最近把一个项目从core2.2迁移至core3.1，在本地win上跑没有问题，但是上线到生产Ubuntu docker环境下连接不上sqlserver报以下错误。...TaskCompletionSource`1 retry) at System.Data.SqlClient.SqlConnection.Open() at 折腾了一晚终于搞定了，原来是core3.1 image的问题...，大概是core3.1默认image的ssl证书设置的问题，更改为FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:3.1-bionic后终于恢复正常了。
在树莓派3b+中，单张图片处理耗时30ms，整个项目在树莓派3b+中的fps为20~30。 最终效果(截取视频) ? ? ? ?...模型最终部署在树莓派3b+中，其环境要求如下： ?...Studio上完成了项目的训练、模型转化等工作。...使用飞桨后我最大的感受是百度飞桨为开发者提供了免费的开发平台和完备的开发工具，并且开发者可以零距离的和飞桨团队沟通，请教开发过程中遇到的问题。...完整项目包括训练文件、移动端文件公开在AI Studio上，欢迎Fork。
我的服务器有出现一些小问题，而且Instagram也改变了网站的布局，导致我的脚本程序无法正常工作，所以我需要解决这个问题，导致我的程序有些天没有运行了。...在第三个月里每天增长的粉丝量 从上图里我们可以看到每天新增的粉丝量从32个降到20个。一段时间我的脚本出了点问题，我的新增粉丝量就变少了。...Technical Issues技术问题 使用像Selenium这样的GUI测试工具的问题是，如果网站（就我而言是Instagram）在HTML布局方面更改某些内容，我必须改变脚本，并更新从页面中选择的元素...我得到的是这个问题： 在陈述了我对这个话题的看法之后，（同一个人给我写了这封电子邮件： ，我是那个在InstaPy提出上从糟糕的github问题的人。...总结 在写这篇文章的时候，我有2,800个粉丝。我打算继续运行我的脚本，直到我在Instagram上被禁止或上升到最高的高度。 不，说真的，我真的有兴趣看看这可以走多远。
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling Pycharm激活码教程使用更多解释请见：https://vrg123.com 或者在ubuntu...下通过以下命令进行安装： sudo apt install tesseract-ocr Mac系统： 用Homebrew即可方便安装： brew install tesseract 设置环境变量： 安装完成后...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。 在代码中使用tesseract识别图像： 在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。...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...(image) print(text) 用pytesseract处理拉勾网图形验证码： import pytesseract from urllib import request from PIL import
Tesseract 纳入深度学习模型来进一步提升 OCR 准确率只是时间问题，事实上，这个时间已经到来。 Tesseract (v4) 最新版本支持基于深度学习的 OCR，准确率显著提高。...在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 在 Ubuntu 上安装 Tesseract 4 的具体命令因你使用的 Ubuntu 版本而异（Ubuntu 18.04、Ubuntu 17.04 或更早版本...你可使用 lsb_release 命令检查 Ubuntu 版本： ? 如上所示，我的机器上运行的是 Ubuntu 18.04，不过你在继续操作之前需要先检查自己的 Ubuntu 版本。...），大大简化了在 Ubuntu 旧版本上安装 Tesseract 4 的过程。...如上所示，我访问了一个叫做 cv 的 Python 虚拟环境（cv 是「计算机视觉」的缩写），你也可以用其他名字命名虚拟环境。
为了减少在验证集上计算性能所花费的时间，只保留0.5%的数据（80MB），并且每30分钟计算一次验证损失（validation loss）。...模型：训练了一个大模型，因为在相同的挂钟时间Li2020TrainLT下，较大的模型往往比较小的模型获得更好的性能。...1、Batch Size (bsz)：由于每个GPU上显存有限，分别设置为4096、8192和16384。 2、峰值学习率(lr)：使用线性学习速率，从0开始，预热到最高学习速率后衰减到0。...依据以上的超参数配置，最终筛选出的能够在24小时之内完成训练的配置参数。 下表是按MLM损耗计算的最佳配置。
linux下安装 安装tesseract 在Ubuntu系统中可以通过apt包管理工具进行安装 sudo apt install tesseract-ocr 安装完成之后就已经配置好了环境变量。...在命令行中使用tesseract 安装好tesseract库之后，我们就可以在命令行中使用tesseract库了。这里我找了两个图片进行测试。 纯英文识别 这里我在国外技术网上上截取了一个图片。...在输入命令时需要指定语言是：chi_sim。同样的，这里我也截取了一个中文图片。将该图片命名为：csdn.png。...PIL库的详细使用方法参见此文 ❤️【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手❤️。...不过需要注意的是，针对有干扰线的图形验证码，比如下面这种。 tesseract 是无能为力的，即不能识别包含干扰线的图形验证码。
Under Debian/Ubuntu you can use the package "tesseract-ocr"....综上，Pytesseract原理： 1、上一篇博文中提到，执行命令行 tesseract.exe 1.png output -l eng ，可以识别1.png中文字，并把识别结果输出到output.txt...urllib2.install_opener(opener) def urllib2Navigate(self,url,data={}): #定义连接函数，有超时重连功能...代码优化 上述程序在windows平台运行时，会发现有黑色的控制台窗口一闪而过的画面，不太友好。...Under Debian/Ubuntu you can use the package "tesseract-ocr".
