一、实验目的 实现按键按下去的时候蜂鸣器响，并且有流水灯效果，当按下另一个按键的时候，关闭蜂鸣器和流水灯。...二、实验原理图 5.2.1 蜂鸣器原理图 蜂鸣器与 STM32F4 连接原理图图中我们用到一个 NPN 三极管（S8050）来驱动蜂鸣器，R61 主要用于防止蜂鸣器的误发声。...当 PB5 输出高电平的时候，蜂鸣器将发声，当 PB5 输出低电平的时候，蜂鸣器停止发声。
最后一个单词的长度 题目：给你一个字符串 s，由若干单词组成，单词前后用一些空格字符隔开。返回字符串中最后一个单词的长度。单词是指仅由字母组成、不包含任何空格字符的最大子字符串。...我们的思路是，从后往前遍历，当遇到空格就跳过，当遇到第一个有效字符时，就开始进入循环统计，当再次遇到空格或者i越界访问就结束循环，返回当前ret的值； 下面看代码和注释： int lengthOfLastWord...加一 题目：给定一个由 整数 组成的 非空 数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位， 数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数 0 之外，这个整数不会以零开头。...我们的思路是，从后往前遍历，判断最后一位是否是9，若是9，如1,2,3,9，则改成0，继续判断下一位，当下一位不是9，就加1，返回这个数组，即返回1,2,4,0；若这个数组全是9，如9,9,9,9，则跳出循环后...，需要开辟一个新的空间，由于需要将它初始化为0，我们可以用calloc，长度为原来的长度+1，我们只需将第一位元素改成1即可，即1,0,0,0,0； 下面看代码和注释： int* plusOne(int
它共包含两类任务： 一是加扰句子恢复（ScrRec），即测试大模型恢复乱序句子的能力。 它的量化指标包括一个叫做恢复率（RR）的东西，可以简单理解为大模型恢复单词的比例。...二是加扰问答（ScrQA），测量大模型在上下文材料中的单词被打乱时正确理解并回答问题的能力。...对于每个数据集，作者从中挑出题目，并进行不同程度和类型的干扰，包括： 1、随机加扰（RS），即对每一个句子，随机选择一定比例（20%、50%、100%）的单词，对这些单词中的所有字母进行打乱（数字不变）...其次是不同加扰率的影响。...而在加扰问答（ScrQA）任务中，随着句子中被打乱的单词数量越来越多，所有模型性能都出现了都显著下降，且差距越来越大。
这个序列通常在收发器中可设置，但在某些情况下，它可能是预定义的。 接收器扫描传入的数据流以查找指定的位序列。如果找到序列，则解串器将重置单词边界以匹配检测到的逗号序列。这是连续扫描。...加扰技术可以轻松解决时钟转换和直流偏置问题，而无需增加带宽。 什么是加扰技术呢？即一种对数据进行重新排序或编码的方法，以使其看起来是随机的，但可以被加密。...加扰是一种对数据进行重新排序或编码的方法，以使其看起来是随机的，但仍然可以不加扰。我们希望随机化器可以打破长期的零和一。显然，我们希望解扰器对比特进行解扰，而无需任何特殊的对齐信息。...加扰解扰 由于涉及到数学问题，加扰方法通常被称为多项式。多项式是根据扰频特性来选择的，例如它们创建的数据流有多随机，以及它们能多好地分解零和一的长数据流。它们还必须避免产生长的运行长度。...并行加扰电路 加扰技术虽然很好，不会增加带宽的开销，但8b/10b等线路编码方案所提供的其他任务是扰码所不能提供的。
解释： 0 - 仅做定位和脚本检测（OSD） 1 - 使用OSD自动分页 2 - 自动分页，但是不使用OSD或者OCR 3 - 全自动分页，没使用OSD 4 - 假定是一列可变大小文本 5 - 假定是一块垂直对齐的文本...6 - 假定是一块统一的格式的文本 7 - 视图像为一行文本 8 - 视图像为一个单词 9 - 使图像为环形排布的单词 10 - 视图像为单个字符 4....Python库 安装好tesseract之后就可以在Python中通过库文件很方便的把这个功能做到程序中了。 pip install pytesseract不多说。...简单的源码： # -*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image def main(): # 打开图片 image0...对于左右结构的字识别能力较差。
