作用：一个好的ico图标可以加深用户对于网站的记忆。降低用户记忆成本，就好像现在说道熊爪大家都能够想到度娘，更多的属于用户体验。有利于识别当前窗口是在哪个网站。
字符验证码杀手--CNN 1 abstract 目前随着深度学习，越来越蓬勃的发展，在图像识别和语音识别中也表现出了强大的生产力。对于普通的深度学习爱好者来说，一上来就去跑那边公开的大型数据库，比如ImageNet或者CoCo，可以会觉得这个屠龙之技离生活好遥远。那么本文就是希望将此技术运用到一些普通用户日常就能感知的场景上，让普通用户切实能够体会到深度学习工具的非凡能力。 关键字:深度学习,验证码,破解,识别,CNN 2 验证码概述 很多普通程序员在入门爬虫的时候，基本上都会遇到的环节---“验证码”。
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
Tor用户是如何被确定身份的？ 纵观暗网的发展史，总有人尝试各种方法挖出匿名用户的真实身份。姑且可以把攻击手段分为两类:对客户端的攻击(浏览器)，和对网络流量的攻击。 Web浏览器存在的隐患 从泄露出来的NSA文档中可以看到，由于Tor浏览器是基于Firefox开发的，所以，情报机构可以利用Firefox中的漏洞进行攻击。然而，正如NSA报告中提到的那样，利用漏洞工具并不能长期的监控暗网居民。 漏洞通常只有很短的生命周期，浏览器的版本也一直在升级，所以只有很小的一部分人在使用有漏洞的浏览器，这就导致相关
虽然现在的企业微信，钉钉，飞书很强大，但项目月报，工作汇报还是需要发邮件（因为邮件比较正式，且可以留底，出了问题可以追查到个人），邮件内容很重要，邮件格式也同样重要，如果你不想把时间都浪费在调整文本样式上，那就使用Markdown吧！
作为一名「代码操纵者」，每天面对最多的无非就是编辑器以及代码本身了。而选择一款适合自己的字体非常重要，直接影响了我们编程的效率以及眼睛的舒适度。
01. 传统视频制作的缺点 以往我们都已经习惯了通过专门的软件来制作视频，但是这些软件往往有很高的学习成本，需要花很多的时间去熟悉它的功能、菜单以及它自己制造的一些概念，理解以后，才能随心所欲的做出想要的效果。 另一方面，这些软件几乎都是通过图形界面来操作，当我们有内容要进行修改时，必须打开这个软件，手工的去调整。比如你想改掉视频中一个名词，只能一个一个地方的去找，而不能像我们在编辑器中直接批量替换。 在过去，我们把这些作为成本接受了下来。但是现在，随着各种技术的发展和成熟，我们多了一个选择。 02. 用
ps：本博客内容比较简单，只是自己做下记录，有时间再探讨一下实现，网上实现的很多都是付费的，不建议用本博客的方法，本博客只是自己做下笔记
前几天跟同事聊到最近在看什么小说，想起之前看过一篇文章说的是网络十大水文，就想把起点上的小说信息爬一下，搞点可视化数据看看。这段时间正在看爬虫框架-pyspider，觉得这种网站用框架还是很方便的，所以今天就给大家带来这篇---起点中文网小说爬取。可视化我们放到下一集。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？ OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
字体设计是一件非常有趣的事情，但是对于一些朋友来说面对字体设计时总有些小烦恼。所以今天和大家分享的更像是一个字体设计的“过程”，七种招式我们“刚柔并济”分为灵感篇与方法篇，从字体设计最初的思考入手，看看字体设计的灵感都是从何而来，又是如何一步步实现有逼格的字体。希望本期的分享能让你面对字体，春暖花开~
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
最近身体有恙，于是就想起来整理下这几年体检的电子报告汇总看看。结果发现在善诊平台下载的体检报告在电脑上看直接乱码了。不过这种字符集的问题怎么能难得了本码农呢，所以就尝试起各种办法进行恢复，结果发现这果然是个深坑。。。
我要告诉你如何避免陷入重复设计的陷阱，但仍然保留你的个人风格。这里有一些有创意的想法可供你尝试：
在学习python通过接口自动登录网站时，用户名密码、cookies、headers都好解决但是在碰到验证码这个时就有点棘手了；于是通过网上看贴，看官网完成了对简单验证码的识别，如果是复杂的请看大神的贴这里解决不了；
为了提高验证码的识别准确率，我们当然要首先得到足够多的测试数据。验证码下载下来容易，但是需要人脑手工识别着实让人受不了，于是我就想了个折衷的办法------自己造验证码。
来源：http://www.hi-roy.com/2017/09/19/Python验证码识别
0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？》的文章，文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。的确，如文章所说，对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它；而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，高等学校网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。本文就以做的较好的“猫眼电影”网站为例，搞定
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
直播短视频系统的开发过程复杂，据说每开发一个短视频APP，就要“杀”一个程序员祭天，哈哈当然这是开玩笑，我们用的短视频软件功能很全，基本能满足日常的拍摄需求，但现在人们的口味提升，追求更高大上的视频特效及“卡点”，相对于短视频，很多第三方软件对功能的满足上更加的丰富，能够紧跟当下潮流，很多的网红大咖做出来的视频就是比我们拍的好看，下面简单为大家整理了几种常用的短视频制作软件。
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，其中的语音合成和语音识别部分需要借助于一些第三发云厂商的语音服务。
大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。 Eclipse在安装完毕后，凝视的字体大小远远小于代码的大小，依照网上查的相关信息
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
你要处理的大多数文字都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求,不过究竟什么是“格式混乱”,什么算“格式规范”,确实因人而异。 通常,格式规范的文字具有以下特点:
仔细分析他们的CSS就会发现他们用了一个字体，正常字体是0123456789 在官方字体中替换为：（这是他们以前的做法，现在已经更新因此图来自网络）
本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值）分布。使用 CTC Loss，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
最近接了一个爬虫的私活，收益颇丰。自认为对爬虫掌握的还算不错，爬过很多国内外网站， 数据超过百万，应对过封IP、设验证码、假数据、强制登录等反爬虫手段。于是乎，我毫不犹豫的接下了该活。
二○○二年一月一日《计算机软件保护条例》第十七条规定：为了学习和研究软件内含的设计思想和原理，通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的，可以不经软件著作权人许可，不向其支付报酬!
