1. 部门新购置了一台inspur 四路 NF8480M4的服务器. 上架之后发现ESXi的标准安装盘无法安装. 找不到磁盘安装介质. 2. 处理办法, 找浪潮专家服务,报上序列号,要上相关的一些软件进行处理: 要到的资料有: http://www.4008600011.com/archives/9346 http://www.inspur.com/eportal/fileDir/active_download/driver/PM8060-RAID%E5%8D%A1/ESXi5.5x64.zip

在解决虚机挂载U盘的过程中(已经处理了:VMware中的虚机如何挂载U盘),怎么样都无法加载U盘,故进行了一次操作直通操作的过程中,不小心把所有的存储和控制器全部直通了,导致Esxi主机无法识别到自己的存储信息,然后就出现了后面的事情.进而所有的虚拟机都无法看到,现将处理过程逐一给大家解析,同时也感谢几位同事的前期测试.   什么是VMware直通? VT-d .DirectPath I/O,通过 DirectPath I/O,虚拟机可以使用 I/O 内存管理单元访问平台上的物理 PCI 功能,

传回插入相同范围之识别资料行中的最后一个识别值.范围是一个模组:预存程序.触发程序.函数或批次.因此,如果两个陈述式在相同预存程序.函数或批次中,它们就在相同范围中. 语法: SCOPE_IDENTITY() 传回类型: numeric 备注: SCOPE_IDENTITY.IDENT_CURRENT 和 @@IDENTITY 是类似的函数,因为它们会传回插入识别资料行的值. IDENT_CURRENT 不受范围和工作阶段的限制:它只限于指定的资料表.IDENT_CURRENT 会传回在任何工作

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

一.移动端车牌识别应用背景 (技术交流:18701686857  QQ:283870550) 随着经济水平的不断提高,汽车数量的不断激增为汽车管理带来了不小的难度.路边违章停车的现象越来越频繁.现在,车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点手段之一,有效.准确.及时的车牌识别可以方便警务人员的交通执法.停车场车辆管理等工作.伴随着智能终端以及4G技术的快速普及与发展,移动互联网时代已经全面爆发,出现了基于Android.iOS平台的移动端车牌识别sdk,完美集成核心车牌识别算法,为智慧停车客户提供

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html

我的iphone不能被虚拟机识别怎么办 听语音 | 浏览:3890 | 更新:2015-11-04 15:28 | 标签:iphone vmware ios 1 2 3 4 5 6 分步阅读 特大喜讯:xcode 7 支持免证书真机调试啦. vmware也可以用来调试ios设备啦 可是……我的手机插上去以后,却没办法在虚拟机里面看到,怎么办? 这篇经验让我告诉大家如果按默认设置装好mac os 以后,插上手机是没办法在vmware 上看到iphone的处理方法 工具/原料   windows 7

经过之前几篇博客的解说,我们已经成功搭建了MFC应用框架,并实现了主要的图像显示和人脸检測程序,在这篇博文中我们要向当中加入性别识别代码. 关于性别识别,之前已经专门拿出两篇博客的篇幅来进行解说.这里不再赘述.详细參见:C++开发人脸性别识别教程(5)--通过FaceRecognizer类实现性别识别和C++开发人脸性别识别教程(6)--通过SVM实现性别识别. 一.分类器训练 在进行人脸性别识别之前须要训练性别识别的分类器,而分类器的训练过程是相对耗时的(大约五分钟),因此这里我们採用离线训练

1. 公司的服务器采用ESXi 进行管理. 有时候为了灵活性,需要将虚拟机从ESXi服务器上面导出来. 放置到不同的客户机器上面去. 2. 但是发现,比如我在linux里面安装了Oracle数据库, 里面还有Oracle数据库的安装文件, 虚拟机df -h 提示占用空间 55G以上, 我删除了所有的垃圾文件, 看到占用文件信息变成了35G左右. 我将虚拟机导出成为 ovf文件,然后使用workstation导入.发现磁盘文件还是接近60G没有大的变化  如下图示: 虚拟机实际的磁盘占用信息 3.

识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大.不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领

javaCV图像处理系列: 一.javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 二.javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 三.opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 四.opencv图像处理系列:国内车辆牌照检测识别系统(万份测试准确率99.7%以上

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

大家好,近期在做自动化测试时,遇到了一个问题需要通过识别图片来实现,遂用到了pytesseract模块和tesseract-ocr这个工具.在使用过程中发现,识别带有数字的图片时,如果这个图片上仅有一个数字,则识别不出来,如下图.若识别2个数字以上的图片则可以识别出来,如下图.(2个数字有时可以识别,有时不行.)两种图片的运行结果如下图.这个问题出现的时候就一脸懵逼了,就怕这种“偶现”的问题,因为我是第一次用tesseract-ocr,在网上找了一下午也没有找到结果,最后加了一个tesserac

 在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别. 一:下载验证码 验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大 二:二值化和降噪: 三: 切割: 四:分类: 五:   测试识别率             六:总结: 综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大 代码: 一.  下载图片: #-*-coding:utf-8-*- import

准备工作 首先,需要在Face++的主页注册一个账号,在控制台去获取API Key和API Secret. 然后在本地文件夹准备好要进行情绪识别的图片/相片. 代码 介绍下所使用的第三方库 ——urllib2是使用各种协议完成打开url的一个库 ——time是对时间进行处理的一个库,以下代码中其实就使用了sleep()和localtime()两个函数,sleep()是用来让程序暂停几秒的,localtime()是格式化时间戳为本地的时间 ——xlwt是对excel进行写入操作的一个库 ——os是

from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import time bShowAccuracy = True # 加载手写图片 def loadHandWritingImage(strFilePath): im = Image.open(strFilePath, 'r') ndarrayImg = np.array(im.convert("L"), dtype='float') return ndar

使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不需要Opencv额外的处理. 下边这个例程演示两者配合对条形码和二维码的识别: #include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> usin

图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码. 例如:知网的注册就有图片验证码 首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接 其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tesserocr from PIL import Image import requests # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里 def ge

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是: 因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好. 首先对验证码进行二值化和降噪. 效果如下: 识别结果: 识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割.提高验证码的识别率问题. 二值化代码: # coding:utf

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wsxf.mca.gov.cn/zfp/Random.cmd?d=1565452532947 需要识别的验证码是: 识别结果是: 识别率百分之八十.10个有两个错误. 识别代码: #coding:utf-8 from common.contest import * from PIL import Image import pytesseract def recog