因此，这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程，讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题，最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0...很无奈啊，有新的当然用新的，但这也导致了不兼容的问题，到目前为止，官网编译好的安装包并不支持cuda9.1，因此我们需要自己进行编译。 也就是我们选择第二条路，源码安装的方法。...其中我遇到的问题是bazel编译工具版本问题，现在从ppa上apt-get进行下载都是0.12.0 stable版本，用这个版本对TensorFlow进行编译时会出现编译错误的，换成0.11.1版本就好了...遇到的问题 我安装上面的教程上面的步骤编译好TensorFlow包之后，编译成功了，使用我的cuda9.1和cudnn7.1.2，但是在安装我编译好的whl之后还是不能用。...，这个问题与你的编译文件无关，你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1，但上面的问题还是出现，那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置，也就是一些文件找不到
具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置 英文字母图像识别演示 这个是我保存名为 English.png 的图片，下面我来提取文字。...(image) # 解析图片 print(content) 运行效果图： 注：有些字体可能会识别出现问题，尽量用比较标准的字体。...中文汉字图像识别演示 这个是我保存名为 chinese.png 的图片，下面我来提取文字。 ?...(image, lang='chi_sim') # 解析图片 print(content) 运行效果图： 注：有些字体可能会识别出现问题，尽量用比较标准的字体。...有什么问题可以评论区留言！
在写爬虫的时候总是遇到一些以图片的形式展示的信息，因此要怎么解析图片上的信息呢？...在Google上查了一下，需要安装pytesseract和pillow（我用的python3.7）和Tesseract-OCR 1....安装pytesseract pip insatll pytesseract 2. 安装pillow pip install pillow 3....在python的安装路径下的修改安装的pytesseract库里面的pytesseract.py，将默认的改成Tesseract-OCR的安装路径 ? 7. 配置完了开始撸代码吧 ?...用Google查了一下，发现是因为验证码的图片模式为RGBA，是无法分配调色盘给透明通道的。更换为RGB模式则不会出现该问题。 对原先的代码修改一下，变为： ? 修改后就能正常使用了。
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。...安装分为两部分: 安装引擎 对于ubuntu18.04来说安装很简单，两条命令搞定： sudo apt install tesseract-ocr sudo apt install libtesseract-dev...安装完成之后你发现就可以用tesseract命令啦。 ?...2 python结合pytesseract做图文识别 首先确保安装了python pytesseract包， pycharm 请在setting里安装。...3 结语 怎么样，用python做图文识别是不是超简单？这就是python的魅力所在啊。
Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题（以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例），本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。...---- 一、创建 Ubuntu 用户 这里不做详细叙述，请参考我之前的帖子，Ubuntu 添加和删除用户具体步骤以及可能报的错误（以 ubuntu-18.04.3 为例）。...4.1、hadoop 下载 在 Linux 系统/Ubuntu 上打开自带火狐浏览器，输入地址 hadoop.apache.org，打开 hadoop 的页面，点击 Download 进行下载，如下图所示...include：对外提供的编程酷头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用c++定义的，通常用于c++程序访问hdfs或者编写mapreduce程序。...---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
