Nacos漏洞综合利用GUI工具，集成了默认口令漏洞、SQL注入漏洞、身份认证绕过漏洞、反序列化漏洞的检测及其利用
cHeight是字体的高度。 cWidth是字体的宽度。 cEscapement是字体的倾斜角。 cOrientation是字体的倾斜角。 cWeight是字体的粗细。 bItalic是字体是否斜体。
OCR 即Optical Character Recognition, 光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。 tesserocr 是Python的一个OCR识别库。GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1 软件安装： 注意：在安装tesserocr前都需要先安装tesseract，具体说明如下： pip install tesserocr #安装tesserocr pip install pillow #
题目：在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b。 看到这道题时，最直观的想法是从头开始扫描这个字符串中的每个字符。当访问到某字符时拿这个字符和后面的每个字符相比较，如果在后面没有发现重复的字符，则该字符就是只出现一次的字符。如果字符串有n个字符，每个字符可能与后面的O(n)个字符相比较，因此这种思路时间复杂度是O(n2)。我们试着去找一个更快的方法。 由于题目与字符出现的次数相关，我们是不是可以统计每个字符在该字符串中出现的次数？要达到这个目的，我们需要一个数据容器来存放
在网络编程中，如果URL参数中含有特殊字符，如空格、’#’等，可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在’%’后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。比如空格的ASCII码是32，即十六进制的0x20，因此空格被替换成”%20″。再比如’#’的ASCII码为35，即十六进制的0x23，它在URL中被替换为”%23″。
最直观的想法是从头开始扫描这个字符串中的每个字符。当访问到某字符时拿这个字符和后面的每个字符相比较，如果在后面没有发现重复的字符，则该字符就是只出现一次的字符。如果字符串有n个字符，每个字符可能与后面的O(n)个字符相比较，因此这种思路的时间复杂度是O(n2)，但是不满足要求。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。对于图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 随着智能手机兴起，手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时，速度很慢，需要仔细的校对，用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司，中国的阿里公司和腾讯都在
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
项目中由于对于启动的优化，配置表量并不是特别大，但启动时长却不低，但对于应用类来说，对启动时长要求很严格。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
Acrobat 软件是 Adobe 公司出品的一款 PDF 文档编辑器。它的主要功能包括查看和编辑 PDF 文件、添加注释、签名、压缩、合并等常见的 PDF 操作，以及 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）功能等。下面将详细介绍 Acrobat 软件的特色功能和使用方法。
ABBYY FineReader2023通过 OCR 实现纸质文件和扫描件数字化处理纸质文件和扫描件，便捷存储，检索快速可靠，方便在短期内反复使用和编辑文件，实现办工场所数字化。ABBYY不仅支持文字，还支持彩色文件识别、自动保留原稿插图和排版格式以及后台批处理识别功能，使用者再也不用在扫描软件、OCR、WORD、EXCEL之间换来换去了，处理文件会变得就像打开已经存档的文件一般便捷。
从古至今，文字经历了数代变革，最终发展成为现在的简体字。近来以来，随着科技的发展，人类变得越来越“懒”，从抛弃纸笔投入电脑的怀抱，再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展，文字依然是人们不可丢弃的东西，但是出于让生活更便利的目的，它也在随着科技而发生变化，比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术（OCR）。 OCR是指光学设备（扫描仪、数码相机等）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延
pdf 是一种便携式文档格式，它是 Adobe 公司在 1992 年开发的一种文档格式，它诞生的目的就是为了实现一种可以独立于应用程序，软件，还有操作系统的文档，也就说这个文档可以在任何操作系统上展现，并且展示的效果是统一的。
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
在 Python 中，默认所有正确的语法，包括标点符号都是【英文】。不小心用了中文标点的话，计算机会无法识别，然后报错。
DFA是文本主导，DFA引擎在扫描字符串时，会记录“当前有效”的所有匹配可能，因此目标文本中的每个字符最多只会检查一遍。
距离上一篇文章PHP模拟栈，小梦就答应了小伙伴们要使用栈来完成一个实战的例子，今天就给大家带来了这个例子，让大家更加深入理解它的使用场景！
链接：38. 外观数列 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性，我公司结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求，推出手机扫描银行卡的技术SDK，各类APP只需集成手机扫描银行卡的技术SDK后，便可自动识别银行卡号。
1. 结构POINT定义如下： typedef struct tagPOINT { int x; int y; } POINT 用变量var给出下面的定义 例:一个POINT 变量 答案：POINT var; a. 一个指向POINT的指针； b. 一个指向指针的指针，它指向的指针是指向一个POINT； c. 一个有16个POINT的数组； d. 一个有16个指针的数组，每个指针指向一个POINT； e. 一个指向数组的指针，该数组有16个POINT 2. 实现函
示例 1： 输入：s = "ab-cd" 输出："dc-ba" 示例 2： 输入：s = "a-bC-dEf-ghIj" 输出："j-Ih-gfE-dCba" 示例 3： 输入：s = "Test1ng-Leet=code-Q!" 输出："Qedo1ct-eeLg=ntse-T!"
