针对多个行业客户对自动识别VIN码的迫切需求，我公司开发出VIN码识别技术，只需在APP中集成Vin码识别技术，即可通过手机摄像头，扫描识别VIN码，快速完成识别录入。? 针对多个行业客户对自动识别VIN码的迫切需求，我公司开发出VIN码识别技术，只需在APP中集成Vin码识别技术，即可通过手机摄像头，扫描识别VIN码，快速完成识别录入。 APP调用VIN码识别SDK后，用户采用手机、平板电脑对汽车上的VIN码进行拍摄识别即可拍照识别VIN码。? Vin码拍照识别云端sdk是通过服务器平台的拍照录入，处理来获取汽车Vin码，从而进行解析获得车辆信息，Vin码拍照识别云端sdk技术可以通过简单的图片信息、视频流信息抓取Vin码，做出Vin码识别解析 如今Vin码拍照识别云端sdk也支持行驶证上的vin码识别了，十分之便利。?
vin码识别产品相比移动端OCR SDK具有部署简单、更新维护方便、应用平台更广等明显的优势。 汽车vin码.jpg 在二手汽车的交易中，汽车行业信息化成为必然趋势，即汽车VIN码解析的数据，以及保养数据的提取，都与vin码息息相关。 在汽车后市场数据信息化过程中始终离不开汽车VIN码（也叫车架号，是车辆身份证）信息的采集。 由于VIN码车架号是由17位数字和字母排列而成，传统手工录入需要在数字和字母间不断切换输入，存在着效率低、易出错、耗时长的痛点。 VIN码识别云端移动端软件的特点：VIN码识别操作简单：用手机“扫一扫”就可以识别汽车VIN码，或拍照上传即可；VIN码识别识别类型多样：支持图片导入、拍照和视频流识别。
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VIN码识别SDK技术参数：(1)机动车VIN码识别SDK支持平台：Android2.3以上、iOS6.0以上；(2)机动车VIN码识别SDK支持二次开发：提供Android开发JAR包，IOS平台.a 静态库开发包；(3)机动车VIN码识别SDK识别模式：视频预览模式ocr识别；(4)机动车VIN码识别SDK授权方式：项目授权、时间授权、版本授权、按终端数量授权（Android平台）；每个人都有身份证 ，每台通讯设备都有mac地址，相应的，每辆车都有唯一的VIN码。 VIN码就是车的身份证，它包含了车辆的生产厂家、年代、车型、发动机代码及组装地点等信息，在注册、年检、保险、维修、保养、二手车交易、直至报废的过程中，都要用到VIN码。 众多应用场景下，都需要输入VIN码，如果手工输入，不仅速度慢，还容易出错，严重影响工作的正常进度。
但是，目前大部分的VIN码识别APP、微信服务号、VIN码查询网页都是基于手工录入VIN码的，由于17位码是由数字和英文混合排列组成，在手机上手动输入17位的VIN码，速度慢，易出错，经常需要多次输入、 那么，如何快速录入并解析VIN码呢？ 接着说说手机拍照VIN码识别技术的优点： 手机拍照VIN码识别速度快：只需1秒就能识别出VIN码； 识别准：准确率达98%； 手机拍照VIN码识别开发包自带解析库，无需联网本地识别 ； 应用场景广：同时适配前风挡VIN码识别、发动机铭牌上的汽车VIN码识别、行驶证VIN码识别。 传统的手工录入车架号VIN码的方式存在效率低、易出错的弊端，也无法构建自动化的查询平台。因此，运用手机拍照VIN码识别技术在汽配市场服务是大势所趋。
什么叫VIN码？ VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。 现在，通过自主研发的OCR技术，研发出VIN识别码OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式，解决了录入中容易出现问题的痛点，VIN识别码OCR识别技术是采用视频流识别的形式，只需用手机扫一扫， 轻松识别车辆VIN码，大大提高了工作效率。 车架号VIN识别码OCR识别技术是基于移动端（Android、iOS）操作系统开发的快速输入技术，通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN码的编号。 VIN识别码OCR识别软件特点如下：1、秒速识别车架号，彻底解决手工输入痛点2、视频预览识别VIN码3、适应性强，白天晚上均可准确识别车架号VIN识别码OCR识别技术参数：(1)支持平台：Android2.3
----Java代码：** * Definition for binary tree public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right TreeNode root = reConstructBinaryTree(0, pre.length-1, pre, 0, in.length-1, in); return root; }}c++代码如下 (Pre); root->left = root->right = NULL; if(root_index > 0){ root->left = Build(Pre+1,Vin,root_index); *Pre,*Vin; Pre = new int; Vin = new int; for(int i = 0 ; i < len ; i++){ Pre = pre; Vin = vin; } TreeNode *root = this->Build(Pre,Vin,len); return root; }}; ??
