，这也让我对于软件打包这事有了新的认识。...大多数软件并非如此 在开始讨论之前，我们先明确解释几个要用到的术语： 软件包： 软件的原子单元，包括库、应用程序等等。...依赖项： 软件包在构建及 / 或运行时所依赖的另一软件包。通常使用接口版本来指定，但也可以在 build 版本中指定。 版本集： 由已知能够良好协同运行的各软件包 build 版本所建立的集合。...有没有更好的方法？ 下面咱们捋一援理想构建系统的基本要求： 可稳定复现的构建：如果远程系统能够成功构建，那我们的本地系统也应该可以。...Gentoo、NixPkgs、Guix、AUR 的软件包维护者们各自举起自己的神器，想让整个软件世界臣服在自己脚下。
经常遇到有人问有没有破解不了的加密软件，作为加密行业多年摸爬滚打的小编，掏心的和大家聊一聊： 没有破解不了的加密，只是说难度高低而已，就像矛和盾一样，我们所能做的就是提升加密难度和加密技术延伸，增加破解的人力物力和财力还有时间成本...视频加密软件主要是针对FLV、F4V、MP4这类视频文件进行加密，防止非授权用户的播放。加密后的文件别的播放软件无法播放；只能通过专用播放器进行播放。...基于小编的经验，教程课件的加密要求可以选择的方法有很多种。比如定制APP,实现向学员分发课件时，增加对播放器的加密，依靠该播放器硬件识别功能，保证仅对唯一的指定学员独立使用。...比如可以自动禁止和屏蔽各类录屏软件的运行。还有就是支持水印、字幕、播放间断问答等。多种方式全平台综合加密的情况下破解成本就不可预期了。 此外题主列举的基本上都是公开标准方案，通病就是：标准统一、公开。...如果作为技术人员想去破解，还是有机会的。比如微软的DRM树大招风，破解软件网上会有提供；hls这种，如果我伪装成自己是浏览器，你总要给我解密秘钥的，我就自然可以获取后将视频解密开来。
一种MXN维的手写字符识别算法 1 概述 本文的灵感来源于杨淑莹老师的一张PPT（手写数字识别），在此特别鸣谢杨淑英老师。...但是我们人类可以通过各种图像处理手段，不断提取事物的特征来让机器通过特征编码来识别和区分不同的事物。 2 一种MXN维的手写字符识别算法 ?...图1 识别过程 如图1所示，这是杨淑英老师PPT(手写数字识别)的一张图，对于一个字符，首先我们要找到字符的上下左右边界，然后在把它分为MxN维的矩阵，再提取矩阵的特征，最后通过特征库匹配来识别字符。...特征选择：对原始数据进行抽取，抽取那些对区别不同类别最为重要的特征，而舍去那些对分类并无多大贡献的特征，得到能反映分类本质的特征。 特征提取：是模式识别的关键，直接影响其识别的分类效果。...图10 字符A识别结果 总结：相比较之前的特征线法，MXN维法识别准确率提高了很多，并且可以去识别字母、汉字、简单图形等。这为我们的车牌识别提供了一个理论基础和一种算法思想。
[完整项目]基于Mnist的手写数字识别-Pytorch版 之前这个pytorch版本的是全连接层，现在换个net，重写一下。...废话不多说直接上代码，这次研究了一下pytorch中的二维卷积的函数，所以人为的改了一下代码，毕竟一直模仿是行不通的，就和修车一样，你得拆了之后再组装起来才能说明你good at修车。...第一个版本： 使用了两个卷积层，两个dropout层最后是全连接层，这模型是一个教程给的实例，我跑了一遍准确率大概是97%徘徊，已经很高了，但是我试图拉升这个准确率， import torch import...，卷积核没变还是3*3，stride还是1，这样做了之后需要重新计算卷积之后输出的参数个数。...不过惊喜的是这样做成功的把准确率拉升到了98% class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet,self).