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
解题思路： 题目会给定一个字符串s，我们需要返回其中最长子串的长度，注意，这里返回的是最长子串长度而非最长子序列长度。例如：“abbcde”,最长子串是“bcde” ； 最长子序列是“abcde” ；
规律：如果在只有左括号的情况下，如果要闭合的话，越靠后的左括号对应的右括号就越靠前。越靠前的左括号对应的右括号就越靠后。 {[]}
关于Yaralyzer Yaralyzer一款功能强大的YARA与正则式检查解析工具，该工具可以允许广大研究人员以可视化的形式检查并强制解码二进制数据和文本数据中的YARA以及正则表达式，同时提供颜色高亮显示输出。 功能介绍 1、查看你的YARA规则匹配了哪些字节数据； 2、对字节模式和正则表达式执行同样的操作，而无需编写YARA文件； 3、检测每组匹配到的字节的可能编码； 4、支持查看对匹配区域强制执行各种字符编码的结果； 5、支持将匹配的区域/编码导出为SVG、HTML和带颜色高亮显示的文本
给你一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。
查找最大不重复子串长度是一个常见的字符串处理问题，有多种解决思路。以下是几种常见的思路以及它们各自的时间和空间复杂度对比：
这两天我在 md-nice 用户群里看到有人在群里问怎么设置微信推文里的字体，恰好我前阵子刚好看过一篇关于微信推文字体排版的文章，
IOS7之前，开发者进行扫码编程时，一般会借助第三方库。常用的是ZBarSDK，IOS7之后，系统的AVMetadataObject类中，为我们提供了解析二维码的接口。经过测试，使用原生API扫描和处理的效率非常高，远远高于第三方库。
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.(请从子字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串)
去年秋天，在macOS Big Sur正式发布之后展示了小部件和一个新的应用程序图标。今天CleanMyMac X推出了M1芯片的原生支持，并获得了全新的外观。CleanMyMac X我们对引擎进行了重要更改，以优化M1应用。现在，CleanMyMac X可以在最新的Mac型号顺畅运行，使您在新的Mac上更具生产力。
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
栈是一种操作受限的数据结构，只支持入栈和出栈操作。 典型的“栈”结构：后进者先出，先进者后出。 从栈的操作特性上来看，栈是一种“操作受限”的线性表，只允许在一端插入和删除数据。 特定的数据结构是对特定场景的抽象，而且，数组或链表暴露了太多的操作接口，操作上的确灵活自由，但使用时就比较不可控，自然也就更容易出错。 二、如何实现一个“栈”？
Adobe Acrobat DC 2020是一款功能齐全且易于使用的PDF编辑软件。它不仅提供了对PDF文件的基本编辑功能，还能够创建和共享PDF文件，从而使其成为商业和个人生产力工具之一。
例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。
给定一个华氏温度F，本题要求编写程序，计算对应的摄氏温度C。计算公式：C=5×(F−32)/9。题目保证输入与输出均在整型范围内。
LeetCode 3. Longest Substring Without Repeating Characters 已知一个字符串，求用该字符串的无重复字符组成的最长子串的长度。 例如: s = "abcabcbb" -> "abc", 3 s = "bbbbb" -> "b", 1 s = "pwwkew" -> "wke", 3 注意 "pwke"是子序列而非子串。
ABBYY FineReader OCR Pro Mac版是Mac os系统上OCR文字识别软件，ABBYY是世界文档识别、数据捕获和语言软件技术开发商的领航者.其获奖产品FineReader OCR软件可以把静态纸文件和PDF文件转换成可编辑可管理的电子文档形式，可以大大节省您的时间和精力。
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。
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式，文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分，人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代，文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一，也有着其不可替代的优势，如：简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
一个 H5 项目中使用安卓设备一切正常，用 iOS 就显示 连接服务器超时，点击屏幕重试。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
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