小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。...PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。...图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本 图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。可以看出算法对于大部分文本都无法检测，尤其是数字。...我们只选择了最后三列，因为它对某些文本给出了奇怪的结果，其余的很好，所以我不显示它。 图6.检测到的文本—版本1 一些数字被检测为随机文本，即39个数据中的5个。这是由于最后三列与其余列不同。...文本提取可能无法检测到其他字体的文本，具体取决于所使用的字体，如果出现误解，例如将“ 5”检测为“ 8”，则可以进行诸如腐蚀膨胀之类的图像处理。
第 152 行，pytesseract 库进行剩下的操作，调用 pytesseract.image_to_string，将 roi 和 config string 输入其中。...图 6：使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 对包含三个单词的大标志牌进行 OCR 处理。 该示例中有三个单独的文本区域。...图 8：通过向 EAST 文本检测器确定的文本区域添加额外的填充，我们能够使用 OpenCV 和 Tesseract 对烘培店招牌中的三个单词进行恰当的 OCR 处理。...图 9：添加了 25% 的填充后，我们的 OpenCV OCR 系统能够识别招牌中的「Designer」，但是它无法识别较小的单词，因为它们的颜色与背景色太接近了。...我们甚至无法检测到单词「SUIT」，「FACTORY」能够检测到，但无法使用 Tesseract 识别。我们的 OCR 系统离完美还很远。
然后进入加扰器（1比特头不加扰），对64比特信息数据进行加扰和随机化可以最大限度地减少基线漂移并确保远端设备正常从数据中提取时钟。进入PHY的所有数据（不包括1比特头）都被58位自同步加扰器加扰。...这种加扰器可以保证以10gbps数据持续发送55年重复不会超过一次。完成加扰后65比特数据成为1个65B block。...LDPC Decoder：矩阵均衡、矩阵串扰消除和时钟恢复过程的目标是尽可能接近地重建链路伙伴发送的原始DSQ128符号。LDPC解码算法使用软判决解码以极大地帮助对接收到的符号块的正确检测。...该设备使用由物理编码子层（PCS）接收块同步的边流加扰器。...Scrambler：从64位/66位编码器接收的66比特数据块通过加扰器多项式方式加扰，然后传递到gearbox上。
Cloze Wizard for mac一款英语完形填空制作软件，能够帮助您在屏幕上查看单词表和段落，可以添加您喜爱的图形来说明您的文章，控制字体选择和大小，将完形或文本作为文本文件导出/导入文字处理器...，创建自定义列表以从文章和将来的文章中删除，从一段文章中打印出的高质量完形填空工作表。...Cloze Wizard for mac图片Cloze Wizard for mac功能特点完形填空向导功能；⇒ 能够添加您喜爱的图形来说明您的文章⇒ 在屏幕上查看单词表和段落⇒ 随时重置通道⇒ 将完形或文本作为文本文件导出.../导入文字处理器⇒ 完全控制字体选择和大小⇒ 打印预览⇒ 每n个字自动提取一次⇒ 选择要删除的单个单词或每次出现的单词⇒ 创建自定义列表以从文章和将来的文章中删除⇒ 从一段文章中打印出的高质量完形填空工作表...•用单词表填空短文•不带单词表的完形填空•完形填空，在单词表中添加额外单词•完形填空•完形加扰•完形改写•完形填空•完形填空•完形标点•完形替代词•完形填空无义词•完形填空可读性测量
