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  • introduction to ALGORITHMS 第三版-带书签目录超清文字
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    万次阅读 2015-04-07 12:15:48
    功能: · 跳转到指定链接地址 太Easy,无法写出太多的文字,大家还是实际体验一下吧!


    用法:

    <to>url</to>

    例子:

    <chtml>
    <if x=0 else=1>
    <to x=0>@{sys:path}</to>
    <to>@{head: referrer}</to>
    </if>
    </chtml>

    (例子文件:_samples/to.html)

    太Easy,无法写出太多的文字,大家还是实际体验一下吧!吐舌头

    如果确定客户端是浏览器,您也可以用

    <javascript>location.href=url</javascript>
    实现跳转,试试吧!

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    平台及最新开发手册免费下载:http://download.csdn.net/detail/tx18/8464425

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    轻开平台会不定期升级为大家提供更多强大而Easy的功能,请留意下载最新的版本


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  • Practical Programming - An Introduction to Co-带书签目录超清文字版.pdf 这个是带完整目录书签的文字版本,文本内容可以复制的哦
  • vue 修改tab标签文字

    2021-01-30 22:41:31
    方法一 created()函数 在对应组件的created()中 不好用,几个组件要写几次 created () { document.title="首页" } 方法二 ...router.beforeEach((to, from, next) => { // 从from 跳转到 to d

    方法一 created()函数

    在对应组件的created()

    不好用,几个组件要写几次

    created () {
    	document.title="首页"
    	}
    

    方法二

    router/index.js

    好用!!!推荐!!!

    {
    path:'/home',
    component:Home,
    meta:{
    	title:'首页'
      }
    }
    
    // 文件下面进行路由导航设置
    router.beforeEach((to, from, next) => {
    //  从from 跳转到 to
    document.title =  to.matched[0].meta.title
    //  一定要写!!! 
    next()
    })
    
    展开全文
  • Mayi老师的作品与对比MVG一起学习。完整版,不是草稿。
  • PMBOK第五版中文版,word文档文字可复制,可编辑。含标签。可用于制作pdf
  • 是没有按钮可以点击跳转到这个路由下的,但是直接在浏览器输入可以到达这个路由下我现在在main.js下做的处理router.beforeEach((to, from, next) => {// 判断要去的路由界面是不是要鉴权if (t...

    问题一:

    我想实现的效果是,登陆之后可以跳转到个人中心页面

    比如我现在的个人中心页面url是这样的

    http://localhost:8089/user

    在未登录状态下,是没有按钮可以点击跳转到这个路由下的,但是直接在浏览器输入可以到达这个路由下

    我现在在main.js下做的处理

    router.beforeEach((to, from, next) => {

    // 判断要去的路由界面是不是要鉴权

    if (to.meta.checkLogined) {

    // 查看是否登陆

    if (!store.state.userInfo) {

    // 没登录的做处理

    next({

    path: '/home'

    })

    } else {

    // 登陆的正常跳

    next()

    }

    } else {

    // 不需要鉴权的正常跳

    next()

    }

    })

    路由router.j比抖朋要插支一圈不者地s

    {

    path: '/user',

    name: 'user',

    meta: {checkLogined: true},

    component: user,

    children: [

    {

    path: '/user/openShow',

    name: 'openShow',

    component: openShow,

    children:[

    {

    path: '/user/openShow/step1',

    name: 'step1',

    meta: {checkLogined: true},

    component: step1

    }

    ]

    }]

    }

    我更改的鉴定状态发现正常点击的情况下是可以处理的,但是在浏览器直接输入地址还是无法处理。

    另外,我在父路由做了鉴权,其子路由依然需要单独的增加meta属性吗?也就是说,父路由可以被拦截处理,但是加上子路由就不行?

    问题二: 我在子路由依然有一些权限需要来管理能否跳转,这样的话又该怎么做?需要单独写beforeEach来处理,还是统一写在mainjs里?

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  • 验证码之旋转印刷文字识别实战 文本主要描述旋转印刷文字验证码的识别训练,适读人群为有识别...模型论文:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to

    验证码之旋转印刷文字识别实战

    文本主要描述旋转印刷文字验证码的识别训练,适读人群为有识别验证码经验人群或当前寻找验证码项目试手人群。本文采用CRNN+CTC对文字进行识别,通过训练已对样例数据的识别率达到了97%。本文主要以实战代码展示的形式叙述整个项目的过程,方便大家理解和尝试。

    在这里插入图片描述

    CRNN模型简介

    模型论文:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition

    中文译文:CRNN论文翻译——中文版

    CRNN基本网络结构

    在这里插入图片描述
    网络架构。架构包括三部分:

    1. 卷积层,从输入图像中提取特征序列,卷积层就是一个普通的CNN网络,用于提取输入图像的Convolutional feature maps;
    2. 循环层,预测每一帧的标签分布,循环网络层是一个深层双向LSTM网络,在卷积特征的基础上继续提取文字序列特征;
    3. 转录层,将每一帧的预测变为最终的标签序列,将RNN输出做softmax后,为字符输出。

