【身份证识别表格】批量识别身份证扫描件或照片保存为Excel表格，怎么大批量将身份证图片转为excel表格?基于WPF和腾讯OCR的识别方案 社区需将纸质身份证档案电子化。扫描后通过多区域OCR识别，自动校验身份证号有效性（如18位校验码），输出带户籍地址的表格，准确率可达98%。新员工入职时需批量录入数百份身份证信息，传统手动录入易出错且耗时。通过OCR自动提取姓名、身份证号等字段，生成结构化Excel表格（如。银行需核验客户身份证真实性。系统自动提取证件信息并与公安系统接口比对，标记异常数据（如过期证件），减少人工复核工作量。），效率提升10倍以上。

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【网络】：传输层协议 —— UDP、TCP协议 UDP协议是一种无连接、不可靠的传输层协议，其核心特点包括无连接性、不可靠传输、面向数据报以及无拥塞控制与流量控制。UDP数据报由头部和数据部分组成，头部包含源端口、目的端口、长度和校验和等字段。UDP通过目标端口号将有效载荷交付给上层协议或应用程序，操作系统根据端口号将数据分发给对应的应用。UDP的缓冲区管理相对简单，主要依赖操作系统的接收和发送缓冲区。基于UDP的应用层协议包括DNS、DHCP、SNMP、TFTP、RTP和WebRTC等，这些协议利用UDP的轻量级和低延迟特性，适用于不同的应用场景。相比

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Linux PCI 驱动开发指南 ……

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查看单元测试覆盖率 查看文件 target/site/jacoco/index.html。执行 mvn jacoco:report。执行 mvn clean test。编写单元测试用例可以参考以下内容。pom文件配置jacoco插件。也可以在IDEA操作。

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网络原理 TCP/IP 应用层，传输层，网络原理，TCP,UDP，网络层，数据链路层，DNS

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Python与YOLO：自动驾驶中的实时物体检测 本文探讨了Python与YOLO（You Only Look Once）在自动驾驶中实时物体检测的应用。YOLO作为一种基于深度学习的目标检测算法，以其快速、准确且能同时检测多种物体的特点，成为自动驾驶的理想选择。文章详细介绍了如何通过Python安装和使用YOLOv5进行实时物体检测，包括加载预训练模型、捕捉视频流、进行物体检测及结果可视化。此外，文章还讨论了YOLO在自动驾驶中的具体应用，如障碍物检测、行人检测和交通标志识别，并指出了YOLO在精度与速度平衡、环境复杂性及实时性要求方面的挑战。未来，随着

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【Spring】Spring MVC笔记 spring mvc

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嵌入式学习--江协51单片机day2 今天学的不多，内容为：静态、动态数码管的控制，模块化编程和lcd1602调试工具。

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一个用C#开发的记事本Notepads开源编辑器 这篇文章介绍了一个用C#开发的记事本编辑器项目，旨在模仿Nodepad++并提供更多功能。该项目采用Fluent Design风格，支持Markdown语法及其预览，适合替代Windows自带的记事本。核心功能包括基础编辑、内置选项卡系统、Markdown实时预览、历史文件记录、多种设置选项及快捷键操作。技术栈基于UMP 6.2.14平台。该项目不仅适合日常使用，也是学习Windows桌面软件开发的良好资源。项目地址为https://github.com/0x7c13/Notepads。文章还推荐了其他相关

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理解 Token 索引 vs 字符位置 而不是原始文本中的字符位置。理解这一点对正确使用和调试文本处理流程至关重要。就是基于 tokenizer 的。文本分块方法中返回的索引是。

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说说Redis的内存淘汰策略? 说说Redis的内存淘汰策略?

