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
Unsplash 重置 reset 和默认 base:消除默认样式和浏览器差异,并设置部分标签的初始样式,以减少后面的重复劳动 统一处理:建议在这个位置统一调用背景图(这里指多个布局或模块或元件共用的图)和清除浮动(这里指通用性较高的布局、模块、元件内的清除)等统一设置处理的样式 布局 grid (.g-):将页面分割为几个大块,通常有头部、主体、主栏、侧栏、尾部等 模块 module (.m-):通常是一个语义化的可以重复使用的较大的整体,比如导航、登录、注册、各种列表、评论、搜索等 元件 unit (.
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如,流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha),可以生成不同难度的验证码。
来源:http://www.hi-roy.com/2017/09/19/Python验证码识别
不同于以往通过心理诱骗暗示或欺诈手段社会工程学举例,本次为大家介绍一种特殊的结合刑侦推理及利用技术手段实现的社会工程学实例,可以把它归类为特殊层面的信息收集手段——通过照片确定发拍照人所在的位置,这种社工手段严格来说也算定位技术。
如果你关闭自动识别后 ,又希望某些电话号码能够链接到 iPhone 的拨号功能 ,那么可以通过这样来声明电话链接 ,
2018年10月15日美国西海岸时间,Adobe 在 MAX 2018 创新大会上发布了 Creative Cloud 中的几项重大更新,包括 Photoshop CC、Lightroom CC、Illustrator CC、InDesign CC、Premiere Pro CC。当然,还包括刚刚在中国与大家见面的 Adobe XD CC。接下来,就请跟随我们一起看看今年Max中都有哪些重大更新吧!
本项研究通过记录左半球视觉区域内2分钟电生理反应的方法,在5岁学龄前儿童群体中发现了稳定且独特的对文本信息敏感的脑电信号。这一脑电信号与学龄前儿童的基本字符认知能力(一项独立采取的行为测量)有显著相关性,说明存在除了视觉熟悉之外的特异化神经回路,这些发现还强调了高度灵敏客观的非行为测量方法对发展中个体字符认知能力(阅读能力的前身)评估的潜力。本研究由比利时鲁汶大学心理科学研究所和神经科学研究所的Aliette Lochya, Marie VanReybroecka, 和Bruno Rossion发表在PNAS上。
前面我在2万字硬核剖析网页自定义字体解析(css样式表解析、字体点阵图绘制与本地图像识别等)一文中,讲解了通过图像识别来解析自定义字体,但是图像识别的缺点在于准确率并不能达到100%,还需要二次修改。
对于验证码破解,我在去年写过一篇文章我深度学习0基础,还训练出一个识别验证码模型!,并且把代码放在GitHub上,GitHub地址大家就直接访问前面那篇文章就知道了。最近有些GitHub上过来的小伙伴问我各种各样的问题,其中有一个就是如何生成训练所需要的数据集,这里也就是指验证码。
通过上一篇文章,我们对乔巴乐高海报平台的整体架构有了初步的了解。今天我们深入到编辑器部分,对其中的难点和实现细节进行分析。
从 2012 年开始,H5 成为 html 最后一个稳定版本,不再兼容之前的 API,从此诞生的每一个新 API,一旦结束试验期将永远存在,2015 年 ES6 的出现又淘汰掉一堆 JavaScript 框架,再结合 CSS3,前端原生 API 已经可以替代任何脚手架和打包工具,本文介绍使用原生代码替代前端流行框架的解决方案:分析框架提供的每一个特性以及相对应的原生替代品。
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?
图像文字作为信息传递的重要载体,图像文字识别对于高效化办公,场景理解等有着重要的意义。
可能有部分nodejs开发者因为安装图形库很麻烦,都用svg-captcha来生成图形验证码
总是忘记给ie做特殊样式处理,以前打游击,不做也就算了,以后可不行,得对自己的“孩子”负责。。 一、先说IE老大的兼容 知道了一些常用的css属性兼容方法确实可以解决问题, 但我不知道我自己的ieTester是不是假的,很多网上说的ie8能识别、ie6,7不能识别的符号,我的ieTester6,7还是能识别。针对ie的兼容还有后缀\9\0写道一起的方法,说是只针对ie9,其实ie8也可以、怀疑自己用的是假的ie9。 总结了一些,常见的IE hack写法,对比正常写法,列表及实际功能如下 backgrou
逛github的时候偶然看到了这个开源项目,十分的良心,于是决定记录这篇文章,技术没有边界,开源是一种精神,向大神致敬
安装好之后我们在E:\Z_Enviroment\Go 下可以看到安装好的go文件。
台前,以对话形式出现的ChatGPT成为当前人工智能变革浪潮的佼佼者,“懂语言者得天下”是现今大模型市场显著的商业现实。幕后, NLP、CV 的发展使得AI的价值被大众重新挖掘。多模态的发展也让文图处理的价值到达了新的高峰,而这其中,以OCR技术为基础的AI视觉技术也有较为亮眼的表现。
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。
我们上一章使用MNIST数据集进行训练,获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够,不足于让模型收敛,最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行标注是非常消耗时间了,而最近非常火的生成对抗网络就非常方便我们数据的收集。对抗生成网络可以根据之前的图片训练生成更多的图像,已达到以假乱真的目的。
CSS作为网页样式的描述语言,在百度一直有着广泛的应用。本文档的目标是使CSS代码风格保持一致,容易被理解和被维护。
CSS 作为网页样式的描述语言,在百度一直有着广泛的应用。本文档的目标是使 CSS 代码风格保持一致,容易被理解和被维护。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data type normalization Formatting normalization (date
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。
