上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK.为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏.转发分享哦. 百度AI开放平台 百度AI开放平台网址:https://login.bce.baidu.com/ 首先我们需要注册一个账号,注册登录之后我们选择文字识别 菜鸟小白的平台因为已经创建了一个应用了,首次登录应该是没有应用的,点击创建应用就

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度 对于如何计算两个向量的相似程度问题,可以把这它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0度,意味着方向相同.线段重合:如果夹角为90度,意味着形成直角,方向完全不相似:如果夹角为180度,意味着方向正好相反.因此,我们可以通过夹角的大小,来判断向量的相似程度.夹角越小,就代表越相似. 以二维空间为例,上图的a和b是两个向量,我们要计算它们的夹角θ.余弦定理告诉我们,可以用下

一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性:经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中外排序:排序过程中,使用到了外部存储.通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序

#!usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/3/28 10:26 # @Author : Yosef-夜雨声烦 # @Email : wurz529@foxmail.com # @File : sort.py # @Software : PyCharm def bubble_sort(arr): ''' 冒泡排序 :param arr: :return: ''' count = len(arr) for i in range(

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Scissors或者Livewire. 本来是给一个图像分割项目算法评估时的Python框架,觉得有点意思,就稍稍拓展了一下,用PyQt加了个壳,在非常简陋的程度上模拟了一下的磁力套索功能.为什么简陋:1) 只实现了最基本的边缘查找.路径冷却,动态训练,鼠标位置修正都没有,更别提曲线闭合,抠图,Alpha M

在上一篇文章<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>中的第四个步骤中我们在python的启动步骤中强制要求加载sitecustomize.py文件并设置其默认编码为"utf-8".本篇文章会介绍为什么要增加这个文件以及如何处理python的字符串编码的问题. 字符串变量和unicode值 字符串变量是所有编程语言里面定义多字符的一种变量类型. 在python中我们必须区分清楚字符串变量和unicode值这两个的区别.在其他的语言或者在python3.0以上的版本中

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫

一.Websocket原理(握手.解密.加密) WebSocket协议是基于TCP的一种新的协议.WebSocket最初在HTML5规范中被引用为TCP连接,作为基于TCP的套接字API的占位符.它实现了浏览器与服务器全双工(full-duplex)通信.其本质是保持TCP连接,在浏览器和服务端通过Socket进行通信. 本文将使用Python编写Socket服务端,一步一步分析请求过程!!! 1.启动服务端 import socket sock = socket.socket(socket.A

基于Python的XSS测试工具XSStrike使用方法 简介 XSStrike 是一款用于探测并利用XSS漏洞的脚本 XSStrike目前所提供的产品特性: 对参数进行模糊测试之后构建合适的payload 使用payload对参数进行穷举匹配 内置爬虫功能 检测并尝试绕过WAF 同时支持GET及POST方式 大多数payload都是由作者精心构造 误报率极低 debian及kali系统可直接下载 本.deb安装包 通用安装方法 使用如下命令进行下载: ? 1 git clone https:/

缘由 日常工作中经常遇到类似的问题:把某个服务器上的某些指定的表同步到另外一台服务器.类似需求用SSIS或者其他ETL工作很容易实现,比如用SSIS的话就可以,但会存在相当一部分反复的手工操作.建源的数据库信息,目标的数据库信息,如果是多个表,需要一个一个地拉source和target,然后一个一个地mapping,然后运行实现数据同步.然后很可能,这个workflow使用也就这么一次,就寿终正寝了,却一样要浪费时间去做这个ETL. 快速数据同步实现 于是在想,可不可能快速实现类似需求,尽最大程

自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软

Face Recognition 人脸识别 摘要:本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,方便大家使用.对于本项目可以使用Python和命令行工具提取.识别.操作人脸.本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率.但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升(比如下例子鞠婧祎图片就未能识别出来).本项

基于python深度学习的apk风险预测脚本 为了有效判断安卓apk有无恶意操作,利用python脚本,通过解包apk文件,对其中xml文件进行特征提取,通过机器学习构建模型,预测位置的apk包是否有风险. 一.APK拆包 一般的方法有两种 由google开发的apktool. python的androguard包. 网上关于apktool的教程比较多,但是笔者在尝试使用后发现, apktool是基于java开发的,而机器学习由python控制,虽然可以利用python控制apktool,但有点

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

➠更多技术干货请戳:听云博客 时至今日,接触kubernetes也有一段时间了,而我们的大部分业务也已经稳定地运行在不同规模的kubernetes集群上,不得不说,无论是从应用部署.迭代,还是从资源调度管理等方面都有其难以言喻的优势,但是随着业务的不断增长,以及服务的多元化,容器的体量与管理的难度也随之增长. 浅述Kubernetes集群日常管理维护中的一些痛点: 1.较为庞大的集群规模及容器数量维护管理. 我们公司的业务场景属于典型的多业务线并行.同时为了便于分类管理,避免端口冲突和资源合理利

Web登录测试是很常见的测试!手动测试大家再熟悉不过了,那如何进行自动化登录测试呢!本文作者就用python+selenium结合unittest单元测试框架来进行一次简单但比较完整的cnblog自动化登录测试,可提供点参考!下面就包括测试代码和每种测试情况的截图. 代码如下: ''' cnblog的登录测试,分下面几种情况: (1)用户名.密码正确 (2)用户名正确.密码不正确 (3)用户名正确.密码为空 (4)用户名错误.密码正确 (5)用户名为空.密码正确(还有用户名和密码均为空时与此情况

发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>    

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的