在vue 使用jsPdf 将html 转为 pdf,并且解决图片跨域传输问题
从其他服务器获取的图片url,生成pdf时,总会出现图片跨域传输问题。解决方案在html2canvas中,设置属性useCORS: true。
npm install jspdf 提示 Command failed: git -c core.longpaths=true config --get remote.origin.url
如图所示:错误是因为国内网络无法透过git://方式将package 下载下来更新版本:npm install -g npm
docker: Error response from daemon: Cannot link to /redis, as it does not belong to the default network
问题描述:使用docker-compose启动多个容器后,又单独run container,同时连接到docker-compose启动的容器,
TensorFlow练习22: 手写汉字识别
MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的数据集-手写汉字数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network识别手写汉字。识别手写汉字要把识别手写洋文难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有书法,每个人书写风格多样。手写汉字数据集: CASIA-HWDB下载HWDB1.1数据集:$ wget http://w...
TensorFlow练习21: 把Deep Dream应用到视频上
前帖<实现谷歌Deep Dream>可以生成扭曲的图像,本帖就基于前一贴的代码在视频上应用Deep Dream,应该能生成比较抽的视频。代码逻辑:使用ffmpeg从视频中提取帧为每一帧图像应用Deep Dream使用ffmpeg把帧图像重新组合成视频,最后和音频合并
TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码
验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册、灌水、发垃圾广告等等 。验证码的作用是验证用户是真人还是机器人;设计理念是对人友好,对机器难。上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式。我们先来看看破解验证码的几种方式:人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等)找到能过验证码的漏洞最后一种是字符识别,这是本帖的关注点我上网查了查,用Tesseract OCR、OpenCV等等其它方法都需把验证码分割为单个字符,然...
TensorFlow练习19: 预测天朝铁路客运量
以前做的练习还没有涉及过时间序列数据(洋文Time Series Data),一个最明显的例子是股票价格。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。一年一度的春节又要来了,火车票已经开售。本帖就简单预测一下未来几个月天朝铁路客运量。铁路客运量历史数据铁路客运量.csv(2005-2016月度数据),数据来源于国家捅计菊。使用matplotlib画出数据走势:
TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别
本帖训练一个可以根据姓名判断性别的CNN模型;我使用自己爬取的35万中文姓名进行训练。使用同样的数据集还可以训练起名字模型,参看:TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词https://github.com/tensorflow/models/tree/master/namignizerTensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人准备姓名数据集我上网找了一下,并没有找到现成的中文姓名数据集,额,看来只能自己动手了。我写了一个简单的Python脚本,爬取了上万中文姓名,格式整理如下: