shell中很多情况下需要对字符串是否为空进行检查，检查方式有如下几种 ["$name"=""] [-z"$name"] [!"
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher
今天使用R读取shp文件的时候，转换编码一直有问题，因为不知道原始的编码是什么，晚上看书偶然发现tidyverse的readr包其实已经提供了解析的办法，那就是...
python3判断字符串内是否含有字母，并打印字母出来 # !
IP合法性校验是开发中非常常用的，看起来很简单的判断，作用确很大，写起来比较容易出错，今天我们来总结一下，看一下3种常用的IP地址合法性校验的方法。
关于Decodify Decodify是一款功能强大的字符串安全处理工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够轻松地以递归的方式检测和解码编码字符串。...假设现在有一个字符串“s0md3v”，然后使用Base64对其编码，结果如下： czBtZDN2 现在，我们将其编码为十六进制： 637a42745a444e32 然后再次将其编码为Base64： NjM3YTQyNzQ1YTQ0NGUzMg...== 最后，将其提交给Decodify，其结果如下： 如上图所示，Decodify能够以自动化的方式检测目标字符串，并自动对字符串进行编码和解码。 ...则可以使用下列命令来运行卸载脚本： make uninstall 工具使用样例 解码凯撒密码 我们可以使用--rot选项来提供偏移量，或者使用--rot all命令来告诉Decodify使用1-26偏移量来解码目标字符串...如果使用-rot all选项对字符串“bpgkta xh qtiitg iwpc sr”进行处理后的输出结果如下： 反转字符串 我们还可以使用-rev选项来对目标字符串进行反转。
密码字符串的安全强度不仅取决于字符串长度，更取决于字符串中包含的字符串种类，包含的种类越多则认为越安全。 除了下面比较传统的方式， ?
root 了，会强制退出 APP，过了 root 检测后，还需要输入一个字符串进行校验。...su 文件来判断是否被 root； b() 方法通过检测 Build.TAGS 中是否包含字符串 test-keys 来判断是否被 root； c() 方法通过检测指定路径下是否包含指定的文件来判断是否被...，APP 还要输入一个字符串，输入错误会提示 That's not it....，先随便输入字符串，点击 VERIFY 就会 Hook 到正确的字符串为 I want to believe，再次输入正确的字符串，即可验证成功。...图片 至此，我们完美绕过了 root 检测，并成功找到了正确的字符串。
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
如何检测字符串是否为数字（数字和字母的混合形式） s1 = '12345' print('是数字: ', s1.isdigit()) print(int(s1)) 是数字: True 12345 s2...12345a是字母数字混合形式： True s3 = '12_345a' print('12_345a是字母数字混合形式：', s3.isalnum()) print(' '.isspace()) # 检测字符串是否为整数...print('12.45'.isdecimal()) # 检测字符串是否为字符 print('abcd3'.isalpha()) 12_345a是字母数字混合形式： False True False...') print(e) 1234 s2 不是数字，无法转换 222aaa 不是数字，无法转换 invalid literal for int() with base 10: '222aaa' 检测字符串是否为数字...：isdigit 检测字符串是否为数字和字母混合：isalnum
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。
isalpha()方法 描述 Python isalpha() 方法检测字符串是否只由字母组成。 语法 isalpha()方法语法： str.isalpha() 参数 无。...返回值 如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True,否则返回 False 实例 以下实例展示了isalpha()方法的实例： str = "runoob" print (str.isalpha
文章目录 一、字符串类型变量 二、多行字符串 三、完整代码示例 一、字符串类型变量 ---- 在双引号字符串中 , 使用 ${变量名} 进行字符串拼接 , ${变量名} 符号的取值 , 是在 定义时取值...println s4 在 单引号 中 , 不能进行字符串连接操作 ; // 单引号中不能进行字符串拼接 def s5 = '${s1} World!!!'...println s5 字符串拼接代码示例 : // 字符串 def s1 = "Hello" // 字符串拼接 // 注意 , 双引号中才能进行字符串拼接...// 修改被拼接的函数值 s1 = "Hello Groovy" // 分别打印 s3 字符串内容和类型 , 修改被拼接的函数值没有影响到最终字符串值...// 字符串拼接 // 注意 , 双引号中才能进行字符串拼接 , 单引号中不行 // ${变量名} 符号的取值 , 是在 定义时取值 ; def s3
检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod...Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测...periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live，然后休眠60秒，然后删除这个文件，然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的，然后一分钟后文件删除了，我们检测不到了这个文件...5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测...，检测时候发起连接我们的8080端口，但是端口肯定是不通的，然后一秒以后自己知道是失败了，然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...(b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构，就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。...在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略，将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。...然而，多尺度检测仍然表现更好，尤其是对于小物体。 使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放，可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子，控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级，可以检测到 更小的人脸，但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度，但可能会错过 较小的人脸。因此，选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸，但可能会增加 虚警（错误接受）的机会。较大的最小面容参数可以 减少虚警，但可能会漏检一些较小的人脸。
前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）：猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓： 自古深情留不住，总是套路得人心。...前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数，这里就不再详细赘述。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是： 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。
猫脸检测 喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外，还悄悄多出了猫脸检测器呢。...今天我们就来试一下这个猫脸检测到底 是什么样的？基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。...——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸 代码 按照惯例，注释齐全，无需多说。...下，人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理，同样的流程。...只需要把最开始相应的检测器换掉，然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果：
Harris 角点检测的结果是带有这些分数 的灰度图像，设定一个阈值，分数大于这个阈值的像素就对应角点。 3、算法性质 Harris角点检测的性质可总结如下： 1. 阈值决定角点的数量。...Harris角点检测算子对亮度和对比度的变化不敏感（光照不变性） 在进行Harris角点检测时，使用了微分算子对图像进行微分运算，而微分运算对图像密度的拉升或收缩和对亮度的抬高或下降不敏感。...换言之，对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置，但是，由于阈值的选择，可能会影响角点检测的数量。 2. Harris角点检测算子具有旋转不变性。...Harris角点检测算子使用的是角点附近的区域灰度二阶矩矩阵。而二阶矩矩阵可以表示成一个椭圆，椭圆的长短轴正是二阶矩矩阵特征值平方根的倒数。...当特征椭圆转动时，特征值并不发生变化，所以判断角点响应值也不发生变化，由此说明Harris角点检测算子具有旋转不变性。 3. Harris角点检测算子不具有尺度不变性。
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。...不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
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