漏洞1：VIN会话劫持这是一个会话漏洞，恶意用户可以借此获取另一用户的VIN（车辆识别号）。VIN是车辆匹配用户账户的ID号，VIN码被用于将ConnectedDrive设置备份到他们自己的账户上。 Mejri表示他这种攻击可以绕过VIN会话验证，然后使用另一个VIN接入访问以编辑其他用户的汽车设置，具体的流程如下：1.打开宝马connecteddrive的WEB界面，然后进行登录操作：https: www.bmw-connecteddrive.co.ukcdp2.浏览My Settings模块3.开始运行会话tamper，包含一个新的随机VIN4.保存请求，并操纵会话tamper，添加需要的值5.继续进行GET请求6.现在该模块打开了，而VIN 码的限制也就被绕过了7.你现在可以向接口添加自己的VIN，用同一VIN码来添加另一辆车到这里，你就可以成功地复现这个影响宝马车connecteddrive的漏洞了。 漏洞2：ConnectedDrive系统WEB的XSS第二个漏洞出现在门户页面上重置密码处，也就是passwordResetOk.html文件。
TreeNode *reConstructBinaryTree(vector pre, vector vin) { if (pre.empty() || vin.empty()) return NULL root = new TreeNode(pre); vector lpre, lvin, rpre, rvin; for (int i = 0; i < vin.size(); i++) { if (vin （2）使用原数组-采用左节点个数构建TreeNode *preForConstructBinaryTree(vector pre, vector vin) { return preAndVin(pre, return root; }};（3）使用原数组-采用右节点个数构建所以对于左子树来说：前序遍历下标范围 = 中序遍历下标范围 = 对于右子树来说后序遍历下标范围 = 中序遍历下标范围 = 所以，上述代码改为 = postAndVin(post, pEnd - (vEnd - i), pEnd - 1, vin, i + 1, vEnd);
T2_HU_INFO(models.Model): key_id = models.CharField(max_length=30,verbose_name=主键, primary_key=True) vin = models.CharField(max_length=20, verbose_name=车辆识别码) sw_version = models.CharField(max_length=200, = models.CharField(max_length=20, verbose_name=车辆识别码) create_time = models.DateTimeField(verbose_name = models.CharField(max_length=20,verbose_name=车辆识别码, primary_key=True) last_time = models.CharField( for single in tests.DT_T2_HU_ACTION_DATA: T2_HU_ACTION_DATA.objects.create(key_id=single, vin=single,
图b 交易的详细信息浏览器中显示的许多内容都已经转换成了方便大家阅读的信息，在实际的记录中并不是这样存储的，而是分为两个部分：输入vin、输出vout。 比特币系统中规定：vin一定是来自于以前的某笔交易的vout，这样一笔一笔交易形成一个链条，一直连到创币交易coinbase。 交易费交易费并没有直接记录在交易里，而是通过一个公式计算出来的： 交易费 = sum(vin) - sum(vout)上面的例子里vin的金额是98595146，vout里是98422648+100000 脚本再重复一遍，vin要指向以前交易的vout，那么我是不是能够把vin指向别人的vout？去花别人的BTC？ 小结：交易里主要记录着输入vin和输出vout输入vin来自于以前一笔交易的voutvout里通常有一个找零地址和找零金额交易费 = sum(vin) - sum(vout)vout里记录着锁定脚本vin
由spring管理的线程池进行并发制单的业务设计：业务需求：多个通道进行数据采集，数据采集就是拿着VIN码去抓取数据，但是当VIN码很多时，采集的速度就很慢，所以实施多线程多并发进行采集。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2、线程制单业务(这里是伪代码)，将符合条件的VIN码进行数据采集，否则记录到指定容器中统一处理(退单 初始化任务(VIN码)队列： 1 public 2 class InitQueue { 3 4 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger lock = new Object(); 静态锁，任务队列在某一时刻只能由一个线程操作 8 private static List errorVinList = new ArrayList(); 存放不合理VIN > 0){18 logger.info(任务队列目前有{}个任务,queueSize);19 String thisVin = taskQueue.poll();20 logger.info(当前任务VIN
右子树后序遍历 + 跟节点1.前序遍历的头部为跟节点2.中序遍历以跟节点分割，左侧为左子中序遍历，右侧为右子树中序遍历3.根据中序遍历得到的左子树右子树的长度，得到左子树的前序遍历和右子树的前序遍历1.3 代码let pre;let vin; while((pre = readline())! =null){ vin = readline(); print(getHRD(pre,vin));} function getHRD(pre, vin) { if (! 2.3 代码function reConstructBinaryTree(pre, vin) { if(pre.length === 0){ return null; } if(pre.length =
