OCR与Tesseract介绍将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）。可以实现OCR的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR库，或者是在上面进行定制。Tesseract是一个OCR库，目前由Google赞助（Google也是一家以OCR和机器学习技术闻名于世的公司）。Tesseract是目前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。除了极高的精确度，Tesseract也具有很高的灵活
系统 2019-09-27 17:53:50 1997
在日常PC端的Python爬虫过程工作中，Chrome浏览器是我们常用的一款工具。鉴于Chrome浏览器的强大，Chrome网上应用商店很多强大的插件可以帮助我们快速高效地进行数据爬虫。今天推荐的6款Chrome插件，可以大大提升我们的爬虫效率。EditThisCookieEditThisCookie是一个Cookie管理器，可以很方便的添加，删除，编辑，搜索，锁定和屏蔽Cookies。可以将登录后的Cookies先保存到本地，借助cookielib库，直
系统 2019-09-27 17:53:24 1997
最近学习了python基础，写一下3大排序练练手：复制代码代码如下:'''Createdon2013-8-23@author:codegeek'''//冒泡排序defbubble_sort(seq):foriinrange(len(seq)):forjinrange(i,len(seq)):ifseq[j]
系统 2019-09-27 17:52:28 1997
一、首先二叉树的定义：classTreeNode:def__init__(self,x):self.val=xself.left=Noneself.right=None构建一棵二叉树：classNode(object):def__init__(self,val):self.val=valself.lchild=Noneself.rchild=NoneclassTree(object):def__init__(self):self.root=Noneself
系统 2019-09-27 17:52:24 1997
#下载一个网页importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模拟浏览器发送http请求response=requests.get(url)#编码方式response.encoding='utf-8',如果下载下来的网页内容有中文乱码现象就需要加上这一句话#网页源码html=response.text#[0]取列表下第0个元素.#eg:title的输出结果为：['斗神狂飙无弹窗
系统 2019-09-27 17:52:18 1997
作为eclipse的忠实粉丝，我自然乐意用eclipse来编写。于是捣鼓了一小会儿就搞好了。但是我运行的第一个程序出现了一个很奇怪的问题：SyntaxError:(unicodeerror)‘utf-8’codeccan’tdecodebyte0xceinposition16:invalidcontinuationbyte我隐约的看到了utf-8，知道了肯定是编码的问题，可是我寻思我没有写汉字呀原来是自动生成的日期中有中文。删掉就好了。但是如果我们真的需要
系统 2019-09-27 17:52:01 1997
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1997
记住以下几点:直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。def__setitem__(self,key,value):super().__setitem__(key,[value]*2)#错误案例classAnswerDict(dict):def__getitem__(self,item):#错误案例return42impor
系统 2019-09-27 17:50:43 1997
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1997
Apache配置文件：httpd.conf文件#指定Apache的安装路径，此选项参数值在安装Apache时系统会自动把Apache的路径写入。ServerRoot"/www/server/apache"#Listen主要侦听web服务端口状态，默认为：80，即侦听所有的地址的80端口，注意这里也可以写成IP地址的侦听形式，不写即默认的地址：0.0.0.0Listen106.15.88.162:80Listen80#指定Apache运行用户配置Userww
系统 2019-09-27 17:49:45 1997
