进程管理工具-Supervisord 使用Supervisor在百度百科上给的定义是超级用户，监管员。Supervisor是一个进程管理工具，当进程中断的时候Supervisor能自动重新启动它。可以运行在各种类unix的机器上，supervisor就是用Python开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。- supervi
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2024-08-30 21:22:18
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Caddy 是一个用 Go 语言编写的开源 Web 服务器。它提供 HTTP/3 支持、TLS v1.3、使用 Let's Encrypt 的自动 SSL 配置、反向代理，并支持多个插件来扩展其功能。无论您需要托管多少个站点，它的所有配置都可以从单个文件中提供的优势。本教程将介绍在基于 Fedora 34 和 CentOS 8 的服务器上安装和配置 Caddy 和 PHP。我们将介绍如何托管单个和
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2024-04-30 09:51:39
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**Python ddddocr 安装**
在进行文字识别（OCR）任务时，Python提供了许多强大的库。其中之一就是ddddocr，它是一个基于深度学习的OCR工具，可以帮助我们快速识别图片中的文字。本文将介绍如何安装和使用ddddocr库，并附有代码示例。
### 安装ddddocr
首先，我们需要安装ddddocr库。可以通过以下步骤来完成安装：
1. 使用pip命令安装ddddo
原创
2024-01-09 05:38:50
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# Python中使用ddddocr进行OCR识别
在当今信息化快速发展的时代，光学字符识别（OCR）技术无处不在。OCR使计算机能够识别和处理印刷或手写的文本，在数据录入、文档数字化以及信息提取等多个领域得到了广泛应用。本文将介绍如何在Python中安装和使用`ddddocr`这一OCR识别工具。
## 什么是ddddocr？
`ddddocr`是一个基于深度学习的OCR识别库，特别擅长处
目录 前言一、安装ddddocr二、使用ddddocr使用举例完整代码验证码样例识别结果三、代码说明 总结前言在使用自动化登录网站的时候，经常输入用户名和密码后会遇到验证码。今天介绍一款通用验证码识别 OCR库，对验证码识别彻底说拜拜，它的名字是 ddddocr（带带弟弟 OCR ）。这里主要以字母数字类验证码进行说明。（Python版本必须>=3.8）项目地址：https://github
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2023-11-30 10:07:54
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引入在进行单元测试的时候我们可能会遇到这种情况：某条用例我想执行很多遍，但是每次执行传入的参数不同。没错，我们在测试登录功能的时候就很可能出现这种需求。这就引入了我们今天的ddt（数据驱动）。ddt安装ddt是python的扩展库，我们可以使用pip来进行安装，命令如下：pip install ddtddt使用@ddt.ddt 和@ddt.data()话不多说，先来看代码：#coding=utf-
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2024-09-21 09:00:03
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# 如何解决Python安装ddddocr报错
## 1. 整件事情的流程
```mermaid
journey
title 整件事情的流程
section 检查环境
开始 --> 下载dddocr库: 从官方网站或者GitHub下载dddocr库
下载dddocr库 --> 安装Python: 确保已经安装Python环境
sectio
原创
2024-06-12 06:27:27
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# 加速Python包dddocr的安装过程
在进行Python编程时，我们经常会使用各种第三方库来帮助我们完成各种任务。然而，有时候安装这些第三方库可能会遇到安装速度慢的问题，这给我们的开发带来了困扰。本文将介绍如何加速Python包dddocr的安装过程，让您更快地完成安装并开始使用该库。
## 问题描述
在安装Python包dddocr时，您可能会发现安装速度很慢，这可能是由于网络原因
原创
2024-07-02 03:56:07
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# Python 如何使用 ddddocr 进行验证码识别
在现代互联网应用中，验证码已经成为了防止机器自动化操作的重要工具。虽然验证码能够有效抵制机器人攻击，但有时我们仍旧需要在合法的场景下对验证码进行自动识别。今天，我们将介绍一个简单易用的 Python 库——ddddocr，通过该库，我们可以轻松识别各种类型的验证码。
## 什么是 ddddocr？
ddddocr 是一个基于深度学习
原创
2024-10-19 04:42:06
463阅读
# 使用 ddddocr 进行 OCR 识别的实用指南
在信息化迅速发展的今天，图像中的文字提取变得越来越重要。在这个背景下，OCR（光学字符识别）技术引起了广泛的关注。本文将介绍如何使用 Python 中的 `ddddocr` 库进行 OCR 识别，并展示一个实际问题的解决方案。
