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1.自动支持cookie.只要你创建一个http类的实例,你就可以像使用浏览器一样很容易的使用它,不需要额外的配置,直接支持cookie. 2.支持页面压缩及分段输出.有些网页抓取时可能会返回gzip压缩后的数据.本类库将自动识别并解码. 3.支持提交表单数据.简单易懂的接口,一看就懂,提交表单,最多两行就搞定. 4.支持文件上传. 5.突破防采集.行为与主流浏览器几乎无差别,突破防采集只需要你改一下USER-AGENT即可搞定.

操作步骤：只需要下载，解压，安装.pack包到自己的Keil安装路径即可（一般默认自动选择Keil软件所在路径进行安装），本人也在用。

我们需要准备Jmeter的WebSocket协议的支持插件： JMeterWebSocketSampler-1.0.2-SNAPSHOT.jar 要安装此插件，请将jar文件放入\ JMeter \ lib \ ext文件夹中。 请记住下载依赖项并将其放入同一文件夹。 您将在JMeter \ lib \ ext文件夹中需要以下库： jetty-http-9.1.1.v20140108.jar jetty-io-9.1.1.v20140108.jar jetty-util-9.1.1.v20140108.jar websocket-api-9.1.1.v20140108.jar websocket-client-9.1.1.v20140108.jar websocket-common-9.1.1.v20140108.jar

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法