刚开始在微信公众号写文章，操作生疏，导致上一篇格式、链接都很乱，在此重新编辑，并添加实测视频和反馈收到的改进。
一、chrome模拟器（只是模拟尺寸，最终还是需要真机测试） 1、F12手机模拟（emulation） 2、选择或者添加模拟设备 二、本地服务区xampp 1、安装本地服务器环境xampp并启动 2、电脑IP和手机IP需要一样（连在同一个网络下） 三、视口设置 默认不设置viewport一般可视区宽度在移动端是980px width 可视区宽度（number || device-width） 安卓对number支持性不好，所以一般用devi
因为涉及到需要在linux将含中文的txt转换为pdf，所以若linux系统中没有安装中文字体，会出现乱码。那么接下来就记录一下在Linux CentOS 7中如何安装字体库以及中文字体。
承接前文关于Python自动搜题的介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/32828411,此篇面向新手小白进行解析，助你成功运行自动搜题的python程序。
之前已经写过 那些实用的 Chrome 扩展神器 ，如果你不能上谷歌没法直接安装Chrome扩展，可以使用https://crxdl.com/ 这个网站下载crx文件，然后手动安装。
字体设计是一件非常有趣的事情，但是对于一些朋友来说面对字体设计时总有些小烦恼。所以今天和大家分享的更像是一个字体设计的“过程”，七种招式我们“刚柔并济”分为灵感篇与方法篇，从字体设计最初的思考入手，看看字体设计的灵感都是从何而来，又是如何一步步实现有逼格的字体。希望本期的分享能让你面对字体，春暖花开~
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“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
相信大家在学习、工作中经常会遇到需要识别图片中文字的需求。那怎么样快速解决呢？今天就给大家一些实用的小技巧。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。
总之，每一种字体都会体现出一定的设计理念。选用恰当的字体，会让整个页面看起来更加和谐，而字体使用不当，则会让页面看起来很奇怪。
ONLYOFFICE Document Server提供文档协作的服务功能，支持Word，Excel和PowerPoint以及国产WPS的协作。但是这里告诉我们，需要进行文档管理和存储的二次开发。它api里现成的开发好的文档管理平台，有java，node.js,PHP等，可能不具备权限功能吧。
一、背景知识 目前已经存在很多的词向量模型，但是较多的词向量模型都是基于西方语言，像英语，西班牙语，德语等，这些西方语言的内部组成都是拉丁字母，然而，由于中文书写和西方语言完全不同，中文词语包含很少的中文字符，但是中文字符内部包含了很强的语义信息，因此，如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量，成为近些年研究的热点。
AI 科技评论按：随着苹果机器学习日记（Apple ML Journal）的开放，苹果分享出的设计自己产品、运用机器学习解决问题的故事也越来越多。近日苹果在上面就放出了一篇关于识别手写中文的文章，介绍
在课堂上、讲座上，每一点都是不容错过的精彩，让人想把其牢牢记在脑海，手写记录难以跟上别人口头讲解的速度，埋头苦记的话往往会错过一个又一个得重点，将语音实时记录下来这才是正确的方式。
选择合适的字体，对提高网页的美观度和可读性有着举足轻重的作用。本文简要介绍了 CSS 中与字体相关的知识。
UDACITY学院在2013年-2015年期间已经做了一套完整的CUDA培训的教材非常适合CUDA初学者。我们会陆续整理（合并视频，贴上中文字幕等），然后发布出来，供初学者学习。
开本系列，谈谈一些有趣的 CSS 题目，题目类型天马行空，想到什么说什么，不仅为了拓宽一下解决问题的思路，更涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性，题目天马行空，想到什么说什么，如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性，赶紧去补习一下吧。 不断更新，不断更新，不断更新，重要的事情说三遍。 谈谈一些有趣的CSS题目（一）-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目（二）-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目（三）-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣的CSS题目
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce，首次在深度学习的框架下使用中文字形信息（Glyph），横扫 13 项中文自然语言任务记录，其中包括：(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
做通信的时候，或者使用IO流读写数据的时候脑袋总是晕晕乎乎的。 与计算机打交道久了，不可避免会看到“鬼画符”式的乱码，让人云里雾里的，特别烦人。
之前在QQ群内见过这类原神助手查询机器人，今日有机会自己搭建了一个，但是很多现有的教程都是基于Ubuntu搭建的，而CentOS下的教程没有找到，而在搭建过程中也遇到了很多问题，在此简要分享一下搭建过程以及问题解决方案