1 多一个隐藏层，识别率会提升吗？ Python神经网络编程一书中，分别对比了： 不同学习率； 不同隐藏层结点数； 不同训练世代的模型学习效果； 没有对比更多隐藏层的模型。...相同训练世代，相同学习率的识别率，不同的隐藏层节点数与识别率关系： 10 * 10 < 20 * 30 < 20 * 20 < 30 * 20 < 30 * 30 < 50 * 50 关于这部分代码，...使用这些数据，得出的结论如下： 当学习率为 0.2 时，加入旋转训练数据的模型，识别率反倒更低； 将学习率减小为 0.01 以后，增加旋转数据可以提高识别率； 通过学习率0.01和0.05两个模型进一步判断...但，问题是很明显训练样本增多反而导致识别率下降。...然后，我对比了一下10世代不用旋转数据的，识别率是0.9677，看来大样本要进行多世代的学习以后效果才显现，另外正如书上说的，样本量大了以后可以采用更小、更谨慎的学习步长，因此将学习率减少到0.01。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 图片转文字，用到的就是OCR识别技术，针对网络上复杂字体实现精确识别功能，经常用于社交、电商、学习等场景。...传统的将图片识别文字的方式选择手动书写，随着AI智能技术的应用，以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具，看看你喜欢的有没有上榜。...1、微信提取文字 微信基本上是现在手机中必装软件，很多人仅用微信用来日常聊天，实际上很多小功能也是非常好用。今天给大家介绍微信提取文字的方法。 第一步：打开好友对话框，找到需要识别的图片。...2、知意字稿 知意字稿是知意软件推出的一款转文本工具，上传图片——提交文件自动转写——生成的文本保存本地，仅需三步就能完成将图片转化为文本。...另外软件毫秒级相应上传的文件，快速将图片转转化为文本，在图片文字清晰的情况下，生成文本的准确率超过95%。
安装软件 linux上很多软件安装的时候需要配置环境还要安装一堆依赖的软件什么的，对于负基础的人来说一下子就蒙了，不过站长有个好方法可以帮助大家解决一下燃眉之急~ Talk Less，Show Dry-Goods...安装miniconda miniconda相对于是R中的bioconductor，相对于ISO App Store，相当于应用商店。...你只要用一个命令，搭建环境和依赖软件什么的，这类对于负基础人群来说讨厌的操作，conda通通一次性解决如果你按照下面的教程已经获得了一台云服务器，那么按照如下操作进行。...conda-forgeconda config --add channels bioconda bioconda如何安装应用程序 只需要一个命令conda install xxxxxxxx就是你要安装的软件比如...:star fastqc cutadapt R samtools bedtools 等等想知道还有那些软件请浏览下面的网址https://bioconda.github.io/recipes.html
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。...一个内建的tiff阅读器让它可以读取未压缩的TIFF图像，但是如果要读取压缩过的TIFF图像，它还需要一个附加的libtiff库。...１、这里用的是autorun.sh进行的生成，需要执行aclocal命令，没有安装这个命令会报错。...测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别到的内容。 结果 测试了好多组数据，无论是规范的文字还是不规范的验证码，识别的效果都很不理想。。。
