USB Type-C凭借其自身强大的功能,在Apple,Intel,Google等厂商的强势推动下,必将迅速引发一场USB接口的革命,并将积极影响我们日常生活的方方面面.为了能够使自己的设备兼容这些接口,通常需要增加一个TYPEC接口CC逻辑控制芯片,但其实并不是每一种设备都需要增加CC逻辑控制芯片(例如:Legendary Technology LDR6013).本文讨论一个重要的专业问题:USB Type-C设备到底是否需要CC逻辑检测与控制芯片? 要回答这个问题,我们得先从基本概念谈起.

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结 1.1. 五中滤镜的分别效果..1 1.2. 基于肤色的图片分类1 1.3. 性能提升2 1.4. --code2 1.1. 五中滤镜的分别效果.. /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java 1.2. 基于肤色的图片分类 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java 生成所有图片的肤色百分

Hanlp自然语言处理包中的基于HMM-Viterbi处理人名识别的内容大概在年初的有分享过这类的文章,时间稍微久了一点,有点忘记了.看了 baiziyu 分享的这篇比我之前分享的要简单明了的多.下面就把文章分享给大家交流学习之用,部分内容有做修改. 本文主要介绍一下HanLP是如何利用HMM来做人名识别的.基本思想是把词语序列作为观测序列,将角色序列作为隐藏序列,当模型预测出最佳隐藏状态序列后,利用模式最大匹配法,匹配出人名实体.下边说一模型的三要素在这个应用中所对应的内容,因为训练阶段就是要

一. Steps: 学习图片库--->处理图片(初步处理)--->校正.学习图片 二. Tesseract: 1. 采集图片库(一般每个出现的字符出现20次左右识别效果比较好),根据图片特点进行初步处理(二值化/灰度化/滤波/降噪等处理),并保存为.tif格式(x.tif): 2. 使用JTessBoxEditor ,将得到的.tif图片合并为一张图片(Tool->MergeTiff): 3. 下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe: 4. 安装后,运行命令

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDExNzcyNA==&mid=402907292&idx=1&sn=889c4abcf576e24525ea6a705069c4de https://blog.csdn.net/zgwangbo/article/details/51137957 写得非常简洁清晰.

如图1所示,那个是Micro USB的母头,可以清晰看到有5pin,分别是(不分顺序):Vbus.GND.D+.D-.ID.当移动设备,类似手机.平板电脑等要支持OTG功能,就必须使用这个接口,而且电路上需要将ID上拉.分两种情况来讨论: 1.当连接普通的USB线(图2),设备要充电或者连接电脑,这时候设备是充当电脑的从设备,Vbus是从电脑/适配器过来的,手机/平板吸收电流.这根普通的USB线,它的ID其实是悬空的,那就是说手机的ID与USB线的ID相接,此时电平为高. 2.当连接下面的OTG

CC(ChallengeCollapsar)主要是用来攻击页面的.大家都有这样的经历,就是在访问论坛时,如果这个论坛比较大,访问的人比较多,打开页面的速度会比较慢,访问的人越多,论坛的页面越多,数据库就越大,被访问的频率也越高,占用的系统资源也就相当可观. 最近在做一些防CC的措施,想验证效果就的有类似CC的攻击,所以写了个Python脚本来模拟CC攻击,其原理很简单,就是去网络上拉取一下渣渣代理,然后通过代理去访问服务器,成本低的吓人,但影响却不小…代码如下(该脚本只能用于交流学习,一切因该脚

现在大多数网站都采用了验证码来防止暴力破解或恶意提交.但验证码真的就很安全吗?真的就不能被机器识别?? 我先讲讲我是怎么实现站外提交留言到一个网站的程序. 这个网站的留言版大致如下: 我一看这种简单的4位数字验证码,马上就感觉到有戏了.直觉告诉我让电脑来识别这些图片验证码据对简单o(∩_∩)o... 首先我马上在这个页面用右键菜单看源代码 知道验证码获取页面后 你可以直接用 http://www.XXXX.com/imgchk/validatecode.asp 这样去访问你会发现你打开的就是一个

脱机手写汉字识别若干关键技术研究 对于大字符集识别问题,一般采用模板匹配的算法,主要是因为该算法比较简单,识别速度快.但直接的模板匹配算法往往无法满足实际应用中对识别精度的需求.为此任俊玲编著的<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>在模板匹配算法的基础上,结合统计分析和统计信号处理的原理,对脱机手写汉字识别算法以及相关问题进行了研究,力求在基本不降低识别速度的基础上较大地提高识别的精度. 内容简介 书籍计算机书籍<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>从脱机手写汉字识别为大类别数模式识别

在做Windows平台软件逆向时,Ollydbg是极其常用的逆向工具,动态调试功能非常强大.在调试过程中,断点的使用有助于确定关键的破解位置,今天讲解的内容是OD常用断点中的CC断点. CC断点有很多名称,比如普通断点.F2断点或者int3断点,每个名称都有它的来源.下面我们以crackme_01.exe为例子讲解一下如何设置CC断点以及其原理. 打开VM虚拟机,虚拟机中运行的操作系统为XP,接着使用OD载入crackme_01.exe.如下所示. 汇编窗口中展示的是crackme_01.exe

汽车VIN码识别: 识别系统到底是什么呢?来~大家往下看,这是易泊时代科技有限公司通过多年的ocr识别技术,与汽车Vin码识别/车架号识别系统相结合,针对机动车配置参数等信息的查询及采集而推出的一款Vin码识别系统. 汽车Vin码识别/车架号识别系统,主要应用在智能手机IOS与Android两个平台中.前端扫描查询模式,无需联网,只需扫描汽车前挡风玻璃右下角的Vin玛/车架号,即可轻松识别出车辆产地.品牌.车系.车型.年款.排量.座位数.指导价格.车型代码.燃油类型.变速箱类型.发动机型号.发动

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现

摘要 TCS230是美国TAOS公司生产的一种可编程彩色光到频率的传感器.该传感器具有分辨率高.可编程的颜色选择与输出定标.单电源供电等特点:输出为数字量,可直接与微处理器连接.文中主要介绍TCS230的原理和应用,以及色光和白平衡的知识,并用一个实例说明TCS230识别颜色的过程. 关键词 TCS23 0颜色传感器 颜色识别 白平衡调整 引言 随着现代工业生产向高速化.自动化方向的发展,生产过程中长期以来由人眼起主导作用的颜色识别工作将越来越多地被相应的颜色传感器所替代.例如:图书馆使用颜色区

Python3 识别验证码(opencv-python) 一.准备工作 使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库: pip3 install opencv-python pip3 install numpy 二.识别原理 采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下几个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪.二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

1 QC 2.0 1.1 高通Quick Charge 2.0 高速充电原理分析 高通的QC2.0高速充电须要手机端和充电器都要支持才行. 当将充电器端通过数据线连到手机上时,充电器默认的是将D+和D-短接的,这样手机端探測充电器类型是DCP(參见本人还有一篇博文<高通平台USB2.0和3.0接口充电器识别原理>).手机以默认的5V电压充电,接着步骤例如以下: 1) 假设手机端使能了高速充电协议.Android用户空间的hvdcp(high voltage dedicated charger

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib:http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提