分为三大步：1、处理数字模板2、处理信用卡上的数字3、将信用卡上的数字与模板进行匹配数字模板如图（要与信用卡上的数字相像）信用卡如图导入工具包import numpy as npimport cv2import myutilsimport myutils as contoursmyutils就是包含定义排序函数 和 按比例resize图像大小的函数，在下面介绍一、处理数字模板分为三步：...

卷积神经网络卷积操作：卷积核和扫过的区域对应位置相乘再求和的操作，卷积完成后一般要加个偏置bias。一种Kernel如果分成多个通道上的子Kernel做卷积运算，最后运算结果还要加在一起后，再加偏置input_channels:输入的通道kernel_channels:有几个卷积核kernel_size:卷积核的大小stride:卷积核移动的步长padding：打补丁，1就是1层multi-ker

如下图，我们以序列【5, 24, 78, 65, 54, 94, 15, 36, 68, 35, 3, 78, 89, 56, 47】为例，进行桶排序。可以看到改进前桶排序用时达到了9秒多， 而快速排序用时0.3341秒，明显快排较快，而改进后的桶排序内部也采用了快速排序，结果比快排还要快为0.2383秒，所以改进是有效的且显著的。我们为了比较一下改进是否有效，比较其排序时间更直观。来记录每个函数

过拟合由于函数模型的表现能力太强，如果数据量少的话，就会出现过拟合，与之对应的是欠拟合减少过拟合的方法regularization 又叫做 weight-decay实现方法对于L1对于L2weight_decay相当于λ ,会使二范数越来越接近0Dropout减少层与层间的连接pytorch与TensorFlow使用区别动量多减去一项，梯度就会向减去的梯度方向，这样就有偏向，zk是指向上一次的梯度

在一些项目中总会不可避免的要用到短信服务，比如发送验证码等，那么如何进行短信的发送呢，我们这就来捋一捋，我这里采用的是腾讯云的短信服务。其他的云服务也大致一样。第一步、申请腾讯云的短信服务并配置基本信息首先进入腾讯云的短信服务界面传送门如上图所示，我们会看到要我们申请开通短信服务，开通后它会免费送我们100条国内短信。接下来我们就要进行相关的配置，首先进行创建签名，按照要求填写就行。这步之后创建短

形态学形态学操作一般情况下对二值化图像进行操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个为核，它是用来决定操作的性质的1、腐蚀操作卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是 1，那么中心元素就保持原来的像素值，否则就变为零使用函数 cv2.erode( img , kernel , iterations )kernel : 核iterations :迭代次数，次数越多腐蚀越多im

首次运行UFT会让我们安装许可证，我们点击继续会有30天的试用期。那么当时间到了之后怎么办呢，如下图。之后在到UFT的安装目录的bin文件夹下，找到instdemo.exe文件。UFT软件的安装包网上也有许多，这里我分享下我使用的--->之后我们再次运行UFT就会看到试用时间重新变回30天了。当我们测试前，可以配置一下测试结果的导出，便于查看--->上面的就是我们用的UFT，下面的用来生成运行结果

（这道题多少有点可惜了）如下图，构造一个区间数组，初始状态为0 ，然后对每一次时间的值，根据给的区间公式 Li-（Ti-Si）~ Li+（Ti-Si）进行求出区间左边和右边，这就可以用到差分数组，在当前t时间时对每个阀门进行求区间，然后对区间加一，当最后dp数组中从起始位置1到管道最右边都为1时，说明每段都检测到了水流，输出时间t，退出循环。首先吐槽一下，为什么测试样例只给一个啊，我写出来，为了测

本地电脑连接服务器上的数据库