如下图。在Android上实现起来就不太容易，有些效果还是不如web端酷炫。） 我们的Demo,Ac娘镇楼 (图很渣，也忽略底下的SeekBar，这不是重点) 一些动画，效果录不出来了，大家可以去斗鱼web端看一下，然后下载Demo看一下，效果还是可以的。 代码 传送门： https://github.com/mcxtzhang/SwipeCaptcha 我们的Demo和web端基本上一样。 那么本控件包含不仅包含以下功能： 随机区域起点(左上角x,y)生成一个验证码阴影。验证码拼图 凹凸图形会随机变换。验证码区域宽高可自定义。抠图验证码区域，绘制一个用于联动滑动的验证码滑块。验

本文介绍了Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。这种验证码在滑动过程中会产生弧度，导致即使识别到正确的X轴位置也难以准确滑动到位。验证码要求严丝合缝才能通过，增加了难度。解决方案包括使用Yolo准确标注图形框位置、匹配两个滑块的重合度、纯代码实现不借助外部插件等。虽然准确率能达到80%-90%，但仍存在一些坑点，如滑动轨迹识别、使用DrissionPage和pupteer无法通过验证等。 本文详细介绍了针对Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。Shopee平台广泛采用的一种安全性验证手段是弧形滑块验证码。这类验证码的特点在于，验证过程中滑块需要沿着设计好的弧线进行滑动，这不仅要求用户在X轴上找到正确的起始位置，还需要在滑动时考虑到Y轴上的弧度变化，这意味着即使用户可以正确识别出X轴的位置，但若未能准确掌握滑动的弧度，同样难以成功完成验证。因此，相比于传统的直线滑块验证码，弧形滑块验证码的安全性和挑战性都得到了显著提升。 为了解决这个难题，文章提出了一套技术方案。解决方案中使用了Yolo技术进行图形框的准确标注。Yolo（You Only Look Once）是一种先进的实时对象检测系统，能够快速准确地标定出图像中的特定对象的位置和大小。在本场景中，Yolo可以帮助确定滑块的初始位置以及滑动过程中所需遵循的弧度。 接下来，方案中提出了匹配两个滑块重合度的方法。即通过技术手段分析两个滑块的图像重合情况，确保用户在滑动过程中能够按照要求的弧度进行滑动，以达到严丝合缝的标准，从而通过验证。为了实现这一点，可能需要复杂的图像处理和算法来动态调整滑动轨迹，以便尽可能与弧形轨迹吻合。 此外，文章强调该解决方案完全采用纯代码实现，不依赖任何外部插件。这一点非常重要，因为使用外部插件在某些情况下可能不符合平台的安全规定，或者会影响用户验证的便捷性。代码实现的方式可以让开发者更容易根据自己的需求定制和优化验证码解决方案，提高整体的兼容性和稳定性。 文章也指出，即使这个方案能够达到80%-90%的准确率，但在实际应用中仍然存在一些问题。例如，滑动轨迹的识别可能因为多种因素（如设备差异、浏览器差异等）而存在误差，导致验证过程的困难。此外，文章还提到了使用DrissionPage和pupteer工具在实现过程中可能遇到的验证失败问题，这表明在自动化测试环境中，这种验证码的解决方案还存在一些需要克服的挑战。 文章通过具体的代码实现细节，为读者提供了一个在Shopee平台应对弧形滑块验证码的完整方法。虽然这个过程中有挑战，但解决方案的提出，无疑为希望自动化处理验证码的开发者提供了宝贵的参考和思路。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简单、易学易用，旨在降低编程的门槛。在“易语言-易语言点选验证码学习”这个主题中，我们将探讨如何使用易语言来实现点选验证码的功能，并了解次世代验证码识别技术的应用。 验证码，全称为验证用户身份的自动图灵测试，主要用于防止恶意自动化程序（如机器人）对网站进行滥用。点选验证码是一种常见的验证码类型，它要求用户在多个图像中选择符合特定条件的图片，例如选出所有包含车辆的图片或所有不是数字的图片等。 在易语言中，实现点选验证码功能通常包括以下几个步骤： 1. **图像处理**：你需要加载验证码图片并进行预处理。这可能包括灰度化、二值化、噪声去除等，以便简化图像并突出关键元素。易语言提供了图像处理相关的函数，如`图像处理`，可以用于这些操作。 