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
从这段 css 可以看出，class="num"的标签，指定了字体库地址，猜测大概率是使用了所谓的字体加密。为了验证猜想，我们需要看下研究这个字体文件
文章里介绍了几个大的网站，在反爬虫过程中，采取的各式各样的策略，无不体现出前端工程师的奇葩脑洞。
反爬方与爬虫方相互博弈，不断制造爬取难度，或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术，来对抗种种反爬限制。
相信很多人不光是在编程的过程中，在平时的生活中，也经常会收藏一些有用的网站，方便使用的时候，靠这些网站来解决一些麻烦的事情。 比如：
最近主要是完成专业内的一些课程作业，比如Oracle数据库、JaveEE、搜索引擎等作业。国内大学总是会学很多课程，其实对多数学生来说，一些课程都不知道学着有什么意义。这点国外做的较是不错，在英国UWS当交换生的时候，可以选择自己喜欢的课程，这样也就有很大的兴趣去学习这些知识点。
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
这篇文章，我们来讲一讲关于字体的常识。这些常识所涉及到的问题，有很强的可操作性，都是在实际业务中真实遇到的，都是需要开发同学和产品经理、设计师不断重复沟通的。
computer language:用于人与计算机之间的通信。 由字符、数字、语法规则组成。
答辩记录： （1）E-R图与系统功能不对应，比如“考生成绩”答：考生成绩由教师给出，并非管理员。 （2）考虑面向用户制作手机页面吗？答：考虑过，但不好实现，体现在图片大小不一致，上传图片困难。 （3）考虑设计缴费功能吗？若设计缴费功能计划采用什么接口？ 答：考虑过但还未实现，是后续的努力方向；计划采用第三方对接如支付宝、微信、银行卡等。（4）演示报名的全部流程 （5）论文第四章没有功能简介，数据库比重过多，缺少详细设计部分。 （6）数据库主键、外键不明确。
前言 最近在研究验证码安全，本文主要分析四种流行的验证码（图形，短信，语音和滑动）进行分析，写这篇文章的出发点并非是绕过或破解验证码，而是根据自身业务情况来选择对应的验证码类型，在用户体验和安全性中找到属于自己的平衡点。 有问题可与我联系Wechat：atiger77 目录 01. 图形验证码 02. 短信验证码 03. 语音验证码 04. 滑动验证码 05. 总结 备注：无论使用哪种验证码，只要开发不当都可能存在安全漏洞，为了减少文章重复内容，只在短信验证码中讲解漏洞以及对应加固方案，在语音
Google Chrome是最好用的几个浏览器之一，自从2011年11月份赶超Firefox之后，已成为当今互联网的主流浏览器。今天，我来分享下自己收集的一系列Chrome插件，希望能够提高大家的工作效率。以下插件均可在Chrome 网上商店中找到。
话说今天又火星了一把，本来应该直接救下在9.10的。结果没看好，装完了采发现有最新的版本。各种悲剧阿。
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对岁看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
上周行哥发了一篇文章，在里面用游戏案例分析了一下“我们为什么这么穷？”，可谓字字珠玑，每一个游戏案例的观点都深入人心
常用的默认快捷键：ctrl+c复制、ctrl+v粘贴、ctrl+s保存、ctrl+F快速搜索、ctrl+/行注释、shift+alt+a块注释、alt+B快速访问网站（这个快捷键是安装的open in browser插件后用的）
很多人都会遇到这样的情况，看到一款很好看的字体，想要拿来用，但是却不知道这款字体是什么字体，或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计，但是不确定是否有出现侵权的情况。
验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。简单来说，验证码就是验证操作是人还是机器。下面我就总结一下常见的验证码类型都有哪些？
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