SIM卡是工作中测试用的,经常插拔到不同的手机,前两天SIM卡放到手机中都能正常识别,今天插入到另一款手机中发现无法识别.心里糟了,是不是卡坏了,根据之 前的直觉,在公司找了一块橡皮,在SIM卡的芯片部位反复擦了十几下,插入手机后神机出现,SIM可以识别了. 以后遇到类似问题的网友可以试试,看能否解决你的问题.这招儿十有八九还是很灵的. 原因追踪:SIM卡的芯片跟卡槽经常摩擦,芯片上容易产生氧化层,导致插入手机后不容易识别,使用橡皮擦了芯片后便将芯片上的氧化层去除,解决了问题. 当然也有其他原因

ICCID(SIM卡号码)的定义应该是: 1-6位:国际移动运营商识别码(IMSI),898600为中国移动,898601为中国联通 7-20位:移动和联通的定义是不同的.   中国移动:  第7.8位:对应网络号,如90表示是1390开头的手机号,如81表示是1381开头的手机号. 第9.10位为各省编号:01北京.02天津.03河北.04山西.05内蒙.06辽宁.07吉林.08黑龙江.09上海.10江苏.11浙江.12安徽.13福建.14江西.15山东.16河南.17湖北.18湖南.19广东

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

二维码扫描 前言: 最近的项目中使用到了二维码,二维码这个模块功能也完成:觉得还是有必要总结一下用来做记录.好长时间没有写二维码了都忘记在差不多了,重新拾起来还是挻快的. 二维码使用场景: 生活中有很多的地方都在使用,比如把它分享给朋友,通过扫描来关注平台.它的功能有生成二维码.扫描二维码.从相册中读取二维码.主要从这几个方面来讲二维码的使用,最后会封装一个方便快捷使用的库,供想快速集成的使用者. 1.生成二维码 效果图: 1. 创建二维码滤镜--CIFilter 1.1 恢复滤镜的默认属性 1

服务器汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#iis 服务器异常: http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 今天上初中的弟弟问我移动硬盘识别不出来怎么办?重买? ......太霸气了,想了下以前逆天大学的时候才接触移动硬盘,哎~太弱啊,当时也遇到各种问题,现在我就简单汇总一下吧~(当时可不知道博客园是啥,大三才知道的o(^▽^)o) 以下为我以前的经验,仅供参考: 1.移动硬盘盘符木

异常汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4523006.html#dapper 今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

假设网站A有以下功能需求:1,pc端微信扫码登录:2,微信浏览器中的静默登录功能需求,这两种需求就需要用到用户的unionID,这样才能在多个登录点(终端)识别用户.那么这两种需求下用户的unionID该如何获取呢? 1,先看pc端的解决方案 以snsapi_login为scope发起网页授权,先拿网站应用的appid和secret用授权接口获取“网页授权access_token”,再利用“网页授权access_token”通过“拉取用户信息的api接口”拉取用户信息从而获得unionId. 此

用来判别类型的方法有好多,整理了一下4种方法,平时用的时候,在不同情景下,还是要结合着使用的. 方法一 typeof:可以识别标准类型,除了Null:不能识别具体的对象类型,除了Function <script> var t = typeof(1); console.log(t); // t==="number" var t = typeof(new Number(1)) console.log(t); // t==="object" var t = t

最近在eclipse导入android项目的时候遇到了奇葩问题,再此记录 遇到的问题就是:将完好的android项目导入到eclipse的时候,原本这是一个很容易的事情,但是导入成功后发现,,,靠eclipse居然识别成了java项目导致不能"run as android appliciation",,,如下图所示:

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

让MacBook识别noppoo mini 84 noppoo默认是没有mac驱动的,需要下载一个IOUSBHIDDriverDescriptorOverride否则无法noppoo的键位是识别错误的. IOUSBHIDDriverDescriptorOverride - github 根据我个人的喜好,在System Preferences -- Keyboard -- Modifier Kyes中修改按键 alt -> command win -> alt 同时因为利用noppoo原生自带

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

1,无法识别 Seagate 硬盘 新买的mac air Captian 10.11.6系统,连上硬盘根本不出现盘符,usb插头不要插得太深,慢慢的插入,看到硬盘白灯亮起就可以了 2,无法向 Seagate 硬盘写入文件,只有读取权限 安装了随盘附带的 Seagate Dashboard Installer,重启后还是没有效果,后来官网下载 NTFS 插件才可以,下载地址: http://www.seagate.com/cn/zh/support/downloads/item/ntfs-driv

Atitit zxing二维码qr码识别解析 1.1. qr码识别解析 by zxing1 1.2. 解码lib:qrcode.jar  2 1.3. atitit.二维码生成总结java zxing 2 1.1. qr码识别解析 by zxing /AtiPlatf_ee/src/com/attilax/qrcode/qrcodex.java public static String decode(String imagePath) { String contents = null; Mult

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

1. 引子 前两天访问学校自助服务器()缴纳网费,登录时发现这系统的验证码也太过“清晰”了,突然脑袋里就蹦出一个想法:如果能够自动识别验证码,然后采用暴力破解的方式,那么密码不是可以轻易被破解吗? ps:用户名就是学号,可以轻易获得,而密码是系统随机生成的6位数,组合方式仅有 10^6种,假设每次尝试须要50ms,那么大概需要14个小时,如果采用多线程,多个虚拟机(java)同时工作,估计把所有密码过一遍不会超过1个小时,这效率还凑合吧... 2. 分析 问题的关键就在于验证码识别,至于如何请求