最近在项目中用到了模糊查询,之前对SQL的模糊查询也没有一个全面的认识,所以今天就跟大家一起学习一下。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>test</title> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/twitter-bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.min.css"> <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.
大于Jdk1.8,大于mysql5.5,idea(eclipse),微信小程序开发工具
最近在使用Nodejs写POST接口的时候,涉及到客户端在请求体中上传base64编码图片的问题,例如我使用的POST请求,问题描述如下:
代码:https://github.com/ahwgs/design-pattern-learning/tree/master/2.%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%8E%9F%E5%88%99
只包含中文和数字 /^(([\u4E00-\u9FA5])|(\d))+$/ 不能包含字母 /^[^A-Za-z]*$/ A股代码 /^(s[hz]|S[HZ])(000[\d]{3}|002[\d]{3}|300[\d]{3}|600[\d]{3}|60[\d]{4})$/ 大于0, 小于150, 支持小数位出现5, 如145.5, 用于判断考卷分数 /^150$|(^\d|^[1-9]\d|^[1][0-4]\d
在深度学习模型部署时,从pytorch转换onnx的过程中,踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录,希望可以帮助其他人。
在上面的代码中,我们可以看到app.use后面使用了2个参数,ctx和next,下面我们介绍一个这哥俩到底干嘛的
项目中有一块,需要用到上传车牌车牌号到系统里,用了下腾讯云的ocr车牌号识别做了个小功能。通过腾讯云的orc识别,将车牌号录入到后台。
随着技术的不断发展,前端工程师也被赋予了越来越多的职责。不再是从前只需要切个图,加个css样式就能完成任务的切图仔了。接下来这篇文章,完成一个简单的登录注册,能让你快速上手,成为一个‘小全栈工程师’,here we go !
正则表达式对于前端来说是非常熟悉的,尤其是表单验证,本人是做活动开发的,经历过各种信息资料的填写,特意整理收集了若干个常用以及不常用的正则。
<select><option value="" disabled selected style="display:none;">请选择时间</option></select>select::-ms-expand { display: none; } //兼容ie隐藏select{ appearance: none; -moz-appearance: none; -webkit-appearance: none; background: url(../images/go.
请你说一下设计测试用例的方法 黑盒测试: 1.等价类划分 等价类划分是将系统的输入域划分为若干部分,然后从每个部分选取少量代表性数据进行测试。等价类可以划分为有效等价类和无效等价类,设计测试用例的时候要考虑这两种等价类。 2.边界值分析法 边界值分析法是对等价类划分的一种补充,因为大多数错误都在输入输出的边界上。边界值分析就是假定大多数错误出现在输入条件的边界上,如果边界附件取值不会导致程序出错,那么其他取值出错的可能性也就很小。 边界值分析法是通过优先选择不同等价类间的边界值覆盖有效等价类和无效等
这里介绍一些常用正则,也可以安装正则插件,比如 VS code中的 any-rule 插件。安装后 Ctrl + Shift +P , 输入关键字搜索就行,比如 手机 车牌号等等。
/** * Created by chaozhou on 2016/5/30. */ /** * 扩展的基本校验规则, */ $.extend($.fn.validatebox.default
8月2日新增vscode插件, 查正则不用来回切换了, vscode中搜索"any-rule"
这是一篇关于正则的速查手稿,建议收藏,同时提供了vscode插件版,方便前端友人直接使用不用一条一条翻阅。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
随着移动端车牌识别技术的日趋完善,渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中,检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端,对登船的每一辆车车牌进行扫描识别,自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票,不仅大大的提升了登船效率,也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
手机号(mobile phone)中国(严谨), 根据工信部2019年最新公布的手机号段 const reg = /^(?:(?:\+|00)86)?1(?:(?:3[\d])|(?:4[5-79])
人工智能浪潮一波又一波,没有车牌识别,车辆限外的是难以监管下去的,下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。
随着汽车的需求暴增,车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中,以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息,如此,会增加人为的误差,降低了工作效率,后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用,车辆管理体验感得到了提升,如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法,通过前端就能进行解帧识别车牌,无需有有一个图片传输返回结果的过程,直接就可以把车牌识别出来,这是高新技术的又一个台阶。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
jQuery Validate自定义各种验证方法 validate-methods.js /***************************************************************** jQuery Validate扩展验证方法 *****************************************************************/ $(function(){ // 判断整数value是否等于0
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术,该技术不依赖其他任何第三方库,能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
随着社会经济的发展与汽车的日益普及带来巨大的城市交通压力,在此背景下,智能交通系统成为解决这一问题的关键。而在提出发展无线智能交通系统后,作为智能交通的核心,车牌识别系统需要开始面对车牌识别移动化的现实需求。基于实现车牌识别移动化这一目标,一种基于Android移动终端的车牌识别解决方案在Android平台上实现了该系统。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 目前支持蓝色标准车牌,黄色标准车牌,小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素,其中定义: 车牌号中,不同车牌位的取值范围; 不
众所周知,视频融合共享AI智能分析平台EasyCVR可以根据不同客户端平台进行全平台直播,支持H.265编码视频Web直播,可以分发RTMP、RTSP、HLS、HTTP-FLV等视频流。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术,大家可以留意一下道路停车,汽修服务,移动警务等,通过车牌识别这个技术,实现快速对车辆进行管理与服务。
注:本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
充电桩车牌识别应用场景,车牌识别相机采用吊装的方式安装到每个充电桩车位上,精准的识别停在该车位上的车牌号码。
如果给你一张图片,你会怎么找出图片中的车牌呢?是用传统的方法依靠特征筛选找到车牌?还是用新款的RTX2080Ti煤气灶来炼丹呢?
对于对于识别车牌的重要一步是对车牌字符的提取。本节将在《基于FPGA车牌位置的定位》的基础上完成车牌上每个字符的提取与定位,为车牌的识别扫清障碍。
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。
有小伙伴后台和小白说,能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目,因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目,会陆陆续续的分享给大家,文末有源码地址。
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配,从而对车牌进行识别。
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
目前很多城市为了缓解停车压力,在不影响道路使用的情况下,在道路上划出一部分停车位,来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说,在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的,能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌,一个车牌的记录、上传时间要十秒左右,而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息,完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别,未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序,采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式,需要较长的等待时间,且容易产生失误甚至作弊等问题。另外,汽车称量现场环境恶劣,严重影响工作人员身心健康,其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
很多不太懂正则的朋友,在遇到需要用正则校验数据时,往往是在网上去找很久,结果找来的还是不很符合要求。
随着社会的发展,城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
随着时代的发展,生活质量的提高,汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多,势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作,当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵,给人们停车带来不便,浪费大量的停车时间;停车场票箱内卡容量有限,需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片,而对于车主来说,由于卡片的保存不当,丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失,整个停车记录就无法核对,给停车场管理带来一些麻烦。
从事车险行业的朋友,在日常测试过程中,需要各种车牌号码用于测试,如果在自动化测试过程中,则更需要去生成各种合规的车牌号码,
正则表达式(Regular Expression)又称规则表达式,在代码中常简写为Regex、Regexp或RE,它是一种文本模式,包括普通字符(例如a到z之间的字母)和特殊字符(称为"元字符")。
上次提到最近做车牌识别,模型训练出来的正确率很高,但放到真实场景里面,识别率勉强及格,究其原因还是缺少真实环境数据集。车牌涉及个人隐私,也无法大量采集到,国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集,但车牌基本都是皖A打头的,因为采集地点在合肥。基于这个原因,训练的车牌数据集只好自己生成,和大家分享一下这个生成思路,
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