c++代码： 1 ** 2 * Definition for binary tree 3 * struct TreeNode { 4 * int val; 5 * TreeNode *left; 6 * NULL) {} 8 * }; 9 *10 class Solution {11 public:12 TreeNode* reConstructBinaryTree(vector pre,vector vin pre.size() == 0) {20 return NULL;21 }22 中序中root的位置 23 int i;24 for(i = 0; i < vin.size(); i++)25 if(vin vector inRight;31 vector preRight;32 左子树的先序和中序序列33 for(int j = 0; j < i; j++) {34 inLeft.push_back(vin inLeft);45 root->right = reConstructBinaryTree(preRight, inRight);46 47 return root;48 }49 }； java代码：
VIN 能够根据几帧连续的视频，推断（infer）上面多个物体接下来所处的位置。这与生成模型不同，生成模型生成的结果是从视觉上“想象”出来的，而 VIN 则是根据物体彼此之间的基本关系演化推断出的。? 左边是真实结果（ground-truth），右边是 VIN 的预测。在连续大约 150 帧的视频中，VIN 给出了极为接近的模拟，这之后的预测结果从肉眼看来也算是合理的。 结合在一起，VIN 的两大模块能够处理一段视觉场景，并且预测其中每个不同物体在现实物理规律下会发生的情况。 DeepMind 研究人员在各种不同的环境中测试了 VIN，包括弹跳台球、有弹簧连接的质体，以及行星引力系统。 为了避免进行复杂的自然语言处理，问题是手工编码决定的。此外，在图像方面，数据集也做了简化处理，降低了图像处理中涉及的复杂问题。每个图像都有 10 个关系问题和 10 个非关系问题。
一次简单的HPP绕WAF 利用代码中的一段错误，导致我们可以利用hpp来完全绕过防御规则。 WAF绕过中，对规则与正则的绕过总是有局限性的。 直接操作单引号报错：闭合一波：直接被干掉……仔细看了下第一包的响应：asp.net，基本锁定IIS+ASP.NET，此时hpp不香吗结合报错回显，直接构造payload：vin=11111111111111)&vin =and+1=db_name()--+-参数连接时用了逗号，将payload简单修改下：vin=11111111111111&vin=)+and+1=db_name()--+-也可以直接用注释符包含：依次注出其它库
这是一个 vin 在测试集上的输出。绿色为最短路，红色为 vin 的输出结果。注意到虽然没有跟从最短路，但 vin 依然做出了有效的决策，避开了所有障碍并达到了终点。感知 & 控制? 对于 vin 最重要的一点是，由于 vin 仅仅是一个特定形式的神经网络，他可以作为一个部分轻松的和其他神经网络结构组合。比如，我们这里将 VIN 应用到了真实的超高分辨率的图线应用中。 我们只需要在 vin 中增加一些图像处理层，就可以直接将 vin 应用到这个任务中了。 Vin 并不是一直成功，但是显然 vin 展示了一种很合理的移动策略。更多实例?除此之外，我们还将 VIN 应用到了一个完全不同的领域，自然语言处理。 我们将 vin 的输出作为额外信息作为反应式网络的输入。我们发现利用 vin 的额外信息，原文提出的反应式网络也有了更好的泛化能力。
NULL), right(NULL) {} * }; *class Solution {public: TreeNode* reConstructBinaryTree(vector pre,vector vin TreeNode *ret = new TreeNode(root); int inRootIdx = 0; for(inRootIdx=0; inRootIdx < len; ++inRootIdx) { if(vin break; } } for(int i=0; i < len; ++i) { if(i < inRootIdx) { leftPre.push_back(pre); leftIn.push_back(vin ); } else if(i>inRootIdx) { rightPre.push_back(pre); rightIn.push_back(vin); } } ret->left = reConstructBinaryTree
生成式模型可能视觉地「想象」接下来的视频画面，但 VIN 是预测关联物体间的潜在关系状态。?VIN 动态预测（右）与真值模拟（左）的对比。VIN 接受 6 帧画面的输入之后，能够预测 200 帧。 研究人员在多种系统中测试了 VIN 的能力，包括桌球撞击、行星系统的引力关系等。结果显示 VIN 能够准确预测物体在未来数百步发生的事。 其中视觉编码器以连续帧的三元组为输入，并为每个三元组中的三帧输出一个状态码。该视觉编码器在输入序列上以一种滑动窗口的形式工作，然后得出一个状态码序列。 应用于该编码器的解码后的输出上的辅助损失（auxiliary losses）有助于训练。 其预测的状态码是线性编码的，然后在训练时被用在预测损失中。?图 2：帧配对编码器（Frame Pair Encoder）和交互网络（Interaction Net）。
`BUSINESS_ID` as B2, B2 B3为需要进行关联查询的参数值 #{vin} as B3 FROM b_ev_fleet_structure s WHERE s.EV_FLEET_ID `BUSINESS_ID` as B2, #{VIN} as B3 VIN 为关联sql中的参数名 FROM b_ev_fleet_structure s WHERE s.
主要讲解在书的62页，主要贴自己的代码和自己的理解。主要利用的规律如下图:? 代码这里我们递归开始之前传入的是整个pre和in数组，然后在之后的递归中再改变pre和in的大小struct TreeNode *test(int *pre_start, int *pre_end, int public: 题目给的要求传进来的参数是两个vector，所以想要做递归，还需要改成数组形式才可以 TreeNode *reConstructBinaryTree(vector pre, vector vin 然后传入到递归函数中 return test(&pre,&pre+pre.size()-1,&vin,&vin+vin.size()-1); }};
汽车相关识别（Vehicle OCR）提供驾驶证识别、行驶证识别、车牌识别、车辆VIN码识别等多种服务，支持将图片上的文字内容，智能识别为结构化的文本，可应用于车主身份认证、ETC出行、违章识别、停车管理等多种场景，大幅提升信息处理效率。大幅提升信息处理效率。
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