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 1880
《lnmp一键安装包》中需要获取ip地址，有2种情况：如果服务器只有私网地址没有公网地址，这个时候获取的IP（即私网地址）不能用来判断服务器的位置，于是取其网关地址用来判断服务器在国内还是国外（脚本为了使国内用户快速下载，yum源自动设置成163，这个情况就需要获取网关地址）；如果服务器有公网地址，这时获取的IP地址可用来直接判断服务器地理位置。获取服务器IP，如果有公网地址就取公网地址，没有公网地址就取私网网址下面是之前我用shell来获取本地IP脚本：
系统 2019-09-27 17:53:41 1880
python字符串/列表/字典互相转换目录字符串与列表字符串与字典列表与字典字符串与列表字符串转列表1.整体转换str1='helloworld'print(str1.split('这里传任何字符串中没有的分割单位都可以，但是不能为空'))#输出：['helloworld']2.分割str2="helloworld"list2=list(str2)print(list2)#输出：['h','e','l','l','o','','w','o','r','l'
系统 2019-09-27 17:53:33 1880
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 1880
案例：爬取使用搜狗根据指定词条搜索到的页面数据（例如爬取词条为‘周杰伦'的页面数据）importurllib.request#1.指定urlurl='https://www.sogou.com/web?query=周杰伦''''2.发起请求:使用urlopen函数对指定的url发起请求，该函数返回一个响应对象，urlopen代表打开url'''response=urllib.request.urlopen(url=url)#3.获取响应对象中的页面数据:r
系统 2019-09-27 17:53:11 1880
小编给大家带来了用python实现用户多次密码输入错误后，用户锁定的实现方式，以及具体的流程，让大家更好的理解运行的过程。1.新建一个文件，用以存放白名单用户（正确注册的用户格式：username:password），再建一个文件，用以存放黑名单用户（输入三次用户名均错误的用户）。2.读取白名单文件，将内容赋值给一个变量，并关闭。3.将变量以“：”分割，分割出得第一位（索引为0）赋值给username，第二位（索引为1）赋值给password。4.读取黑名
系统 2019-09-27 17:53:10 1880
本文实例讲述了Python的面向对象思想。分享给大家供大家参考。具体分析如下：面向对象的基本思想是封装，继承，多态。首先是继承：定义一个类：复制代码代码如下:classBird(object):have_feather=Trueway_of_reproduction='egg'调用这个类：复制代码代码如下:summer=Bird()printsummer.way_of_reproduction与Java不同是，Python是不需要new来实例化类的。同样，
系统 2019-09-27 17:53:08 1880
知识汇总：1-Python语言里一切数据都是对象2-整数：1-python2:int----long（长整数）2-python3:中只有int没有long3-怎么查看类型---type(100)--有返回值--该类型---3-浮点数--小数：type(3.0)------没有double4-数字的运算：1-加法+2-减法-3-乘法*4-除法/1-在python39/4==2.25肯定带小数点等价python2-9//4==22-在python29/4==2
系统 2019-09-27 17:52:42 1880
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 1880
如下所示：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportthreadingimporttimeclasspostrequests():def__init__(self):self.url='请求网址'self.files={'unknown_image':open('刘诗诗.jpg','rb')}defpost(self):try:r=requests.post(self.url,files=self.files)print
系统 2019-09-27 17:52:33 1880
