泛微最新E9表结构已验证，已经测试过表内容准确，这个压缩文件里面含有ecology所有的数据库表的序号 中文名称 英文名称 数据类型 长度 允许空值 主键 默认值 自增 说明等信息

驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

自己亲测，因为实际项目当中要使用，下载了某人的资源，结果都不能用，还浪费了宝贵的10分，决心让大家不走弯路。注意：此资源要求PHP版本必须大于5.5，因为其中GD库中的函数必须再php5.5版本以上才能运行。

本项目通过python实现验证码识别，包括数据集制作，模型训练，测试等。 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com opencv-python==3.4.3.18 1、是cut.py切割成单个字符【已完成可跳过】 2、label.py将字符图片标上标签，其实就是手动标注的，也可以自己手动标注【已完成可跳过】 3、train.py用来训练模型，查看准确度 4、test.py用来查看效果，测试 自制数据集过程： 1、切割成单个字符，需要将cut.py和train文件夹放到同一个目录下，视频中在edu-cut文件夹里实验,运行cut.py自动分割。因为目录里的train文件夹是分割好的，分割好的放到char文件夹里，继续第二步。 2、当有了train和char文件夹后，开始标注图片。将label.py和train和char文件夹放在edu-label目录下，运行label.py，看弹出图片是什么就输入什么，一个个标注好即可

谷歌身份验证器（ Google Authenticator）

图像描述数据集 Flickr8k

java验证码识别库,J4L和Tess4J

Struts2 Jquery 实现Ajax无刷新验证用户名是否存在,网上这样的例子太少了！许多下载的项目都存在实际的问题，所以自己写了一个比较全面的例子。兼容目前主流浏览器,欢迎大家下载

对身份证号码的复杂逻辑 进行验证,
可讲15位身份证自动转换为18位身份证号码进行验证

SV小项目—异步fifo的简单验证环境搭建（全）_Verification_White的博客-CSDN博客_fifo验证.mht