使用cas做单点登录,在验证ticket的时候,报下面的错误: <cas:serviceResponse xmlns:cas='http://www.yale.edu/tp/cas'> <cas:authenticationFailure code='INVALID_TICKET'> 未能够识别出目标 &#;ST--gqQSrEpDwAQlHLdkJIEz-cas01.example.org&#;票根 </cas:authenticationFailure&g

前言 前些天重装了系统,好不容易把所有的软件装好,结果发现打开android studio真机调试却出了问题. 一.症状: 1.手机端设置完全没问题(打开了调试模式......) 2.电脑端右下角不出现插入设备的图标(安全删除硬件并弹出媒体) 3.打开设备管理器,发现手机存在于便携设备项中,而其他设备的ADB Interface上却有个惊叹号,如下图:(由于解决问题的时候未截图,故下图来自网上) 4.特别的,如果是因为其他原因造成系统无法识别出真机的,可参阅参考文章中的第二篇博文---Andro

GOCR.js 是 GOCR(开源的 OCR 光学识别程序)项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 进行自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQu

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

Tesseract.js 一个几乎能识别出图片中所有语言的JS库. 官网:http://tesseract.projectnaptha.com/ git:https://github.com/naptha/tesseract.js Tesseract.js使用脚本标签,webpack / browserify和节点,安装之后,进行如下操作: Tesseract.recognize(myImage) .progress(function (p) { console.log('progress',

NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域.自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一(来自百度百科). 其中中文更是不好处理.下面将分析中文语句中的时间的识别:time NLP 输入一句话,能识别出话里的时间.下面2种简单的实现方法.   1.单词的识别 这种比较简单,比如,今天,明天,下周,下月,明年,昨天,上周,上月,去年等.原理:匹配到明天就根据今天的时间天数加1. /** * 常用时间枚举 * * @au

问题来源: 实际项目中,需要给出识别轮廓的长度和宽度. 初步分析: 轮廓分析的例程为: int main( int argc, char** argv ){    //read the image    Mat img = imread("e:/sandbox/leaf.jpg");    Mat bw;    bool dRet;    //resize    pyrDown(img,img);    pyrDown(img,img);    cvtColor(img, bw, CO

最近在学校MFC和Opencv,毕业只是做面部识别软件,所以写一个,我觉得很简单. 第一个VC组态opencv.不用说.非常easy,网上资料非常多,然后就是设计界面啦,这个全然凭个人喜好了,我设计的界面是这种: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2hlbnNoaTE5OTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&

定位: 针对分类利用softmax损失函数,针对定位利用L2损失函数(或L1.回归损失等) 人关节点检测 针对连续变量和离散变量需要采用不同种类的损失函数. 识别: 解决方案: 1.利用滑动窗口,框的大小和位置无法确定,目标检测需要巨大的计算量,pass 2.备选区域 利用区域选择网络ROI,将ROI处理成固定尺寸(与下游网络输入尺寸匹配),经过CNN后利用SVM分类(RCNN也会对输入的边界作补偿或修正) 基于区域选择网络也可以作为修正boundingbox的回归 RCNN的问题: Fast

typeof 经常混淆array.object.null等,升级处理一下. 可以将这个函数放在common.js中使用. function getTypeName(v) { var v_str = JSON.stringify(v); if (typeof v == 'object') { // 判断null if (v_str == 'null') { return 'null'; } // 判断[] if (v_str.charAt(0) == '[') { return 'array';

问题1: 我登录了client2,又登录了client3,现在我把client2退出了,在client3里面我F5刷新了一下,结果页面报错: 未能够识别出目标 'ST-41-2VcnVMguCDWJX5zHaaaD-cas01.example.org'票根 问题2:登录了client,然后退出,再重新输入用户名,结果页面也会报错 验证 'ST-41-2VcnVMguCDWJX5zHaaaD-cas01.example.org'失败 解决方法:自己测试了多遍并在网上做了参考后修改,最后验证成功,之

转(http://blog.csdn.net/ae6623/article/details/9494601) 问题: 我登录了client2,又登录了client3,现在我把client2退出了,在client3里面我F5刷新了一下,结果页面报错: 未能够识别出目标 'ST-41-2VcnVMguCDWJX5zHaaaD-cas01.example.org'票根 <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;"&g

这个问题之前就发现过,最近有几个哥们一直在问我这个怎么搞,我手上在做另一个项目,cas就暂时搁浅了几周.现在我们来一起改一下你的应用(client2/3)的web.xml来解决这个2b问题,首先看下错误描述: 问题: 我登录了client2,又登录了client3,现在我把client2退出了,在client里面我F5刷新了一下,结果页面报错: 未能够识别出目标 'ST-41-2VcnVMguCDWJX5zHaaaD-cas01.example.org'票根 type Exception rep

这个问题之前就发现过,最近有几个哥们一直在问我这个怎么搞,我手上在做另一个项目,cas就暂时搁浅了几周.现在我们来一起改一下你的应用(client2/3)的web.xml来解决这个2b问题,首先看下错误描述: 问题: 我登录了client2,又登录了client3,现在我把client2退出了,在client3里面我F5刷新了一下,结果页面报错: 未能够识别出目标 'ST-41-2VcnVMguCDWJX5zHaaaD-cas01.example.org'票根 <span style="f

注:本文转自http://www.ichatter.net/2013/03/21/385/ CAS(Central Authentication Service)框架是一个开源的单点登陆框架.最近公司要将几个产品实现单点登陆,同事在负责技术筛选时选择了CAS,并已实现了单点登陆功能,但是在配置代理功能时,遇到了诸多问题,目前虽然代理勉强可用,但问题重重,比如系统A在后台需要访问系统B的功能,在此情景中,系统A就相当于代理应用,而系统B是被代理的应用. 问题如下: 1.系统A作为代理,不能向被代理

一.流程说明 第一步:访问cas过滤链接ssoLogin,拼凑定向到 CAS_SERVER 获取ticket的URL 第二步:CAS_SERVER校验用户信息,生成Ticket 第三步:重新定向到访问客户端的ssoLogin并附加Ticket参数和值 第四步:根据传来的Ticket拼凑定向到CAS_SERVER的连接去校验Ticket的合法性 第五步:CAS_SERVER校验成功后,会返回XML报文并重新定向到访问客户端的ssoLogin 解析该XML报文,构造用户信息对象存储在session中

为什么会叫YOLO呢? YOLO:you only look once.只需要看一眼,就可以检测识别出目标,主要是突出这个算法 快 的特点.(原文:Yolo系列之前的文章:主要是rcnn系列的,他们的基本思想都是通过产生大量的 region proposal,然后再用分类器去判断分类和对bounding box进行修正.为检测一个对象,在检测图像上的各个位置.不同尺度进行评估. yolo系列的文章提出了一个不一样的思路.大致思想就是将物体检测任务当做一个回归问题来处理,在输出层对bounding

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/271 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末