首图不带广告.png 辅助工具：迅捷OCR文字识别软件 第一步：打开我们的OCR文字识别软件工具，在该工具的页面中我们可以看到有许多功能可以供我们选择，那么大家大多数都是使用哪种功能呢？...1.png 第二步：今天我们可以选择“图片局部识别”功能，图片局部识别的功能也是将图片内容转换成文字功能，可我们的图片局部识别是更加精准一些。...2.png 第三步：在图片局部识别功能中，我们需要先进行添加图片的操作，这样就可以很顺利的进行接下来的操作啦！...3.png 第四步：图片文件添加完成后，接着就可以进行对我们需要识别的图片进行选区了。选好区后，我们的OCR文字识别软件就会自动进行识别了。...4.png 第五步：选好区后，识别内容显示在整个页面的右侧。然后我们可以对输出目录进行修改，选择一个我们易于找到的地方。
不是所有的程序员都是学会了软件工程才去编程的，即使是计算机专业的也不一定学过软件工程，毕竟只是计算机的里面的分类就很多，更不要说是非计算机专业，不可能只有软件工程专业才能去搞编程。...是软件工程专业的直接切入编程，算是科班出身，但并代表一定能学好编程，编程的学习不是孤立的，需要全方面的学习，后续的学习才是关键，有一个好的基础只是刚开始而已。...软件工程专业对于编程的基本理论有了一个相对系统的学习，算是在大脑中有一个大致的理论框架，但对于具体实践还有很大的差距。 不是软件工程专业如何学习编程？...1.学习下计算机组成原理 由于没有软件基础需要对计算机有一定的了解，算是打基础的第一步，要知道计算机是如何工作的，内存和cpu如何通过系统总线串联在一起，以及进制之间是如何转换的。...这些对于了解计算机的内部原理，以及理解一些常见的编程概念是有帮助的。 开始看的时候可能看不明白很正常，这需要慢慢培养自己的计算机语感，这都需要时间的，所以要坚持下去。
3.3 开源和个人软件 实际上开源数据库中的管理软件有很多都是个人开发的，并且都有很多的受众群体，基于不花钱的原则，虽然有些软件后面就没有人维护了，或者说很难用，但支持这还是很多。...3 企业需求变态，定制化有时是必需品 对了数据库运维软件和数据库软件不同，即使是数据库软件，那有些变态的客户也提出一些过分的要求。...3 是否有眼光做对产品 这也是一个重要的问题，什么都做，什么都不行，你必须有一个能慧眼识别，那些国产数据库是你可以纳入你的软件的必选项，一定是拥有量大的，并且好沟通的，同时给你留活路的。...（比如他的运维软件做的不好，通过你的运维软件来弥补问题，还能给你帮助比如他的软件架构和运维的知识点），你的公司是否能找到一个了解业界行情，并且和这些数据库厂商能打通关系，或者已经有一定的关系，对你能成功投资或创业...总结： 所谓 天时 ，地利，人和，缺一不可，市场，人，和钱 在做这件事情之前，可以问问有没有。
后来国产软件向日葵进入人们的视野，几乎成为远程办公必备的软件，但是慢慢发现向日葵开始限速，随之带来的是色彩断层严重影响了体验，但是一直没有找到合适的软件，所以只能忍受卡一点慢一点的极差用户体验。...这就让我必须要去寻找一个新的产品，偶然之间发现了一款新的国产软件ToDesk，主打的买点就是免费不限速，所有的软件功能都是免费开放的，这让我对这款软件充满了好奇，所以就对这个软件进行了使用尝试，就让我们一起看看吧...2.软件的诞生 这款软件的诞生过程也是非常有意思的，ToDesk 产品立项于2020年 疫情爆发期间，受疫情影响 导致日常工作及客户维护无法有效进行，和大多企业一样急于寻找流畅、稳定的远程控制软件来进行正常的工作开展...然而在尝试了多款远程控制软件后，都难以达到理想的远程办公效果，于是决定立项自行研发一款稳定流畅的远程控制软件。而且这个软件两年不到竟然有了3000W的用户量，还获得了2.5亿融资。...所以 Don’t worry 这可以说非常的良心的国产软件了，大家如果有这方面的需求可以下载来尝试一下也算是支持一下国产软件了。
