ABBYY FineReader 15可以说是比较新的版本,在这个版本中能运用强大的光学字符识别技术对PDF文档扫描件.图像等文件进行OCR识别.在识别的过程中,会使用其内置的词典检查识别文字,以获得更为准确的文本识别结果. 但当需识别的PDF文档或者图像存在着较多的特殊术语.缩写的时候,用户可将这些术语.缩写添加入软件的用户词典中.如果希望执行用户词典这一功能,我们可以将文件"在OCR编辑器中打开",来进一步开启ABBYY FineReader 15 OCR文字识别软件的OCR项目功

AOPR全称Advanced Office Password Recovery作为一款专业的Word密码破解工具,是通过暴力破解的方式帮助用户迅速恢复各种Word文档的密码,其中常常会用到字典攻击,这是Word密码破解工具找回密码常用的方式之一,但是你真的了解Word密码破解工具的字典攻击吗?本文将详细讲解字典攻击相关的内容. 字典攻击的字典文件 当使用字典攻击进行密码破解时,Advanced Office Password Recovery试图多个字典文件中的每一个单词直到发现正确的Word密

一.列表(list) 常用功能的介绍:

下面给出一个vi编辑器的配置文件,可以放到用户目录的.vimrc文件中: "========================================================================= " DesCRiption: 适合自己使用的vimrc文件,for Linux/Windows, GUI/Console " " Last Change: 2010年08月02日 15时13分 " " Version: 1.8

1. 获取字典中的值,但是无异常 当在字典中取值的时候,可以使用如下两种方式: >>> d = {'name':'kel'} >>> d {'name': 'kel'} >>> d['name'] 'kel' >>> d.get('name') 'kel' >>> d.get('not') >>> d.get('not','not exist') 'not exist' >>> d

redis 字典 前言 借鉴了 黄健宏 的 <<Redis 设计与实现>> 一书, 对 redis 源码进行学习 欢迎大家给予意见, 互相沟通学习 概述 字典是一种用于存储键值对的抽象数据结构 redis 字典使用哈希表作为底层实现 字典结构 定义位置 (src/dict.h) dict 结构 // 字典 typedef struct dict { // 字典类型所使用的操作函数集合 dictType *type; // 私有数据 void *privdata; // 哈希表 di

2.7 字典 &.字典是许多值的集合,索引可以使用许多不同的数据类型,不只是整数,可以是数.字符串或元组. &.字典的索引被称为“键”,键及其关联的值称为“键-值”对,这种键-值对也称为项. &.字典是python中唯一的内置映射类型,其中的值不按顺序排列,而是存储在键下. &.字典中的项不排序,所以不能像列表那样切片:访问字典中不存在的键时,将会报错. 2.7.1 创建字典 --- 字典可使用花括号创建,每个键及值之间用冒号分隔,项之间用逗号分隔:空字典只用两个花括号表示

最近写了一些小功能,对字典有了进一步的理解,太强大了! 个人最近用过的字典应用有这么几个,写下来防止自己忘~同时方便大家 一.查找重复行 [原理]利用字典的exist方法,将数据加入字典时判断一下,如果已经存在,就说明当前数据为重复数据,应该删除 [示例代码] Sub chongfu() '查重 Dim i As Long Dim endline As Long '定义工作表长度变量 endline = Sheet3.Range("A30000").End(xlUp).Row '获取工

字典,又叫映射,是一种用于保存键值对的抽象数据结构 划重点:抽象数据结构 Redisd字典使用哈希表作为底层实现,一个哈希表里面可以有多个哈希表结点,而每个哈希表结点就保存了字典中的一个键值对 一.哈希表结构 // dictht 哈希表 //每个字典都使用两个哈希表,从而实现渐进式 rehash typedef struct dictht { // 这是字典的头部 // 哈希表数组, 每个元素都是一条链表 dictEntry **table; // 哈希表大小 unsigned long siz

dict = {key1:value1, key2:value2} 定义字典 dict[key] = value 设置字典中指定健的值 dict.pop(key) 删除字典中指定健 dict.popitem() 随机删除字典中的健 dict.clear() 清空元组 dict.update(dict2) 使用另一个字典更新, dict.setdefault(key, value) 如果该键存在则不设置,如果该键不存在则设置 dict.get(key, default_value) 获取指定健的值