## 什么是 ddddocr？
`ddddocr` 是一个基于深度学习的 OCR 库，专注于对复杂背景和各种字
原创
2024-10-22 04:50:15
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正常安装 pip install ddddocr 但是因为会使用国外源，很慢，所以我们使用国内源 首先
原创
2023-01-27 17:06:32
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在使用 Python 的 `ddddocr` 库时，很多用户都遇到了通过 `pip` 安装过程缓慢的问题。为了高效解决这个问题，我整理了一些实用的步骤和方法，希望能帮助大家更快地完成安装。
### 环境准备
在安装 `ddddocr` 之前，首先需要确保环境的准备工作。以下是所需的前置依赖：
1. **安装 Python 3.6 或更高版本**
2. **安装 `pip` 和 `setupt
DOMDOM： 文档对象模型（Document Object Model，DOM）是一种用于HTML和XML文档的编程接口。它给文档提供了一种结构化的表示方法，可以改变文档的内容和呈现方式。我们最为关心的是，DOM把网页和脚本以及其他的编程语言联系了起来。DOM属于浏览器，而不是JavaScript语言规范里的规定的核心内容。 一、查找元素 1、直接查找1 document.
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2023-11-24 00:27:10
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# Python ddddocr安装不成功
在进行Python开发过程中，我们经常会使用到各种第三方库来帮助我们完成任务。然而，有时候我们在安装这些库的过程中可能会遇到一些问题，导致安装不成功。本文将以`ddddocr`库为例，介绍如何解决Python库安装不成功的问题。
## 1. 什么是ddddocr库？
ddddocr是一个基于Python的OCR（Optical Character
原创
2023-11-05 03:30:34
1888阅读
import urllib3import ddddocrcode_url = "http://www.xxxx.com/code.php"headers = "{你的header是内容}"http = urllib3.PoolManager() resq = http.request('GET',
原创
2023-01-24 00:25:37
831阅读
# 深入浅出：在Python中使用ddddocr进行OCR识别
在当今的信息化社会，光学字符识别（OCR）技术已经广泛应用于许多领域，例如文件扫描、图像文字提取等。其中，`ddddocr`是一个强大的Python库，专注于高效的OCR识别。本文将为您介绍`ddddocr`的基本使用方法，并提供代码示例，帮助您快速上手。
## 什么是ddddocr？
`ddddocr`是一个基于深度学习的OC
导语MyCat 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群。基于阿里开源的 Cobar 产品而研发。能满足数据库数据大量存储；提高了查询性能。文章介绍如何实现 MyCat 连接 MySQL 实现主从分离，并集成 Spring Boot 实现读写分离。MySQL配置主从关系说明192.168.0.105 Linux 数据库作为主master数据库127.0.0.1 Window 作为从slave
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2024-05-10 14:28:34
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# 如何解决Python使用ddddocr时报错的问题
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个问题解决的流程。下表展示了解决这个问题的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 安装ddddocr库 |
原创
2024-03-31 05:25:25
1205阅读
# Python ddddocr 实现流程
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现 ddddocr。ddddocr 是一个 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的开源库，用于从图片中提取文字信息。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 安装 ddddocr 和相关依赖
2. 加载图片
3. 调用 ddddocr 进行文字
原创
2023-08-21 11:09:17
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# ddddocr与OpenCV的结合应用
## 引言
随着计算机视觉技术的快速发展，越来越多的领域开始应用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术。OCR技术能够将图像中的文字内容转换为可编辑的文本，极大地方便了文档的数字化处理和信息的提取。而ddddocr作为一款开源OCR工具，结合OpenCV图像处理库，提供了一个高效且易用的文本识别解决方案
原创
2024-01-12 17:12:08
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