在我的职业生涯中，我有幸观察和参与了各种类型的软件开发项目。无论是在小型初创公司还是在大型企业中，我发现很多问题和挑战都是相似的。...今天，我想和大家分享一些我在软件开发过程中遇到的最常见的灾难性因素，以及如何尽可能地避免它们。 1. 不清晰或经常改变的需求 没有明确的需求或不断变化的需求可能是软件开发项目失败的最大因素之一。...不断变化的需求也可能导致开发进度被推迟，增加成本并导致质量问题。 解决办法：确保在项目开始之前对需求有充分的了解和一致的理解。引入敏捷开发方法，可以更好地处理需求变更的问题。 2....引入有效的沟通工具和会议，确保所有人都明白项目的目标和当前的任务。 3. 技术债务 忽视代码质量，过度复杂的设计，或者只是快速完成任务而没有考虑到未来的可维护性，都可能导致技术债务的积累。...总结，这些都是软件开发过程中的常见灾难性因素，但这并不意味着我们不能通过有效的策略来应对和避免它们。希望这篇文章能帮助你在未来的软件开发项目中避免这些问题，成功地推进你的项目。
小程序体验师：陈丹阳 你的字好看吗？ 天天用手机、电脑打字，想必很多人都忘记了认真提笔写字的感觉了吧。 有没有那么一瞬间，你特别拿起一支钢笔，在本子上静心写下一段文字呢？...今天，「知晓程序」给大家推荐一款文艺范的小程序「手写咖」，带你认识那些漂亮的字，和写得一手好字的人。 ?...发布手写：秀出你的一手好字 如果你恰巧写得一手好字，不妨点击首页「热门推荐」中的「发布手写字」，秀一秀吧。...最近一期的主题是「有没有一瞬间你想回校园」。进入话题，点击图片下方不太明显的小字「展开活动详情」，你会看到「话题详情」、「投稿说明」和「本期奖励」。...是不是特别羡慕能写得一手好字的「他」，别犹豫，快加入「手写咖」，一起来练字吧！ ?
效果 最后总的效果还是不错的，从测试集上面看，单个字符的识别准确率平均能达到90%左右，最好的时候达到过93%。我想这也差不多达到了优化的极限了，毕竟在图片样子不标准，位置更不标准。...加上我使用整个数据集的量不算大，满打满算也就500张图，所以能进行33个字符的识别已经挺不错的了。官网上60000张图的数据集的学习也差不多达到了93%而已。...但是这个识别率也实在是太低了，想了半天又没啥办法，试着调节学习算法中的参数效果也并不理想。最后盯着8的两个圈圈看的时候突然想起来是不是可以通过数圈圈的个数来区分一些数字！...除了算法设计部分，由于是第一次使用PIL，对图片的处理让我蛋疼了好久，比如二值的图像和灰度的图像之间性质的差别问题，图像矩阵中int到bool的转化问题，内存中的图像对象的显示错误问题等等，都特别让人伤脑筋...虽然这种代码的意义不大（毕竟只适用于这个特定的验证码），但是做为自己写的第一个能用的机器学习程序，还是挺有里程碑意义的。自己mark下。
学了几天机器学习的原理，感觉还是要自己动手写一个像样的程序才行。正好刚研究过deeplearning.net上的那个识别mnist数据库的源码，于是打算利用一下写一个识别验证码的程序。...因此我当前的任务就是将一张实实在在的图片转换成计算机可以识别的格式，并且进行好预处理，选择好特征值，而不用考虑机器学习代码的细节（这个的确有点难）。但是仅仅是处理好这些事情也并不容易。...获得训练集 本来想在网上找点靠谱的识别平台，但是不管要不要钱，效果都不好。所以，，甭想了，先人脑识别500张再说。。。。。。 为了方便以后使用，我就用他的文件名来记录实际的值。...这一点大大降低了识别的难度，因为这样我们就可以将字符进行分割，从而把问题转化为对单个字符的识别。否则用普通的办法就难以下手了。 字符的颜色固定，都是蓝色。...下载了大量的数据之后发现竟然有大量的图片出现重复，于是我猜他的图片并不是动态生成的，而是静态读取的。这么说来就算再不济，我也完全可以把他的图片全部下载，找个验证码平台识别好然后进行hash查找。
文件组成 为了实现训练以及识别的过程，我总共设计了6个文件，作用如下： 文件作用split.py用于将验证码中四个小字符分割出来，并分类保存。...train.py这是开始训练的接口check.py这是利用训练结果进行识别的接口 还有两个文件夹： 文件夹作用recognized/用于保存可作为训练集的图片，图片以内容的实际值命名number/用于保存分离子图后的小图片...，以类似0/ 1/ a/....的文件夹的形式进行分类 运行依赖 这里我使用的是python2.7版，需要以下必要的运行库的支持： theano： 安装： $sudo pip install theano...但其实这里的难点不是代码本身，而是要观察每张图片分隔的界限。由于普通图片查看器的并没有标尺，为了观察的更细致，我用的是GIMP（Ubuntu中的ps）进行观察。...但是在后来的评估中，为了提高识别准确率，又加入了三个特征，即：空白的联通块数、字符的边界像素个数、字符的填充像素个数。事实证明这三个特征极大的提高了验证的准确性。
这样就只保留了字符的骨架，生成的图片十分便于特征值的测量与计算，而且极大消除了噪声的影响。...blur2函数实现的是对图片的模糊化再二值化，为的是将图片变“粗”一点，便于后续的学习(这也是后来偶然发现的提高学习准确性的方法)。注意模糊参数的调节。...count_border和count_fill函数实现的是边界黑点的计数，以及黑点数目的计数。这只是我开脑洞想到的特征，好像也有点用的。...check.py 这个文件封装了调用训练成果进行识别的接口。由于懒得优化之前的代码结构，这里没有实现代码重用而是相当于重新写了一边之前的图片处理的过程。...nRecognized '+str(size)+' pictures , in '+str(cost)+' s\n' else: print recognize(sys.argv[1]) 这里实现了对单个文件的识别以及文件夹下所有文件的批量识别
“刷手”识别·原理解析 墨奇科技的“刷手识别”采用掌纹掌静脉识别，流程与一般的生物特征识别技术类似，包括图像采集、图像预处理、特征提取与匹配。...掌静脉信息不易伪造 墨奇“刷手”识别利用的掌静脉藏于皮肤之下，特征信息难以伪造，且需要有流动的血液才能使设备识别，自带活体检测功能，让身份识别更安全。 主动识别，保护隐私 “刷手”识别需要主动授权。...场景丰富，方便运维 刷手设备可以与设备拥有方的系统软件进行集成，运用在各类需要身份识别的场景。...“刷手识别”·未来“近”在“掌“中 “刷手”这样安全高效的身份识别方式，离我们其实并不遥远。 近些年，国外大厂开始关注“刷手”技术，相关产品也逐渐进入人们的视线。...墨奇 M1 智能通行一体机可以在 50,000 本地库容上，以 250 毫秒的速度实现精准识别，误识率小于 0.01 % ，满足智慧园区、社区、医院、学校、酒店公寓、写字楼等场景的身份认证需求。
近日，由斯坦福大学、霍华德·休斯医学研究所(HHMI)、布朗大学等机构的科研人员联合研究，该研究首次从脑电信号中解码手写字母的动作，使瘫痪人士意念中的写字动作可以实时转换成屏幕上的文字。...该项研究结果显示意念写字速度破纪录，写字速度能达到每分钟90个字符，原始准确率为94.1%。利用计算机通用自动校正功能，内容正确率进一步提高到99%以上。远超其他脑机接口的意念写字速度。...植入大脑的微型电极阵列 大多数关于人类如何使用工具的大脑机制的研究都集中在人们看到工具或手的图像时记录的大脑活动，而不是在人们使用工具进行实际手部运动时的大脑活动。...如果说2017年研究的模式类似于打字，那么《自然》杂志的最新研究的模式类似于手写。尽管他的手臂或手不能动， T5专注于尝试用假想的笔写出字母表中的单个字母。...他把每个字母重复10次，让软件“学习”识别与他努力写那个特定字母相关的神经信号。 在随后的多个小时的测试中，向T5展示了几组句子，并指示他们在大脑中以“手写”每个句子。
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