在信息安全领域中，密码验证是非常重要的一部分。一个好的密码应该有足够的复杂度，以防止被破解。而回文密码由于正读和反读都一样这样特殊的性质，具有很高的安全性，可以发挥很大的作用。在实际的密码策略中，我们可能会使用到回文判断算法的isPalindrome方法来判断用户输入的密码是否为回文字符串。如果用户输入的密码是回文字符串，那么就可以认为该密码是符合复杂性的要求的，可以将其保存到数据库中。如果用户输入的密码不是回文字符串，那么就可以提示用户重新输入符合要求的密码。
与判断简单回文的变体类似，只不过在遇到不同的字符时再分为两种情况去判断是否为回文子串
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
大家都知道，排序算法是计算机学科最基础的知识之一，常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法，而是作为某个排序算法的底层依赖，常常在多语言环境下需要考虑，比如说中文的排序，日文的排序。
而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一堆的算法书，有图为证：
在求解这个问题的时候，一定要看清楚问题。不要混淆“子串”和“子序列”的概念。“子串”是指在源字符串中连续出现的字符串片段；而“子序列”是指在源字符串中可以不连续出现的字符串片段。一个连续，一个不连续。
策略模式是一种把算法和对象分离开的设计模式。 策略模式其实是多态的一种表现。在实现一个功能时，根据不同的业务需求有不同的算法，如果是简单操作，那么使用if else或者switch case即可完成分支处理。但是这么做的可扩展性太差，尤其算法比较复杂的时候更是如此；而且也不具备灵活性，难以按照用户需求实现细节定制。策略模式的出现就是为了解决这些问题，它的好处有： 1、消除了if else或者switch case的分支判断； 2、采用独立的算法类，易于根据新需求进行扩展； 3、方便开发者对算法细节做自定义处理； 4、允许随时设定策略，即可在构造时设置，也可用专门的set方法设置，还可在执行时设置算法；
给你一个字符串数组 words ，只返回可以使用在 美式键盘 同一行的字母打印出来的单词。键盘如下图所示。
无疑，数据结构与算法学习最大的难点之一就是如何在脑中形象化其抽象的逻辑步骤。而图像在很多时候能够大大帮助我们理解其对应的抽象化的东西，而如果这个图像还是我们自己一点点画出来的，那么无疑这个印象是最深刻的了。没错，今天给大家分享的就是算法可视化的网站。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
中说道了PBE——Password-based encryption（基于密码加密）。我也做测试了一下，现在把我做的效果给大家演示一下：
https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo
敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。前段时间我一个朋友（马上毕业，接触编程不久）要我帮他看一个文字过滤的东西，它说检索效率非常慢。我把它程序拿过来一看，整个过程如下：读取敏感词库、如果HashSet集合中，获取页面上传文字，然后进行匹配。我就想这个过程肯定是非常慢的。对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个，更高级点就是正则表达式。但是非常遗憾，这两种方法都是不可行的。当然，在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题，但是Google知道！
动态规划的方法在效率上确实没眼看，甚至我的代码都要优秀很多，但不得不说，用二维数组来做题是我没有想过的，原理还是很巧妙的。就做题思想来说，作为小白，要学习的真的太多了，希望对算法的学习能成功从刷题开始一直深入。如果有小白也刷到这里，应该也会感到很无力吧，愿大家都能坚持到底。哦，才第五题啊，那没事了~
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。 为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢hash算法，慢hash算法可以避免暴力破解（典型的用时间换安全性）。 在检索时我们既不需要解密也不需要模糊查找，直接使用密文完全匹
计算机加密技术旨在实现上述目标。现代计算机密码学建立在严格的数学理论基础上，并逐渐发展成为一门科学。对于大多数开发者来说，设计安全的加密算法是一项艰巨的任务，验证加密算法的安全性则更加困难。目前认为安全的加密算法也只是尚未被攻破。因此，为了编写安全的计算机程序，我们应遵循以下原则：
LZO 是致力于解压速度的一种数据压缩算法，LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写。这个算法是无损算法，参考实现程序是线程安全的。 实现它的一个自由软件工具是lzop。最初的库是用 ANSI C 编写、并且遵从 GNU通用公共许可证发布的。现在 LZO 有用于 Perl、Python 以及 Java 的各种版本。代码版权的所有者是 Markus F. X. J. Oberhumer。 LZO 库实现了许多有下述特点的算法： * 解压简单，速度非常快。 * 解压不需要内存。 *
前言 原题样例：最长回文串 C#方法：排序遍历 Java 方法一：计数 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧！ 今天是力扣算法题持续打卡第73天！ 算法题 ---- 原题样例：最长回文串 给定一个包含大写字母和小写字母的字符串，找到通过这些字母构造成的最长的回文串。 在构造过程中，请注意区分大
回文字符串是指aba类型的字符串，即字符串关于中间字符对称。判断字符串中是否含有回文、得到最长回文字符串的长度、得到不同回文字符串的个数等等，是经常考察的编程题目。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
输入任意包含英文字符或数字的字符串（长度不超过20个字符），请Java编程打印所有英文字母不同大小写组合的字符串。 如输入"012e4s"时，则输出: “012e4s”,“012e4S”,“012E4s”,“012E4S”。 如输入"123"时，则输出: “123” 如输入"AB"时，则输出: “ab”,“aB”,“Ab”,“AB” 如输入""时，不输出内容。
11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识!
