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
python3判断字符串内是否含有字母，并打印字母出来 # !
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...
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
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。
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。
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
对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。 智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...对于检测系统而言，主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来，然后再交付MCU进行计算和控制，提取出控制所依赖的一些数据，来调节小车运行参数。...但是CCD摄像头基本上没有这种情况，而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时，各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式，可见这是趋势。 1.1.3功耗。...对于MCU而言，可以轻易对跳变信号进行检测，故能对视频信号的时序进行正确判断。
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。...小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。...检测效果不是很理想。...Sommer等[2017b]提出了一种非常浅的网络，只有四个卷积层和三个完全连接的层，用于检测航空图像中的目标。当期望的实例类型很小时，这种类型的检测器非常有用。...答：都有看LOSS 答：都有 参考： 目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）_Z.w.j的博客-CSDN博客 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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