2. **目标检测**：接着，通过算法（如边缘检测、连通组件分析）识别出每个待选对象。在易语言中，可以利用图像分析库实现这些功能，或者编写自定义的算法。 3. **用户交互**：然后，将处理后的图像显示给用户，并允许他们点击选择符合要求的对象。这需要创建用户界面，使用易语言的控件（如图像框、按钮）以及事件处理程序（如鼠标点击事件）。 4. **验证用户选择**：当用户完成选择后，程序需要比较用户的选择与正确答案，判断是否通过验证码。这通常涉及遍历用户选择的坐标，与预设的正确答案进行匹配。 5. **次世代验证码识别**：如果描述中的“次世代验证码识别”指的是机器自动识别验证码，那么这通常涉及到深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。虽然易语言自身并不直接支持深度学习，但可以通过调用Python或C++等其他语言的接口（如通过Python的`subprocess`模块）来集成现有的开源库（如TensorFlow或PyTorch）进行识别。 在实际开发中，易语言的源码示例可能会包含上述各步骤的具体实现，以及如何组织代码结构、处理错误和优化性能等方面的知识。学习这样的源码有助于理解易语言的实际应用，并提升图像处理和用户交互方面的编程技能。 此外，压缩包中的"cor"文件可能是源码文件或数据文件，具体用途需要解压并查看其内容才能确定。在实际学习过程中，结合源码阅读和实践操作，能够更深入地理解和掌握易语言点选验证码的实现方式。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语句，使得非计算机专业背景的用户也能较为容易地学习编程。云片点字点击验证码是易语言的一个应用实例，主要用于解决网络上常见的验证码识别问题。验证码通常用于防止机器人自动操作，例如注册、登录或发表评论等，它通过显示一组随机字符或图像来验证用户是否为真实的人。 在易语言中实现云片点字点击验证码的功能，主要涉及以下几个关键技术点： 1. 图像处理：验证码识别的第一步是获取验证码图片，这通常涉及到网络请求和图片下载。易语言提供了HTTP组件，可以用来发送HTTP请求，获取网页上的验证码图片。图片下载后，需要进行图像处理，如灰度化、二值化等，以便后续的字符识别。 2. 字符定位：处理后的图片中，字符通常是独立的元素。易语言可能需要结合OpenCV或者其他图像处理库，找到这些字符的位置，通常通过边缘检测、连通组件分析等方法。 3. 字符切割：定位到字符后，需要将它们从背景中分离出来，即进行字符切割。这一步可能需要用到阈值分割、膨胀腐蚀等图像处理技术。 4. 字符识别：切割出的字符需要转换成可读的文字。这一步通常需要用到OCR（光学字符识别）技术。易语言本身可能不直接支持OCR，但可以通过调用外部库，如Tesseract OCR，来进行字符识别。 5. 逻辑判断与点击：识别出的字符组合成的字符串需要与预设的正确答案进行比较，若匹配成功，程序则模拟鼠标点击对应的验证位置，完成验证码的验证。 6. 错误处理与重试机制：考虑到识别可能出现错误，程序应包含错误处理和重试机制，以提高整体的识别成功率。 在实际应用中，为了提高验证码识别的准确性和效率，开发者可能还需要对算法进行优化，例如训练特定的OCR模型来适应特定类型的验证码，或者使用机器学习技术提高字符识别的准确性。 "云片点字点击验证码易语言"是一个结合了网络请求、图像处理、字符识别和模拟点击等多方面技术的项目，对于易语言的初学者来说，这是一次挑战性的实践，能帮助他们深入理解易语言的应用场景和功能，同时提高他们在网络自动化和图像处理领域的技能。

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程；无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID；访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存；无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配 ORA-00026: 丢失或无效的会话 ID ORA-00027: 无法删去当前会话 ................ ................

