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    结合连通块平均分割以及投影矫正的验证码分割算法

    通过矫正,我们可以比较好的将倾斜的字符归一成较为规整的字符,接下来我们需要对矫正后的字符进行分割。简单的方法大概是投影法了,但是很明显,这样做的可靠性并不够。...我们也可以找到整张图的最左端和最右端然后平均分割,但是在字符大小不一样的情况下效果也太好。还有个朴素的方法就是找连通块,但是由于存在字符粘连问题,连通块也不能完全区分字符。...那么我这里就结合后两种方法,先进行连通块分割,对于能分割的字符直接进行后续处理,对于不能分割的字符再用平均分割的方法分割处理。...实践表明这种方法对于那些干扰线不明显的验证码(比如新浪微博的验证码)的分割效果还是不错的。...np.hstack([im,dst])) axis('off') def splitImg(im,num): ''' 输入:灰度图,图中包含的字符个数 输出:分割后的图片数组

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    计算每个请求的平均响应时间

    目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间,分析访问日志,对相同请求的响应时间进行累加,响应时间的和 除以 这个请求的访问次数,就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求,响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行,累加响应时间和访问次数,最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息,"0"那列是响应时间,"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割,所以响应时间在第6列,url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本,可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历,打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0

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    js获取当前时间(特定的时间格式)

    ,因为时间也是唯一的, 在任何时候时间都不会出现重复,当然可以获取就可以设置,所以您也可以人为的去设置/修改操作时间。...Date日期对象中获取/设置时间的方法: (1)getDate()/setDate /设置日期(具体的那一天)。...(8)getTime()/setTime 获取/设置时间(毫秒为单位)。 (9)getDay 获取当前星期(0~6)——0代表星期日 6代表星期六。...这些方法获取时间根据设备来获取的,设备不同获取的时间格式可能不同, 设置获取特定的时间日期刚格式:“yyyy-MM-dd HH:MMM:SS”。...: 例如中国标准时间,东八区区时 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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    JS运算】分组求和平均值(reduce函数)

    对于数组求和的问题,使用reduce函数能够最快的解决 如果你还不会reduce函数,可以看这一篇: reduce函数的使用 思路 reduce函数对相同group的值进行迭代求和 将分组的总和除以组里的个数得到平均值...getAvg函数: 用来计算每个分组的平均值。 接受一个对象x作为参数,x是分组求和的结果Sum。 在函数内部,首先定义了一个空对象item,用来存储每个分组的平均值。...接着使用map方法对每个分组进行迭代,将它的平均值计算出来,并存储到item对象中。 计算平均值的方法是将分组的总和Sum[y]除以分组中元素的个数count。...最后返回item对象,它存储了每个分组的平均值。

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    平滑时间序列数据,别再用移动平均线了

    本文将解释为什么Savitzky-Golay滤波器能够比移动平均线更好地平滑时间序列数据,并附带Python代码示例。...加载时间序列数据 我们首先需要导入必要的Python库。...(窗口大小为 10)的原始和平滑时间序列 移动平均线的缺陷 移动平均线虽然简单,但它存在一些明显的缺陷。...(窗口大小为 25)的原始和平滑时间序列 在这里,Savitzky-Golay 滤波器非常出色地捕捉了时间序列的季节性,没有延迟,并消除了尖峰,而移动平均线将所有注意力集中在长期平均值上,丢失了信号中包含的许多信息...无论如何,移动平均线仍然可以用于计算时间序列的平均值,即使通过扩大 Savitzky-Golay 滤波器的窗口大小可以获得相同的结果(并且可能具有更好的精度),但如果有兴趣捕捉过程围绕的底层平均值,则可以评估使用它

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