cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

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。 本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余

我们写linux驱动用的最多的，就是字符型设备驱动。不同于网上流传的教程，这是一个可在实际项目中使用的字符型设备的框架，可在ubuntu系统和嵌入式linux系统中使用。其特点是可配合udev，自动生成设备名称。现将完整源码分享给大家。

1、图和网的区别：网是带权值的图 有向和无向的区别：有向直接标出谁指向谁，无向是有向的特例，有弧，说明也有弧。 构图： ①　确定顶点数，弧数，是否有权值 ②　输入每个顶点，弧，权值 ③　若是无向，则需实现弧与的同置 2、图的深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，沿着初始顶点出发的一条路径，尽可能深入地前进，直到所有顶点被访问完；用visited[]来存储顶点的访问情况，初始时所有顶点皆为未访问FALSE，访问一个顶点之后就被标记为已访问TRUE。

使用C语言编写，可区分一二级运算，输入公式即可计算出结果，并输出到文件中，10以内（略加改动可变为任意数） 例： 输入：3+4*2 得出：11

单片机项目-字符型LCD1602带仿真PPT.rar

可将数据从字符型转换为数值，十分方便，包括负数小数如char 1.3型可转换为double型1.3在数据处理中非常好用

链式队列，有整型和字符型各一个程序，已经运行过，没有问题，人性化的菜单功能，方便人机对话。

字符型LCD的S6A0069测试程序，是基于8051单片机的C语言写的测试程序。供初学者参考！

字符型液晶显示模块由字符型液晶显示屏(LCD).pdf