本文介绍了一个基于Java开发的微信wxid转换工具包，能够实现微信原始ID（wxid_**********）、自定义微信号和好友添加二维码之间的相互转换。工具包以JAR格式提供，核心功能包括wxid转二维码、微信号转wxid（模拟实现）以及批量处理CSV文件中的wxid。文章详细说明了依赖配置（使用ZXing库生成二维码）、核心转换类的设计（如WxidConverter类）以及批量处理实现。该工具仅供学习参考，下载地址和提取码已在文中提供。 微信作为一个在中国广泛使用的即时通讯软件，对用户来说不仅是一个便捷的沟通工具，而且还是一个重要的社交和商业平台。为了满足用户在操作微信时的便捷性与个性化需求，微信wxid转换工具的开发应运而生，尤其对开发者而言，这一工具可以提高他们进行微信相关开发的效率。 该工具是利用Java语言编写的，它能够实现三个主要功能：第一，将微信的原始ID转换成能够添加好友的二维码图片；第二，实现模拟将用户的自定义微信号转换为微信的原始ID；第三，支持对CSV文件进行批量处理，从中提取wxid信息并转换。为了实现这些功能，工具包中配置了ZXing（“Zebra Crossing”的缩写）库，这是一个开源的、用Java编写的库，专用于处理二维码图像的生成与解析。 工具的核心部分是一个名为WxidConverter的类。这个类负责管理wxid与二维码以及微信号之间的转换逻辑。WxidConverter类的设计需要考虑到数据的准确性和操作的效率，因此开发者必须对Java编程有较深的理解，并且熟悉微信的ID结构和二维码生成原理。 在使用微信wxid转换工具包之前，用户需要下载JAR格式的工具包文件，并且按照文档中的说明完成相应的依赖配置。完成配置后，用户可以通过调用WxidConverter类的方法来实现所需的功能。整个过程的实现，不仅展示了Java的强大功能，同时也体现了一种将微信ID转换为可视化二维码的创新思路。 由于工具的功能直接与微信用户的身份信息相关，使用此类工具时，需要严格遵守相关法律法规和微信的服务协议，避免侵犯用户隐私和违反平台规定。开发者在使用这个工具包时应该意识到这一点，合理使用，仅限于学习和研究目的。 此外，为了方便其他开发者或者研究者使用该工具包，下载地址和提取码会在使用说明中给出。用户在获取工具包后，可以根据自己的需求，进行必要的调试和优化，以适应特定的开发场景。 微信wxid转换工具的出现，降低了微信开发中的技术难度，提高了开发效率。它不仅为开发者提供了便捷的操作接口，也为研究微信内部机制的学者提供了一个实用的分析工具。这类工具的普及，也反映出第三方开发者对于微信平台功能拓展的积极探索和贡献。 在这种背景下，类似的工具包还将继续涌现，它们不仅能够帮助开发者和研究者深化对微信平台的理解，还能够促进微信生态的多元化发展。未来，随着微信功能的不断完善和技术的不断进步，更多高效、实用的开发工具将会被开发出来，为用户和开发者提供更好的服务和体验。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a81aa55f09e2 借助深度学习模型识别验证码、Python 爬虫库管理会话及简易 API，实现知乎数据爬取（最新、最全版本！打开链接下载即可用！） 在当前信息化社会，数据挖掘与分析已成为研究和商业决策的重要基础。知乎作为中国最大的知识社区，其庞大的用户群体和丰富的内容成为数据挖掘的宝贵资源。然而，知乎网站为了保护用户数据和防止爬虫滥用，采取了一系列反爬虫措施，其中最为常见的是验证码机制。传统的验证码识别方法主要依赖于模板匹配和特征提取技术，这些方法在面对复杂多变的验证码时往往效果不佳。 深度学习技术的出现为验证码识别提供了新的解决方案。