使用Sitecore时,一个重要的主题是如何为您的网站处理不同的语言和区域.Sitecore对此的回答是使用字典项,它基本上只代表键/值定义.但是,这个字典项可以设置为具有不同的语言版本,这几乎允许您为“提交”按钮文本设置字典项.然后是加拿大地区该项目的另一个版本,可能会使用更具区域特定性的文本,或者可能使用该语言的西班牙语版本. 这个主题在Sitecore中并不新鲜,但应该考虑的是存储这些类型项目的正确设置/配置.在我目前工作的项目中,它们通常存储在Master数据库的System / Dic

# 1 有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],# 将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中## 即: {'k1': 大于66的所有值, 'k2': 小于66的所有值} # a=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]# b={'key1':[],'key2':[]}# #>66 ==>key1 ==>append 到b# #<66 ==>key2# for

和原来字典一模一样 把dict 传进去 相当于这个类就是一个字典 # 把dict 传进去 相当于这个类就是一个字典 class Mydict(dict): pass d = Mydict() print(Mydict) print(d) ''' <class '__main__.Mydict'> {} ''' 设置字典 # 把dict 传进去 相当于这个类就是一个字典 class Mydict(dict): pass d = Mydict() # 设置字典 d['k1'] = 123 d['k

redis中字典有以下要点: (1)它就是一个键值对,对于hash冲突的处理采用了头插法的链式存储来解决. (2)对rehash,扩展就是取第一个大于等于used * 2的2 ^ n的数作为新的hash表大小:缩紧就是取第一个大于等于used的2 ^ n的数作为新的hash表大小.后面会介绍到dict结构体中是有dictht ht[2]这个成员变量的,为什么是2个呢?就是为了做rehash时交替使用的.那么何时扩展,何时缩紧呢?有个负载因子的概念(负载因子 = used / size,注意这里面

Go中字典类型是散列表(hash table)的一个实现,其官方称谓是map.散列表是一个实现了关联数组的数据结构,关联数组是用于表示键值对的无序集合的一种抽象数据类型.Go中称键值对为键-元素对,它把字典中的每个键都看作与其对应的元素的索引,这样的索引再同一个字典值中是唯一的.下面的代码声明了一个字典类型的变量: var ipSwitches = map[string]bool{} 变量ipSwitches的键类型为string,元素类型为bool.map[string]bool{}表示了一个

 哈希表 结构定义dict.h/dictht /* * 哈希表 * * 每个字典都使用两个哈希表,从而实现渐进式 rehash . */ typedef struct dictht { // 哈希表数组 dictEntry **table; // 哈希表大小 unsigned long size; // 哈希表大小掩码,用于计算索引值 // 总是等于 size - 1 unsigned long sizemask; // 该哈希表已有节点的数量 unsigned long used; } dic

macOS中Vim基本配置 Vim的初始化配置 .vimrc 存放位置 macOS 环境下 vim 的初始化配置文件为 .vimrc , 通常有两个(系统版本和用户版本),一个位于 /usr/share/vim/vimrc,是整个系统vim的默认配置:另一个位于 ~/.vimrc,是当前用户的 vim 配置,会覆盖系统配置.可进入 vim,在命令模式下键入 123 :version " 查看版本号:echo $VIM " 查看vim具体路径:echo $HOME " 用户主目

1.     K-SVD usage: Design/Learn a dictionary adaptively to betterfit the model and achieve sparse signal representations. 2.     Main Problem: Y = DX Where Y∈R(n*N), D∈R(n*K), X∈R(k*N), X is a sparse matrix. 3.    Objective function 4.       K-SVD的求

dict1 = { 'name':'王麻子', 'age':25, 'phone':12580, 'high':160 } dict2 = { 'name':'张三', 'age':38, 'phone':12580, 'high':160, 'gender':'man' } #copy >>> dict3 = dict1.copy() >>> print(dict3) {'name': '王麻子', 'age': 25, 'phone': 12580, 'high':

Python的dict字典结构操作方法学习笔记 这篇文章主要介绍了Python的dict字典结构操作方法学习笔记本,字典的操作是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下 一.字典的基本方法 1.新建字典 1).建立一个空的字典     >>> dict1={}  >>> dict2=dict()  >>> dict1,dict2  ({}, {})  2).新建的时候初始化一个值     >>> dict1={1:'a'

字典一种用名字来引用值的数据结构,这种数据结构称为 映射(mapping) .字典中的键可以是数字.字符串和元组. 字典 创建和使用 创建 phonebook = {'Aaron':13300000000,'Beth':13311111111,'Alice':13322222222} 键和值用 : 隔开 项之间的用 , 隔开 整个字典 大括号扩起来 { } Dict函数 创建 和 访问 >>> phonebook = dict(Aaron=13300000000,Beth=1331111