络可以感知皮肤的变形情况。 不止是凭空打字，有了它甚至能通过触摸3D物体感知形状、以及用电脑识别手语。 如果将它喷到脸上，还可以识别人脸面部表情，在元宇宙里做个有表情的人指日可待了（doge） 这款智能皮肤来自斯坦福鲍哲
将系统产生的大数据传输，存储，分类等很多是技术型工作，随着大数据技术的发展，通用的解决方案，越来越成熟，也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。但是对于大数据应用来讲，思维其实是更重要的，只有巧妙
2.遍历另一个字符串，使每个字母在已得到的对象中匹配，如果匹配则对象下字母个数减1，如果匹配不到则返回false。如果最后对象中每个字母个数都为0，则表示两个字符串相等。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天
在第一章中我们谈到，机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论，而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。（如果你还没有读过第一章，现在先去读吧！机器学习原来这么有趣！【第一章】）
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