通过构建深度神经网络模型，可以实现验证码的自动识别，有效提高识别准确率和效率。在本项目中，我们首先利用深度学习模型对知乎平台上的各种验证码进行识别训练，建立一个高效准确的验证码识别系统。这个系统能够自动识别并输入验证码，从而为后续的数据爬取工作铺平道路。 在实现知乎数据爬取的过程中，Python爬虫库发挥着重要作用。Python作为一门广泛应用于数据科学和网络开发的语言，拥有众多功能强大的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。它们可以模拟浏览器行为，管理网站会话，处理Cookies、Headers等复杂网络请求，并能够更加高效地抓取网页数据。 然而，爬虫的使用往往伴随着较高的网络请求频率和数据量，容易触发网站的反爬机制。为此，我们需要合理设计爬虫策略，如设置合理的请求间隔，使用代理IP进行请求，避免对服务器造成过大压力，同时遵守网站的robots.txt文件规定，以合法合规的方式进行数据爬取。 此外，为了进一步提高数据爬取的便利性，本项目还设计了一个简易的API接口。通过这个API，用户可以更简单地调用爬虫功能，而无需深入了解爬虫实现的复杂细节。这不仅降低了数据爬取的技术门槛，而且使得数据的调用更加灵活方便。 在实现上述功能的过程中，本项目需要考虑多方面因素，包括爬虫的效率、稳定性和隐蔽性，以及API的设计规范和用户体验。最终，我们将所有功能整合在一个Python脚本文件中，通过简洁明了的代码，实现了一个从验证码识别到数据爬取再到数据调用的完整流程。 通过深度学习模型的验证码识别、Python爬虫库的高效会话管理，以及简易API的构建，本项目为知乎数据爬取提供了一个全面、便捷和高效的技术方案。这一方案不仅能够帮助研究者和开发者快速获取知乎上的高质量数据，同时也展示了深度学习与网络爬虫技术结合的强大潜力。

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在现代前端开发领域，Vue.js 作为一个流行的 JavaScript 框架被广泛应用于构建用户界面和单页应用程序。为了增强应用功能，开发者常常需要借助插件来扩展 Vue.js 的能力。在这篇文档中，我们将深入探讨如何在 Vue.js 应用中使用名为 vue-plugin-hiprint 的插件来实现条形码和二维码的生成，并详细介绍使用 bwip-js 库渲染 SVG 格式的方法。 了解 vue-plugin-hiprint 插件的作用是至关重要的。该插件是一个专为 Vue.js 设计的扩展，它提供了快速生成条形码和二维码的功能。通过引入该插件，Vue 应用的开发者可以更简便地在项目中集成这些常用的元素，从而增强用户交互体验，特别是在商品管理、库存跟踪、票务系统以及各种需要快速扫描识别信息的场合。 bwip-js 库是一个用 JavaScript 编写的纯客户端库，它能够将一维和二维条码转换成 SVG 图像，而无需服务器端组件。它支持几乎所有的条码类型，并且提供了丰富的配置选项，允许开发者对条码的样式和尺寸等进行定制。使用 bwip-js 的好处在于它兼容多种浏览器环境，包括老旧的浏览器，这使得在 Vue.js 应用中整合 bwip-js 变得相当方便和灵活。 在 Vue.js 应用中集成 vue-plugin-hiprint 和 bwip-js，主要步骤通常包括以下几点： 1. 安装 vue-plugin-hiprint 插件，可以通过 npm 或 yarn 命令将其添加到项目依赖中。 2. 在 Vue 组件中引入并使用插件提供的方法来生成条形码和二维码。这可能需要在组件的生命周期钩子中进行。 3. 调用 bwip-js 库提供的 API，设置合适的参数以渲染出所需的 SVG 图像格式。 4. 