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【Tools】Visual Studio使用经验介绍（包括基本功能、远程调试、引入第三方库等等） 调试模式分gdb、gdbserver，前者让VS在Linux上启动一console，然后运行gdb并返回输出【无法识别彩色输出】此时环境变量等等都加到系统里去了，项目里直接#include"vId.h"就没问题但是报错：未识别的头文件；1，查看变量地址，在变量处设置断点，开始调试，右键变量->添加监视 点击调试->窗口->添加内存。以在应用程序运行时进行代码修改，并立即看到结果，而无需重新启动应用程序或中断调试会话。将这个目录添加到vs项目属性：c/c++ ->常规->附加包含目录 里；

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OpenCV进阶操作：指纹验证、识别 指纹识别作为生物识别领域的核心技术之一，凭借其唯一性、稳定性和易采集性，在安全认证、刑事侦查、智能设备解锁等领域得到广泛应用。然而，指纹图像的高噪声、低对比度以及复杂纹路结构等特点，使得特征提取与匹配成为技术难点。OpenCV作为开源计算机视觉库，虽提供了丰富的图像处理工具（如SIFT、SURF等特征检测算法），但在实际应用中仍需结合预处理和优化策略以提升识别精度。在OpenCV中，指纹验证是一种图像处理技术，用于识别和验证人类指纹。指纹是一种独特的生物特征，每个人的指纹都具有独特的纹路和图案。

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Spring MVC常见注解详解 Spring MVC提供了丰富的注解，以简化Web应用开发过程。下面我将详细描述一些主要的注解、它们的作用、应用场景以及具体的应用示例。

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Redis经典面试题 Redis是一个开源的、基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，常用于缓存、分布式锁和消息队列等场景。Redis的持久化机制包括RDB和AOF，分别通过快照和追加命令文件来保证数据不丢失。Redis集群通过主从复制、哨兵机制和Cluster模式实现高可用性和水平扩展。Redis还提供了多种内存淘汰策略和事务机制，支持原子性操作和乐观锁。性能优化方法包括选择合适的数据结构、减少网络延迟、批量操作和优化持久化策略。

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论坛系统测试报告 论坛系统测试报告

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Qt还有希望吗 😬市场竞争压力不小跨平台框架竞争激烈，Flutter、React Native、Electron 等来势汹汹，不过 Qt 凭借性能和资源控制优势，还能稳住阵脚。开源协议和商业化策略可能是个坑，LGPL 和商业双许可模式，要是公司调整授权策略，比如限制开源版本功能，社区可不答应。🌌2025 年 Qt 价值预测乐观来看，若 Qt 持续优化对新兴技术支持，保持开源社区活跃，在嵌入式、汽车和工业领域价值飙升，有望成智能设备开发首选框架。商业公司战略调整，Qt 母公司决策，像定价、功能优先级，直接影响市场地位。

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图形化编程革命：iVX携手AI 原生开发范式 传统文本编程存在显著的信息密度瓶颈。以 "按钮点击→条件判断→调用接口→弹窗反馈" 流程为例，Python 实现需定义函数、处理缩进并编写 30 + 行代码，而 iVX 通过 4 个图形节点的拖拽连接即可完成，逻辑流程图 Token 量减少 72%。某电商平台实测显示，使用 iVX 开发客服系统时，AI 生成的图形化逻辑 Token 量较传统代码减少 82%，模型响应速度提升 3 倍。这种 "逻辑即信息" 的设计，使 AI 模型无需处理冗余语法符号，直接聚焦业务核心。

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《Oracle DBA工作笔记》，《MySQL DBA工作笔记》作者，Oracle ACE,dbaplus社群发起人之一
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著有《React Native移动开发实战》1，2，3版本、《Kotlin入门与实战》1，2版本、《Weex跨平台开发与实战》、《React Native开发进阶》和《Flutter跨平台开发实战》和《Android应用架构实战》和《鸿蒙应用开发与实战》、《Vue3 项目开发实战》即将出版
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优快云 2020年博客之星TOP3。博客主要关注音视频剪辑、数字图像处理、图形界面开发等Python相关知识！ 另有高数、图像处理、OpenCV、Python以及架构类等电子书，如需要请扫描博客左下部二维码加微公号咨询。
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10年编程工作,涉及到.Net,Java,Android,C,Python等,爱好算法,人工智能,大数据等领域, 虚心求教,一起进步,大学毕业参加工作,如今一晃10多年已过,时间飞逝....
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