    在CRNN的底部,卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。在卷积网络之上,构建了一个循环网络,用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。采用CRNN顶部的转录层将循环层的每帧预测转化为标签序列。虽然CRNN由不同类型的网络架构(如CNN和RNN)组成,但可以通过一个损失函数进行联合训练。

    pytorch实现网络模型代码

    class BidirectionalLSTM(nn.Module):
        def __init__(self, nIn, nHidden, nOut):
            super(BidirectionalLSTM, self).__init__()
            self.rnn = nn.LSTM(nIn, nHidden, bidirectional=True)
            self.embedding = nn.Linear(nHidden * 2, nOut)
    
        def forward(self, input):
            recurrent, _ = self.rnn(input)
            T, b, h = recurrent.size()
            t_rec = recurrent.view(T * b, h)
            output = self.embedding(t_rec)  # [T * b, nOut]
            output = output.view(T, b, -1)
    
            return output
    
    class CRNN(nn.Module):
        def __init__(self, imgH, nc, nclass, nh, n_rnn=2, leakyRelu=False):
            super(CRNN, self).__init__()
            assert imgH % 16 == 0, 'imgH has to be a multiple of 16'
            ks = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 2]
            ps = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
            ss = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
            nm = [64, 128, 256, 256, 512, 512, 512]
            cnn = nn.Sequential()
    
            def convRelu(i, batchNormalization=False):
                nIn = nc if i == 0 else nm[i - 1]
                nOut = nm[i]
                cnn.add_module('conv{0}'.format(i), nn.Conv2d(nIn, nOut, ks[i], ss[i], ps[i]))
                if batchNormalization:
                    cnn.add_module('batchnorm{0}'.format(i), nn.BatchNorm2d(nOut))
                if leakyRelu:
                    cnn.add_module('relu{0}'.format(i), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))
                else:
                    cnn.add_module('relu{0}'.format(i), nn.ReLU(True))
    
            convRelu(0)
            cnn.add_module('pooling{0}'.format(0), nn.MaxPool2d(2, 2))  # 64x16x64
            convRelu(1)
            cnn.add_module('pooling{0}'.format(1), nn.MaxPool2d(2, 2))  # 128x8x32
            convRelu(2, True)
            convRelu(3)
            cnn.add_module('pooling{0}'.format(2), nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)))  # 256x4x16
            convRelu(4, True)
            convRelu(5)
            cnn.add_module('pooling{0}'.format(3), nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1)))  # 512x2x16
            convRelu(6, True)  # 512x1x16
    
            self.cnn = cnn
            self.rnn = nn.Sequential(BidirectionalLSTM(512, nh, nh), BidirectionalLSTM(nh, nh, nclass))
    
        def forward(self, input):
            conv = self.cnn(input)
            b, c, h, w = conv.size()
            assert h == 1, "the height of conv must be 1"
            conv = conv.squeeze(2)
            conv = conv.permute(2, 0, 1)
            output = self.rnn(conv)
            output = F.log_softmax(output, dim=2)
            return output
    
        def backward_hook(self, module, grad_input, grad_output):
            for g in grad_input:
                g[g != g] = 0
    

    模型训练相关(代码提交至GitHub)

    代码仓库

    https://github.com/CaoYuGang/crnn_word_captcha

    数据集

    本项目训练集82W张,测试集1.9W张。数据集命名方式采用“文本内容_数据值.jpg”,其中覆盖文字2033个。
    在这里插入图片描述

    训练

    # 生成用于训练的mdb文件--out文件输出路径, --folder数据集存放路径, 用此指令生成训练集文件和测试集文件
    python tool/create_dataset.py --out data/train --folder path/to/folder
    # 用于生成所有文字的映射文件,--trainfolder训练集路径,--testfolder测试集路径
    python tool/select_words.py --trainfolder /path/train --testfolder path/test
    # 训练模型--trainroot用于训练的mdb路径,--valroot用于测试的mdb训练路径
    python train.py --trainroot data/train --valroot data/test
    

    训练部分参数拆解描述

    cuda = True # 是否使用GPU训练
    multi_gpu = False # 是否使用多GPU进行训练
    ngpu = 1 # 多GPU训练时的gpu数量
    workers = 0 # 加载数据的worker,在机器允许的情况下设为8或16,降低CPU调度,提高训练效率
    
    # training process
    displayInterval = 100 # 每隔多少次训练展示损失率
    valInterval = 1000 # 每隔多少次训练测试模型
    saveInterval = 10 # 每隔多少次循环保存模型
    
    nepoch = 1000 # 数据集最大循环训练次数
    

    关于数据集

    在这里插入图片描述

    欢迎加群,加群福利提供完整模型测试,完整数据集可联系群主。

    项目声明

    本项目提供一种旋转文字验证码技术实战。项目仅供与个人研究,请勿进行商业操作或攻击网站。

    展开全文
  • 深度学习多标签问题与文字识别

    千次阅读 2019-02-28 14:25:10
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    2017-11-01 11:24:05
    <body> 定义文档的主体 <h1>to<h6> 定义HTML标题 <hr> 定义水平线 <!—> 定义注释 <p> 定义段落 插入单个折行 文本格式的标签 <b> 定义粗体文本 ... <em> 定义着重文字 <i> 定义斜体字 <small>
  • Html基本标签

    2021-01-23 18:10:15
    to<h6> 为标题标签 具有自动换行功能 5、段落标签 <p> </p> 定义一个段落 6、字体标签 <b>对文字进行加粗</b> <i>定义斜体文本。<i> <font>字体标签,ht
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空空如也

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