反爬技术方案的研究与落地 一个在线教育的平台，译文的数据很重要吧，但被别人通过爬虫技术全部爬走了，那结果就是“凉凉”。再比说有个独立开发者想抄袭你的产品，通过抓包和爬虫手段将你核心的数据拿走，然后短期内做个网站和App，短期内成为你的劲敌。成果：segmentfault上发表过，获胜赞148。 大前端时代安全性如何做 如果想了解大前端（Web，App，接口）区域的安全性，可以查看我的介绍。 爬虫工程师的爬虫手段 从渲染好的html页面直接找到感兴趣的副本，然后获取对应的文本 去分析对应的接口数据，更加方便，精确地获取数据 制定出网站端反爬技术方案 本人从这2个角度（网页所见非所得，查接口请求没用）出发，制定了下面的反爬方案。 使用HTTPS协议 单位暂停限制掉请求次数过多，则封锁该账号 前端技术限制（接下来是核心技术） 例如需要正确显示的数据为“ 19950220” 先按照自己的需求利用相应的规则（数字乱序映射，正常正常的0对应还是0，但是乱序就是0 <-> 1，1 <-> 9,3 <-> 8，...）制作自定义字体（ttf） 根据上面的乱序映射规律，求得到需要返回的数据1995022

tesseract-ocr-3.01安装包很多下载链接都是谷歌的，很多人下不了。手头上刚好有资源就跟大家共享一下。

Tesseract(DLL)

C# PaddleInference OCR识别 学习研究Demo，完整Demo，可直接运行 VS2022+.net4.8+ OpenCvSharp4+Sdcb.PaddleInference https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/131554433 //读自己加密后的模型文件,解密后写入byte[] byte[] programBuffer = new byte[Length]; byte[] paramsBuffer = new byte[Length]; fixed (byte* pprogram = programBuffer) fixed (byte* pparams = paramsBuffer) { PaddleNative.PD_ConfigSetModelBuffer(det_ptr, (IntPtr)pprogram, programBuffer.Length, (IntPtr)pparams, paramsBuffer.Length); }

建议放到tessdata目录下使用，针对java操作pdf、png、jpg等图片上文字的OCR识别所需要的语言库。

文字识别网站极大地提高了工作效率，不再需要费时费力地手工输入大量文字，只需将文件拍照后上传至网站，自动识别并转换即可。这种快速、准确的转换过程不仅节省了宝贵的时间，还大大降低了出错的风险。

根据网上VBA OneNote2013 OCR图像识别代码改编，非原创，修改部分错误用vb6win7x64下完美运行。

OCR 智能著录平台，主要面向档案数字化加工行业，为用户提供快速著 录以及智能著录功能，平台支持数据检索、数据统计、OCR 智能识别、自定 义识别、批量识别、文件自动分件等应用需求。 设备建议配置 a) 处理器：Intel(R) Core(TM) i5 及以上( 最低设备配置要求：4 核 4 线程及以上) b) 内存：4GB 及以上 c) 系统：window 10 d) 软件运行环境：.net4.8(64x)

Python构建快速高效的中文文字识别OCR

tesseract的编译文件，可用于qt在windows上进行开发