，也可以说是其最重要的特性： 哈希函数确定性地加扰数据； 无论输入是什么，哈希函数的输出大小始终相同； 无法从加扰的数据中检索原始数据（单向函数）； 确定性地加扰数据 首先，想象一个魔方。...我可以使用哈希函数对其进行加扰： iLoveBitcoin→ “2f5sfsdfs5s1fsfsdf98ss4f84sfs6d5fs2d1fdf15” 现在，如果有人看到这个加扰后的版本，他们也不会知道我的原始密码...这一点非常重要，因为这意味着，作为一名网站开发人员，我只需存储用户密码的哈希散列(加扰数据)，即可对其进行验证。 当用户进行注册时，我对密码进行哈希散列处理，并将其存储在数据库中。...无论输入是什么，输出大小始终相同 如果对单个单词进行哈希，则输出将是特定的大小(对于特定的哈希函数SHA-256来说，其大小是256 bits)。如果对一本书进行哈希，其输出也将是相同的大小。...下面让我们来看一下我为此专门编写的一个算法——LANEHASH： 我们从要进行哈希散列的数据开始 我把字母和数字转换成1和0 (计算机中的所有数据都以1和0的形式进行存储，不同的1和0的组合代表了不同的字母
1 图片验证码强度 图片验证码主要采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度。 加干扰线 加干扰线也分为两种，一种是线条跟字符同等颜色，另一种则线条的颜色是五颜六色。...pytesseract 是 Tesseract-OCR 对进行包装，提供 Python 接口的库。...pip install pytesseract # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况，建议使用代理 pip --proxy http://代理ip:端口 install pytesseract 4...import pytesseract ''' 使用 pytesseract 库来识别图片中的字符 ''' def change_Image_to_text(img): ''' 如果出现找不到训练库的位置...不然会报出这样的错误： FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件 具体解决方案是： 使用文本编辑器打开 pytesseract 库的 pytesseract.py
示例： tesseract a.png a 那么就会识别出a.png中的图片，并且把文字写入到a.txt中。如果不想写入文件直接想显示在终端，那么不要加文件名就可以了。...需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装： pip install pytesseract 并且，需要读取图片，需要借助一个第三方库叫做PIL。...如果没有安装，通过pip的方式安装： pip install PIL 使用pytesseract将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下： # 导入pytesseract库 import pytesseract...# 导入Image库 from PIL import Image # 指定tesseract.exe所在的路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D...Image import time pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"D:\ProgramApp\TesseractOCR\tesseract.exe
2.安装操作 1）进入cmd界面，执行以下两行命令，进行PIL和pytesseract的安装（界面可看安装进度条）： pip install PIL pip install pytesseract...运行下面代码： # # 对于中文信息的提取，需要加lang='chi_sim'，调用中文词库 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string...(Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\denggao.jpg'),lang='chi_sim') print(text 报这样的错误，原因包含2...在确认物理地址读取没有问题之后，如果执行前面获取信息的语句仍然报错，那么原因就可以锁定为没有安装识别引擎tesseract-ocr。...方法2: 在Python变成页面，Ctrl+鼠标右键，选择import pytesseract中的pytesseract，快速打开pytesseract.py进行路径修改； ?