在使用Matplotlib进行绘图时，中文字体可能会显示为乱码，因为Matplotlib默认的字体不支持中文。为了在图表中正确显示中文，你需要进行一些额外的配置。以下是一个解决方案，它包括设置Matplotlib以使用支持中文的字体：
重要的是，和以往不同，现在我们不再需要为每个文件「逐一」贴标签了，而只要考虑一下有哪些「关键字」适合作为「标签」即可，这可是一个节约了大量时间的文件整理新思路。
常言道网页设计的好坏，95%取决于字体的排版。尽管现在抖音、小视频和游戏的盛行，其占据了我们大部分的业余时间，但是还是有大部分人在网络上进行阅读，比如查阅资料，阅读小说、看新闻、知识学习之类。
看完这组照片，你会发现他们有个共同点，都是在极其普通的照片下，用适当的文字进行点缀，而这些文字比起一般的文字要“骚”一些，所以，就有了所谓的文艺气息
这个需求很简单，在工作中也很常见。 但就是这个简单的需求，通常也是要借助第三方工具/软件，网上去搜也有在线免费版的，但很多来源不明，安全性和稳定性都非常没有保障。
如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利，必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄，百万玩家之类的，充斥在我们生活中，同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。
如果你关闭自动识别后 ，又希望某些电话号码能够链接到 iPhone 的拨号功能 ，那么可以通过这样来声明电话链接 ,
OSError: Failed to open file b’C:\Users\\xe6\x96\x87…\ AppData\Local\Temp\scipy-xxxxx 报错)
我们都知道，在HTML语言里面有一种标签称为表单标签，现在我来为大家展示一个最简单的表单HTML代码
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
在安装一些服务的时候，会涉及到字符编码与字体的问题，字符编码一般在数据库或代码级别设置，字体一般是在系统级别设置。如安装使用jira或confluence的时候，使用一些宏的时候经常会出现乱码的问题，还有就是程序中有中文的时候，在linux系统上总会乱码。
众所周知，网络安全风险评估从设备识别开始，所以能否对物联网设备进行精准的识别对物联网安全研究有着重要意义。在我的上一篇《物联网资产识别方法研究综述》中已经介绍了物联网资产的相关识别方法。在文章的最后提到了以一种基于机器学习与人工标记相结合的方法对物联网资产精确识别。如果采用机器学习的方法来解决识别，那么描绘物联网资产的特征就变得尤为重要。接下来本文就来介绍开放HTTP服务的物联网设备的特征。
正则是查询的艺术。 除非不存在，否则就一定找得到。 正则验证工具： regexpal、或百度正则验证工具
我最近在给自己的公众号分栏目, 恰好可以用里面的文字来给公众号logo生成文字云
教学网址：http://computer-database.gatling.io/computers
如果一些应用需要到中文字体（如果pygraphviz,不安装中文字体，中文会显示乱码）,就要在image 中安装中文字体。
选自arXiv 作者：Tailing Yuan等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日，清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表示，未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接：https://ct
由于某项目的特殊性，开发数据库环境有两套，两边都可能对表结构进行一些修改，因此写了一个工具，比对两边的结构元数据，其中碰到一个问题，很细微，但确实值得注意，在此记录下。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
随着科技的不断发展，文字识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而在众多的文字识别技术中，腾讯云OCR无疑是其中最为出色的之一。OCR技术， 即Optical Character Recognition(光学字符识别)，用于识别图像中的文字，常见的有卡证识别、票据识别和通用识别等。OCR具有非常广泛的应用场景。如目前火热的教育场景中拍照搜题和智能作业批改、金融场景中票据识别、办公场景的文档电子化、交通场景中的停车管理等，都用到了OCR的识别能力。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
本文深入探讨了在使用 Java 命令行（cmd）时可能出现的中文乱码问题，并提供了两种解决方案。首先，通过临时的方式，用户可以执行命令 chcp 936 选择字符集，然后再运行 Java 命令，确保在选择字符集过的 cmd 窗口中可以正常显示中文字符。其次，为了解决问题的根本，文章介绍了永久性的解决方案，通过新建环境变量 JAVA_TOOL_OPTIONS，在 cmd 中确保中文正常显示。这两种方法有效解决了 Java 在 cmd 中可能遇到的中文乱码问题，提供了灵活的解决途径供读者选择。
最近给甲方爸爸做渗透测试时发现了一个诡异的SQL注入，之所以说诡异，是因为该系统数据库连接编码与实际的数据库编码不一致，并且数据库表字段名使用了中文的字段名，导致通过正常手段无法获取到数据库数据。
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