gitee开源地址 “https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java
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。
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liuruoze/EasyPR：https://gitee.com/easypr/EasyPR
受困于繁复的代码块里，每天看着密密麻麻的变量和语句，拿着别人提供的代码跑出结果也不知道结果是什么？
嘿嘿，胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧，具体 100000 只差 4000 个了，分分钟~
国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
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（此代码借鉴于一位CSDN大佬的StringBuffer方法，在自己的理解下进行了更改并理解了代码。）
在springboot 里面写一个配置类加上@Configuration注解，在项目启动的时候加载一下，代码如下：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
话说作为一名程序员，肯定都少不了在准备面试的时候刷 LeetCode 的算法题吧。虽然面试考察的算法题在工作中用到的非常少，但是确实是能让我们对常用的数据结构有更深刻的理解，以及对思维逻辑有很大的提升。
【新智元导读】本文带来Github上账号为intel-analytics发布的三大深度学习库的介绍。 BigDL 什么是BigDL？ BigDL是一个基于Apache Spark分布式深度学习库；使用BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的Spark程序，它可以直接运行在现有的Spark或Hadoop集群之上。 1）非常丰富的深度学习支持。模仿Torch，BigDL提供对深度学习的全方位支持，包括数值计算（通过Tensor）和高层次神经网络。此外，用户通过BigDL可以把Caffe和Torch
因为写文章的过程中画了不少的图，所以，我想，能不能用长图的形式展现一次呢，结果图片熬夜做了半天，最后出来的效果不是很好，哎，审美缺失吧。之后会有详细的文字源码解析版放出，敬请各位看官关注。
其中byte,short,int,long,float,double,boolean，这7种类型计算机表示起来比较容易，因为他们都是数字。其中布尔类型只有两个值true和false，实际上true和false分别在C++中对应的是1和0，1为true，false为0。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？近日，名为Depix的Github项目火爆全网，一切故意而为之的“文字密码”，在这一AI技术的处理下，瞬间就“暴露于光天之下”。 “来P个图吧！” “好呀，不过这段话得打码，不然就麻烦了！” 如果现在告诉你，”打码“已经不再安全，你所想保护的信息，已然如”皇帝的新衣“，你会作何想？ 不，这不是耸人听闻，最近一个名为Depix的GitHub项目火了，上线仅仅三天，star量就已经高达
作为一个与计算机息息相关的专业，在每一年的毕业论文提交之际，总是少不了开发类论文的身影。作为开发类论文中必不可少的部分——系统测试用列表，更是论文的点睛之笔。是否能写好写好开发类毕业论文中系统测试中的用列表，将在很大程度决定系统存在的价值。
---- 0x00 机器语言、汇编语言与高级语言(以2+3为例) 机器语言：01代码、CPU认识的语言 加运算：1001 减运算：1010 2+3：1001 0010 0011 汇编语言：在机器语言上增加了人类可阅读的助记符 加运算：ADD 减运算：SUB 2+3：ADD 2,3 高级语言：向自然语言靠近的语言 sum = 2 + 3 ---- 0x01 程序设计语言的运行方式 编译型 将高级语言源代码转换成目标代码（机器语言） 程序可以直接运行 目标代码执行速度快 代表语言：C/C++ 解释型 将高
1、要求页面整洁、美观，与提供的页面效果图、结构保持一致，文字、背景的颜色不统一要求 2、要求HTML代码和CSS代码书写、命名符合规范
例如，在字符串 s = “abbxxxxzyy” 中，就含有 “a”, “bb”, “xxxx”, “z” 和 “yy” 这样的一些分组。
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