将生成的 SVG 图像插入到 HTML 文档中，或者在 Vue 模板中使用，使其能够在页面上显示。 5. 根据需要调整条形码或二维码的样式和属性，例如尺寸、颜色、文字注释等。 需要注意的是，在使用 bwip-js 库时，需要确保在前端环境中正确加载它，并且处理好与 Vue.js 的集成，因为任何错误的集成都可能导致功能异常或者性能问题。此外，对于生成的 SVG 图像，开发者还需要考虑其安全性和兼容性问题，确保它在不同的浏览器和设备上能够正常显示。 vue-plugin-hiprint 插件以及 bwip-js 库的引入和使用，为 Vue.js 开发者提供了一个强大的工具，使得在网页上动态生成和展示条形码、二维码等元素变得简单高效。开发者不仅能够通过这些工具实现复杂的功能需求，还能够通过丰富的定制选项来适应不同的应用场景，从而提升整体应用的可用性和用户体验。

标题中的“仿Excel电子表格源带码”是指一个使用VC++编程语言开发的软件项目，其目的是创建一个功能类似于Microsoft Excel的电子表格应用程序。这个项目不仅提供了基础的电子表格操作，如输入数据、编辑单元格，还实现了公式计算功能，如在描述中提到的`=SUM(H4:H9)`，这是一个求和公式，它能计算指定范围内的单元格数值之和。 描述部分揭示了该源代码的主要特性，即具备公式计算能力，这通常是电子表格软件的核心功能之一。`=SUM(H4:H9)`是Excel中常见的求和公式，这里的`H4:H9`指定了一个连续的单元格区域，程序需要能够识别这种格式，并正确地对这些单元格中的数值进行求和运算。此外，描述中还提到了作者蒋勇以及他的个人网站，这可能是一个获取更新或更多相关信息的途径。 标签“综合系统类”暗示了这个项目可能包含多个组件或模块，涉及到用户界面、数据存储、公式解析等多个方面，是一个相对复杂的系统。在实现这样的系统时，开发者通常需要考虑如何高效地组织代码结构，实现良好的可扩展性和维护性。 在压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个文件名“Cell”。这可能是源代码中与单元格操作相关的文件，可能包含了关于如何表示和处理单个单元格的数据，以及如何与其他单元格交互的代码。单元格是电子表格的基本组成元素，因此这部分代码可能是整个项目的基础。 综合以上信息，我们可以推测这个项目涉及到以下IT知识点： 1. **VC++编程**：使用Microsoft的C++编译器和开发环境，用于编写应用程序代码。 2. **GUI设计**：创建用户界面，允许用户输入、编辑和查看电子表格内容。 3. **数据结构**：设计和实现用于存储电子表格数据的数据结构，如单元格数组或链表。 4. **公式解析**：编写解析器来理解并执行类似`=SUM(H4:H9)`的公式。 5. **内存管理**：有效地管理内存，避免内存泄漏和提高性能。 6. **错误处理**：添加错误检查和异常处理机制，确保程序在遇到问题时能够稳定运行。 7. **文件I/O**：实现读写电子表格文件的功能，可能包括自定义的文件格式或支持标准的CSV格式。 8. **算法**：使用高效的算法处理数据计算，比如快速求和或其他数学运算。 9. **多线程**：如果支持多线程计算，可能会涉及到并发编程技术，提高计算速度。 10. **版本控制**：可能使用了版本控制系统（如Git）来跟踪代码更改和协作开发。 11. **文档编写**：提供清晰的注释和文档，帮助其他开发者理解和修改代码。 通过学习和分析这样的源代码，开发者可以深入理解电子表格软件的工作原理，提升C++编程技能，同时也可以借鉴其设计模式和最佳实践。对于想要涉足桌面应用开发，尤其是电子表格工具开发的人来说，这是一个宝贵的资源。