我是在pycharm中练习的，代码如下： from PIL import Image import pytesseract img = Image.open() text = pytesseract.p_w_picpath_to_string...然后找到的文章说要更改 pytesseract.py这个文件的一些配置（第二个安装的模块）。...因为这里面配置有一些相关于tesseract-ocr（即第三个安装的程序） 更改如下： 在pycharm中如图打开pytesseract.py： ?...在右边打开的窗口找到：tesseract_cmd 这行代码： 这一行注释掉：因为pytesseract.py文件内默认的tesseract-ocr的主程序环境变量不知道怎么变的，到了windows 下面就不能运行...所以注释掉原来的，我们再新加一行。
之后想要在Python 中调用 Tesseract-OCR，只需安装pytesseract。 （注意前提是成功安装Tesseract-OCR 和设置好环境变量!）...pip install pytesseract 下面是Python 调用Tesseract-OCR的示例代码： 图片: from PIL import Image import pytesseract...img_path = r'D:\Backup\我的文档\My Pictures\捕获.PNG' text=pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path...=pytesseract.image_to_string(Image.open(img_path), lang="eng", config="–psm 3") # print(help(pytesseract.image_to_string...)) print(text) 输出的文字： OCRQ (Optical Character Recognition): 光学字符识别，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，通过检测
诸如手机、PC外围、遥控器，至汽车电子、工业上的步进马达、机器手臂的控制等，都可见到MCU的身影。 芯片的测试也可以测试对应的漏洞信息，列出它的缺点，进攻它的心。...车联网的芯片测试要点如下： 芯片安全参考架构 1 1. 硬件自身的安全能力 4 1.1. 防侧信道攻击 4 1.1.1. 功能均衡 4 1.1.2. 时钟加扰 4 1.1.3....逻辑加扰 4 1.1.5. 加噪声 4 1.1.6. 掩码算法 4 1.2. 防故障注入攻击 4 1.2.1. 金属外壳 5 1.2.2. 逻辑深埋 5 1.2.3. 时间冗余 5 1.2.4....极点/反极点检测电路，预防故障注入攻击 5 1.2.4.2. 电源/时钟检测电路，检测Glitch攻击 5 1.3. 防物理攻击（如探针探测攻击） 5 1.3.1. 主动/被动技能 5 1.3.2....加密或加扰 5 2. 硬件辅助的安全能力 6 2.1. 物理防克隆函数（PUF） 6 2.1.1. 非电子类PUF 6 2.1.1.1. 光学PUF 6 2.1.1.2.
首先安装库 pip install pytesseract pip install PILLOW 然后按照tesseract程序下载安装 tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de.../tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装 用户变量，系统变量都添加：PATH C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR; //这是tesseract...的安装目录 系统变量添加：TESSDATA_PREFIX C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR //有的博文写到“TESSDATA_PREFIX”目录需要到tessdata...-*- coding:utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image im=Image.open('D:/py3.8/src/商标/8.jpg')...finished with exit code 0 只能识别部分验证码，加条线，下划线好像不行！
主要流程： 1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了 2 预处理： 检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，灰度化，转换色彩空间这些...3 检测： 验证码识别呢，主要是找出文字所在的主要区域 4 前处理： 验证码识别，“一般”要做文字的切割 5 训练： 通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集...6 识别： 输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式，然后通过输出的类和置信度，来判断大概可能是 哪个字母 Pytesseract--验证码识别 1 简介 Python-tesseract...所以安装pytesseract前要先安装PIL和tesseract-orc这俩依赖库 2 安装 PIL安装 Python平台的图像处理标准库 pip3 install pillow pytesseract...pytesseract识别简单的验证码成功率还行，如果验证码有干扰线，噪点之类的就需要对验证码图片进行去除噪音，灰度化，转换色彩空间这些处理.
点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 总第 146 篇文章，本文大约 5000 字，阅读大约需要 20 分钟 前言 虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法...install tesseract pip install pytesseract 本例使用的图片： ?...实现代码如下所示： import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract' img...81385284 第二种是在代码中进行指定，即代码中pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract'， 这里我用的是...检测图片的轮廓 轮廓是图片中将连续的点连接在一起的曲线，通常检测轮廓的目的是为了检测物体。本例中使用的图片如下： ?
二、生成词云 Word cloud是一种很好的数据可视化方法。我们可以通过word cloud直接看到一些单词的频率。使用python，我们通过word cloud模块生成wordcloud。...这是最简单的单词cloud。关于word cloud的详细操作，请参考wordcloud生成Kakashi忍者wordcloud。...pyramidbox_lite_mobile_mask') # 图片列表 image_list = ['face.jpg'] # 获取图片字典 input_dict = {'image':image_list} # 检测是否带了口罩...module.face_detection(data=input_dict) 执行上述步骤后，将在项目下生成检测结果文件夹，并将识别结果放入其中。...本文仅显示代码： import pytesseract from PIL import Image img = Image.open('text.jpg') text = pytesseract.image_to_string
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