官方文档：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Installation.html 根据官方介绍我们需要知道： 有两个部分需要安装，引擎本身和语言的训练数据。...pwd=mwj6 提取码：mwj6 3、配置环境变量 如果你用的是默认地址，C:\Program Files\Tesseract-OCR，把它加到环境变量中即可 我的电脑(此电脑) -> 右键点击属性...此处有十几句脏话..... 冷静下来，是我能力不足，是我不会训练模型，是我不应该只会捡现成用。 过了几分钟，脏话....... 模型训练 可以在网上自己搜资料，参考资料里面我也放了一篇。...：偶尔会出现部分内容丢失的情况 「CnOCR」 优点:支持训练自己的模型,执行速度快，识别效果也不错 缺点：训练比PaddleOCR麻烦,极少更新维护 已有代码 虽然失败了，但是相关代码还是放出来，给有需要的小伙伴使用...# 1、加载并预处理图像 image = cv2.imread('imgs\csdn_homepage.png') # 替换为你的图像文件路径,注意文件名不能有中文 # 根据图像的复杂性，还可以在预处理步骤中使用额外的图像处理技术
其实也不算自己写的，在网上东找找西找找，合一块问题就解决了。 和谐社会的程序猿不都这样么。。 ? 上正菜。...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...M D 找不到指定文件，到这里我也不懂，继续百度。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
验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。...图片的处理，我采用 Python 标准图像处理库 PIL。图片分割，我暂时采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。...我们可以在 GitHub 上找到该库并下载。我是下载最新的 4.0 版本。...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...对于阈值的选取，我采用比较暴力的做法，直接使用 0 和 255 的平均值。 4.3 识别 经过上述处理，图片验证码中的字符已经变成很清晰了。 最后一步是直接用 pytesseract 库识别。
pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。...pillow 中文文档 pillow 的缘由：由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性...32 位系统 pip install PIL 64 位系统 pip install pillow 安装 Tesseract-OCR 在使用 pytesseract 之前，必须安装 tesseract-ocr...详细代码如下： 那么我们的运行结果是这样的： bremove-logo3.gif 总结 经过这么一些折腾，我们总算是看到了我们想要的结果，但是我很遗憾地告诉你，pytesseract 还是无法识别处理过的图片...不过好在 pytesseract 提供了自定义训练功能，来提高识别能力（也可以自建神经网络进行识别） 我有一个微信公众号，经常会分享一些python技术相关的干货；如果你喜欢我的分享，可以用微信搜索“python
有同学问：NVIDIA手册上说Tesla P100用sp做半精度，理论计算能力是单精度的一倍，我在Tesla V100上用非tensor core测试，半精度并不如单精度。...对于这个问题我们好好唠唠: 备注/经验分享： Tesla V100的半精度有两部分。 一部分是通用的，另外一部分是专用的。 通用的是SP，用户可以自行写代码进行任何涉及半精度的数据类型的运算。...GP100只有通用的200%的FP16） ?...所以建议在通用计算的时候，总是使用half2类型。 需要注意的是，如果能利用库建议利用，cublas之类的很多计算可以上半精度的。...大家也可以参考我们在论坛上的一个帖子： 一个寄存器能不能被两个half占用，比如__half a[2]={0， 0}是不是占一个寄存器 （点击阅读原文，访问这个帖子）
get命令： sudo apt-get update sudo apt-get install tesseract-ocr sudo apt-get install libtesseract-dev 我用的是...在Linux机器上，我不需要这样做，但在Windows上是必需的。默认情况下，它安装Program Files。 如果你做的一切正确，执行这些代码应该不会产生任何错误: ?...我找到了一些免版税的图片，里面有一些文字，第一个是这样的: ? 它应该是简单的一个，有可能Tesseract会读那些蓝色的“对象”作为括号。让我们看看会发生什么: ? 我的猜测是正确的。...不过，这不是一个问题，你可以使用一些Python技巧轻松地解决这些问题。 下一个可能更棘手: ? 我希望它不会检测到硬币上的“B”: ? 看起来效果很好。 现在轮到你把它应用到你自己的问题上了。...在引擎盖后面发生的事情一开始可能看起来像一个黑盒子，但我鼓励你进一步研究，如果这是你感兴趣的领域。 我并不是说PyTesseract每次都能很好地工作，但是我发现即使在一些比较复杂的图像上它也足够好。
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