sudo apt-get install vmpk
sudo apt-get install timidityEdit → Connections → Output MIDI Connection: FLUID Synth → OK
├── app.js 应用程序逻辑
├── app.json 页面路径(默认显示第一个)，全局应用程序配置
├── app.wxss 应用程序公共样式
├── pages 页面目录
│ ├── index index 页面
│ │ ├── index.js 页面入口，index页面逻辑
│ │ ├── index.wxml index页面结构
│ │ └── index.wxss index页面样式
│ └── logs logs页面
│ ├── logs.js 逻辑页面
│ ├── logs.json
│ ├── logs.wxml 结构页面
│ └── logs.wxss 样式页面
└── utils 公共脚本目录
└── util.js 公共脚本| tool | desc |
|---|---|
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{:height=“200px” width=“400px”}
找到生命的意义，终生努力的目标，时刻清醒自觉，价值判断有据，应对进退合理
先有爱心，愿意付出，愿意忍耐，尊重自己。
# 安装相关组件
sudo apt-get install g++ # or clang++ (presumably)
sudo apt-get install autoconf automake libtool
sudo apt-get install autoconf-archive
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt-get install libpng12-dev
sudo apt-get install libjpeg8-dev
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install libicu-dev
sudo apt-get install libpango1.0-dev
sudo apt-get install libcairo2-devwget http://www.leptonica.org/source/leptonica-1.74.tar.gz
tar -xvf leptonica-1.74.tar.gz
cd leptonica-1.74
./configure
make
make installgit clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
cd tesseract
./autogen.sh
./configure
make
make installsudo pip3 install pytesseractimport pytesseract
vcode = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng', config='-psm 12 --tessdata-dir /tessdata/')
from PIL import Image
import numpy as np
class dfs_simple_digital_chacpt(object):
def __init__(self, path):
self.white = [238, 238, 238]
self.row_num = 10
self.col_num = 40
self.walked_set = set()
self.roming_set = set()
self.dfs_num = 0
im = Image.open(path)
self.image_array = np.array(im).tolist()
def dfs(self, x, y, rgb):
'''
desc:用递归实现搜索范围内相同rgb值的像素
:param x:
:param y:
:param char:
:return:
'''
self.roming_set.add(tuple([x, y]))
if 0 > x or 0 > y or x >= self.row_num or y >= self.col_num: # 越界检查
return
if tuple([x,y]) in self.walked_set: # 重复遍历检查
return
if rgb != self.image_array[x][y]: # 目标rgb值检查
return
self.walked_set.add(tuple([x, y]))
self.dfs(x + 1, y, rgb) # x
self.dfs(x, y + 1, rgb) # y
self.dfs(x - 1, y, rgb) # -x
self.dfs(x, y - 1, rgb) # -y
self.dfs(x + 1, y + 1, rgb) # Ⅰ
self.dfs(x + 1, y - 1, rgb) # Ⅱ
self.dfs(x - 1, y - 1, rgb) # Ⅲ
self.dfs(x - 1, y + 1, rgb) # Ⅳ
return
def walk(self):
'''
desc:
:return:
'''
for y in range(self.col_num):
for x in range(self.row_num):
rgb = self.image_array[x][y]
if tuple([x, y]) in self.roming_set:
continue
if rgb != self.white:
self.dfs(x, y, rgb)
num = len(self.walked_set)
print(num)
self.walked_set.clear()
self.roming_set.clear()
if __name__ == '__main__':
path = ''
c = dfs_simple_digital_chacpt(path)
dfs_num = c.walk()W........WW.
.WWW.....WWW
....WW...WW.
.........WW.
.........W..
..W......W..
.W.W.....WW.
W.W.W.....W.
.W.W......W.
..W.......W.DFS次数为水洼的个数，# POJ No.2386
class poj2386(object):
def __init__(self, map):
self.row_num = 10
self.col_num = 12
self.m = self.matrix(map.replace('\n',''))
self.walked_set = set()
self.dfs_num = 0
def matrix(self, map):
'''
desc: 字符串转数组，方便遍历
:return ['row0','row1'...]
'''
col_num = 0
matrix = []
for r in range(self.row_num):
matrix.append(map[col_num: col_num + self.col_num])
col_num = col_num + self.col_num
return matrix
def dfs(self, x, y, char):
'''
desc:用递归实现搜索范围内相同字符
:param x:
:param y:
:param char:
:return:
'''
if 0 > x or 0 > y or x >= self.row_num or y >= self.col_num : # 越界检查
return
if tuple([x,y]) in self.walked_set: # 重复遍历检查
return
if char != self.m[x][y]: # 目标字符检查
return
self.walked_set.add(tuple([x, y]))
self.dfs(x + 1, y, char) # x
self.dfs(x, y + 1, char) # y
self.dfs(x - 1, y, char) # -x
self.dfs(x, y - 1, char) # -y
self.dfs(x + 1, y + 1, char) # Ⅰ
self.dfs(x + 1, y - 1, char) # Ⅱ
self.dfs(x - 1, y - 1, char) # Ⅲ
self.dfs(x - 1, y + 1, char) # Ⅳ
return
def walk(self):
'''
desc: 对矩阵遍历
:return:
'''
for x in range(self.row_num-1):
for y in range(self.col_num-1):
if tuple([x, y]) in self.walked_set:
continue
if self.m[x][y] == '.':
continue
if self.m[x][y] == 'W':
self.dfs(x, y, 'W')
self.dfs_num +=1
return self.dfs_num
if __name__ == '__main__':
map = '''
W........WW.
.WWW.....WWW
....WW...WW.
.........WW.
.........W..
..W......W..
.W.W.....WW.
W.W.W.....W.
.W.W......W.
..W.......W.
'''
c = poj2386(map)
dfs_num = c.walk()
print(dfs_num)经常在朋友圈看到好友晒旅行的火车票. 火车票有我们的姓名及经过脱敏处理的身份证信息, 但仅仅屏蔽了出生的月份日期，通过校验位暴力遍历便可筛选可能的30余组号码.即猜中的概率为3%．如果再通过其它渠道获得如星座等信息．就可将猜中的概率提高10倍，即有三分之一的可能性被猜中．
警告: ↓↓↓大量剧透 ↓↓↓
在未来世界，都市中巨幅全息投影的大规模应用，隐形技术的实战应用，及义体的广泛流行，展现着生物机械技术，影像技术及网络技术的飞速发展。然而科技与伦理道德间的冲突如达摩克利斯之剑悬在社会的肩头。光怪陆离的都市与平民街景的格格不入，也彰显科技的融合，矛盾与冲突。