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

移动端常用的meta总结

声明viewport视口 viewport对于移动端设备来说非常的重要,用于定义视口的各种行为。其中最为重要的就是要设定一个展示页面的宽度width=device-width,如果我们不设置的话,width默认的值是980PX,假设我们当前用的是IPHONE 5来访问H5页面,IPHONE 5本身的宽度只有320PX,但是设备定义了H5页面展示的区域宽度应该是980PX,这样的话要想把H5页面全部进行展示,只有整体缩小大约三倍或者让用户在320PX的区域中来回的挪动才能看全整个H5页面。这种方式用户的体验度会非常的差,所以我们设定width=device-width,意思是当前设备屏幕有多宽,那么就按照多宽来渲染页面,这样就不会出现需要靠缩小或者左右移动来看完整个页面了。

03
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

    01

    作业人员护目镜佩戴自动识别

    作业人员护目镜佩戴自动识别通过python+yolo深度学习算法模型,作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型利用布设摄像头并结合图像算法能够实时监测作业人员是否佩戴护目镜。一旦发现未佩戴的情况立即发出警告,并及时记录异常情况。作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列检测精度高,但是由于其网络结构是双阶段(two-stage)的特点,使得它的检测速度不能满足实时性,饱受诟病。为了打破这一僵局,设计一种速度更快的目标检测器是大势所趋。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。

    03

    Android开发笔记(一百五十)自动识别验证码图片

    若问目前IT领域最炙手可热的技术方向,必属人工智能(简称AI)无疑。前有谷歌的阿法狗完胜围棋世界冠军柯洁,后有微软小冰出版了诗集《阳光失了玻璃窗》,一时间沸沸扬扬,似乎人工智能无所不能,从而掀起了人民大众了解和关注AI的大潮。 虽然人工智能看起来仿佛刚刚兴起,但是它的相关产品早已普遍应用,在工业制造领域,有越来越多的机器人用于自动化生产;在家庭生活领域,则有智能锁、扫地机器人等助力智能家居。这些智能产品的背后,离不开人工智能的几项基本技术,包括计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘与分析等等。这几项技术的应用说明如下: 1、计算机视觉,包括图像识别,视频识别等技术,可应用于指纹识别、人脸识别、无人驾驶汽车等等; 2、自然语言处理,包括音频识别、语义分析等技术,可应用于机器翻译、语音速记、信息检索等等; 3、数据挖掘与分析,包括大数据的相关处理技术,可应用于商品推荐、天气预报、红绿灯优化等等; 上述的几个人工智能应用,看似牛逼,可是这跟Android开发有什么关系呢?其实手机App很早就用上了相关的智能技术,还记得12306网站的神奇验证码吧,买张热点地区的火车票一直是个老大难,常常在火车站售票窗口排了许久的队伍,终于排到你的时候却发现目的地的火车票卖光了。特别是春运的时候,即使不到售票窗口排队,而是到12306网站买票,也常常因为各种操作问题贻误下单,于是各种抢票插件应运而生,帮助用户自动登录、自动选择乘车日期和起止站点、自动下单抢票。抢票插件的核心功能之一,便是自动识别登录过程中的验证码图片,原本这个验证码图片是用来阻止程序自动登录的,然而道高一尺魔高一丈,任你采取图片验证码又如何,抢票插件照样能够识别出图片所呈现出来的形状。注意,这里提到的识别图片中的验证码,即为人工智能的一项初级应用。 验证码图片识别,最简单的是数字验证码,因为数字只有从0到9一共十个字符,并且每个数字的形状也比较简单,所以本文就从数字验证码的识别着手,拨开高大上的迷雾,谈谈人工智能的初级应用。 先来看看一张再普通不过的验证码图片:

    02

    毛灵栋 : 以兴趣为壤,育能力之实 | 提升之路系列(一)

    导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我

    02
    领券