一、字体属性 字体 font-family可以把多个字体名称作为一个“回退”系统来保存。如果浏览器不支持第一个字体,则会尝试下一个。浏览器会使用它可识别的第一个值。 body { font-family: "Microsoft Yahei", "微软雅黑", "Arial", sans-serif } 大小 可以通过font-size来说设置字体大小的像素值,如果设置成inherit表示继承父元素的字体大小值。 p { font-size: 16px; } 字重(粗细)
数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。
既然思路能走得通,那么咱们先搞图像识别。准备数据->训练数据并保存模型->使用训练模型预测结果。
Python Pillow库的简单使用 使用Python生成一张用于登陆验证的字符图片, 代码使用了Pillow,Anaconda已经默认安装此库,如果你使用的是官方版的Python需要先下载此库。 代码如下,在注释中予以说明: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import random #定义一个生成随机字符的函数 ASII码表 48-57: 0-9 65-90: A-Z 97-122: a-z def randCha
即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分
解释: BEM是一种命名方法,能够帮助你在前端开发中实现可复用的组件和代码共享。 BEM的命名规矩很容易记:block-name__element-name--modifier-name,也就是模块名 + 元素名 + 修饰器名。 示例:
表格识别的研究主要涉及两个方面,一方面是对单元格内的文本进行识别,这一步通常是在确定单元格区域后,利用较为稳定的光学字符识别方法(OCR)来实现,这一方面不是表格识别研究的重点,不在此展开;另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格分类、以及表格信息抽取等任务,这是当前表格识别研究的热门领域之一。下文会对表格信息抽取进行展开讲述。
z-index 属性设置元素的堆叠顺序,拥有更高的堆叠顺序的元素总是会处于堆叠顺序较低的元素的前面
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。
有了上一篇基础知识的储备,本节就来制作一下简易版的MARVEL的片头动画。【点击观看动画效果】
preserve log disable cache source -> search 、 snippet script 、 override 重写覆盖脚本 (也可以用 fiddler 支持正则更智能)、 Ctrl键 切换智能提示…
Word系统中有自带的一些公式,比如二次公式、二项式定理等,若是需要直接点击插入——符号——公式,选择公式即可插入到文档中。
该文章介绍了一种伪元素的投影效果,可以应用在字体投影效果上,具有较好的视觉效果。同时,文章还介绍了如何通过伪元素实现更多的效果,并给出了一个示例。
绑定tap方法的dom元素,触发该方法时,该dom元素下方同一位置的dom元素会触发click事件或者有浏览器认为可以被点击交互的dom元素(input的focus事件),称为tap击穿现象。
行内分式 \(\frac{x+y}{y+z} \) (显示为:
一、CSS介绍 CSS(Cascading Style Sheet,层叠样式表)定义如何显示HTML元素。 当浏览器读到一个样式表,它就会按照这个样式表来对文档进行格式化(渲染)。 二、CSS语法 1
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入,与来自分词器的图像描述嵌入相结合,以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失,以进一步提高写作准确性。据作者所知,AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是,AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合,用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验,作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外,作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M,该数据集包含300万个图像-文本对,并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集,作者提出了AnyText-benchmark,用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码:https://github.com/tyxsspa/AnyText
上次在文章ThreeJS中三维世界坐标转换成二维屏幕坐标介绍了三维二维坐标的转换方法,今天结合一个用例具体说下用法。
通过CSS样式表,可以自定义字体。下载想要的字体库,然后在工程里创建一个存放字体库文件的目录,把下载好的字体库文件存放进去,之后就可以引用这目录里面的字体库了,使用@font-face来自定义字体库,例如我下载了一个×××字体,然后在工程中创建了一个font目录,把字体库文件放入进去:
CSS(Cascading Style Sheet,层叠样式表)定义如何显示HTML元素。
某一个合同需要在线生成,其中一部分内容是固定的,而另一部分内容是需要添加和编辑的。
直接上源码,这是一个收费的且不开源的库,测试效果也不太理想 亲测效果: 对于相同字体。非倾斜的,比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do,识别率还是挺高的; 对于斜体或者其他变异的,如下代码识别率就很低了,可能需要调整识别引擎的参数了,大家自己查找测试下。 这个测试版本的,会有弹出对话框 框框~~ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
在小程序 textarea 组件上展示一个模态弹窗组件,会发现 textarea 中输入的文字内容,会直接穿透模态弹窗显示在最上面,而且还能点击输入文字。
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