❶ 如何提高盲打練習的速度
練習盲打的最基本方法是記住鍵盤指法，使用金山打字通練習進行字母和符號鍵位練習，打好基本功循序漸進的來練習盲打，以快速練習盲打。
要學手指如何放在鍵上，五指微下屈，兩個大拇指控制空格鍵，左手另四指分別放在A、S、D、F四鍵上，右手另四指分別放在J、K、L、：四個鍵上，這樣左右兩個食指就分別放在F鍵和J鍵，而這兩個鍵上都有上小凸起，不用眼看，用手指一摸就找得到了。這就是正規的指法了。
接著擊健的方法手指要保持彎曲，稍微拱起，指尖後的第一關節呈弧形，分別輕輕地放在基準鍵位的中央。輸入時，手抬起，只有要擊鍵的手指才可伸出擊鍵，擊鍵完畢後應立即回到基準鍵位上，不可停留在已擊鍵位上。輸入過程中，要用相同的節拍輕輕地擊鍵，不可用力過猛。
記住了每個指頭對應的案件之後就是要改變自己的打字習慣。打字的時候不要看鍵盤，不要怕錯誤，只有在不斷的糾錯中，才能讓自己深刻的記得每個按鍵的位置，以及每個指頭該敲擊的位置。
(1)字母識別要訓練多少張圖片擴展閱讀：
形碼的盲打是建立在單字無重碼的基礎之上的。所以盲打輸入的是單字而不是詞語。輸入單字時最好一律使用全碼。這樣打起字來富有節奏感，有利於快打。若是使用簡碼，不僅破壞了節奏感，而且還必須記住哪一個字是幾級簡碼，反而增加了記憶上的負擔。
理論上的另一種盲打，是拼音輸入法的盲打。它是建立在拼音輸入法無重碼的基礎之上的。當今，由於拼音輸入法軟體技術的迅速提高，拼音（雙拼）輸入法已經由單字和詞語輸入發展到了整句輸入的階段。
從漢字輸入的總體效率上看，盲打只是一種優勢，並不能決定一切。評判一種輸入法的優劣，主要要看編碼的合理性、易學易用性以及功能的齊備性。評判一個打字員的標准也不是看盲打，而是要看他的輸入速度、正確率以及看打、聽打、想打的綜合能力。總之，以盲打作為評判一切的標准，實在是一個「盲區」。
❷ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別
1摘要
驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。
然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：
基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)
2關鍵詞
關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL
3免責聲明
本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。
本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。
本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。
本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。
本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。
4引言
關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：
互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普
裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。
5基本工具
要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。
主要開發環境：
python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫
准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標
- def get_feature(img): """
- 獲取指定圖片的特徵值,
- 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度
- :param img_path:
- :return:一個維度為10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。
6基本流程
一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：
7素材准備
7.1素材選擇
由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。
最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。
原始圖：
然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文
❸ ocr文字識別軟體是怎麼識別文字的
OCR是模式識別的一個領域，所以整體過程也就是模式識別的過程。其過程整體來說可以分為以下幾個步驟：
預處理：對包含文字的圖像進行處理以便後續進行特徵提取、學習。這個過程的主要目的是減少圖像中的無用信息，以便方便後面的處理。在這個步驟通常有：灰度化（彩色圖像）、降噪、二值化、字元切分以及歸一化等。經過二值化後，圖像只剩下兩種顏色，即黑和白，其中一個是圖像背景，另一個顏色就是要識別的文字了。降噪在這個階段非常重要，降噪演算法的好壞對特徵提取的影響很大。字元切分則是將圖像中的文字分割成單個文字（識別過程是安字元識別）。如果文字行有傾斜的話往往還要進行傾斜校正。歸一化則是將單個的文字圖像規整到同樣的尺寸，在同一個規格下，才能應用統一的演算法。
特徵提取和降維：特徵是用來識別文字的關鍵信息，每個不同的文字都能通過特徵來和其他文字進行區分。對於數字和英文字母來說，這個特徵提取是比較容易的，因為數字只有10個，英文字母只有52個，都是小字元集。對於漢字來說，特徵提取比較困難，因為首先漢字是大字元集，國標中光是最常用的第一級漢字就有3755個；第二個漢字結構復雜，形近字多。在確定了使用何種特徵後，視情況而定，還有可能要進行特徵降維，這種情況就是如果特徵的維數太高（特徵一般用一個向量表示，維數即該向量的分量數），分類器的效率會受到很大的影響，為了提高識別速率，往往就要進行降維，這個過程也很重要，既要降低維數吧，又得使得減少維數後的特徵向量還保留了足夠的信息量（以區分不同的文字）。
分類器設計、訓練和實際識別：分類器是用來進行識別的，就是對於第二步，你對一個文字圖像，提取出特徵給，丟給分類器，分類器就對其進行分類，告訴你這個特徵該識別成哪個文字。在進行實際識別前，往往還要對分類器進行訓練，這是一個監督學習的案例。成熟的分類器也很多，什麼svm，kn，神經網路etc。
後處理：後處理是用來對分類結果進行優化的，第一個，分類器的分類有時候不一定是完全正確的（實際上也做不到完全正確），比如對漢字的識別，由於漢字中形近字的存在，很容易將一個字識別成其形近字。後處理中可以去解決這個問題，比如通過語言模型來進行校正——如果分類器將「在哪裡」識別成「存哪裡」，通過語言模型會發現「存哪裡」是錯誤的，然後進行校正。第二個，OCR的識別圖像往往是有大量文字的，而且這些文字存在排版、字體大小等復雜情況，後處理中可以嘗試去對識別結果進行格式化，比如按照圖像中的排版排列什麼的，舉個栗子，一張圖像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫無關系，而在字元切分過程中，往往是按行切分的，那麼識別結果中左半部分的第一行後面會跟著右半部分的第一行諸如此類。
❹ 學打字需要哪26個字母
大家都知道計算式是如今很常見的電器設備了，生活中也就是我們俗稱的電腦，操作電腦除了滑鼠還有就是鍵盤了，這樣一起操作起來才會更方便。鍵盤主要用於打字，那麼電腦新手如何快速學會打字？一起來看看吧。
注意事項
內容僅供大家參考，希望能對大家有所幫助。
❺ 手寫怎麼識別英語
手寫識別英語方法：
方法一：掌上識別王
這款識別工具在電腦手機端均可下載，這里我們選擇電腦版的來做演示。
第一步：在電腦上安裝【掌上識別王】並打開，在首頁選擇【文字識別】選項中的【手寫識別】。
第二步：上傳需要識別的圖片，根據系統的提示，我們上傳圖片的大小不要超過所要求得。5M。與一般的識別工具不同的是，我們可以一次上傳多張需要識別的手寫字母圖片。
第二步：上傳需要識別的圖片，根據系統的提示，我們上傳圖片的大小不要超過所要求得。5M。與一般的識別工具不同的是，我們可以一次上傳多張需要識別的手寫字母圖片。
方法二：迅捷文字識別
這款工具我們在手機上使用，下面是具體的操作步驟。
第一步：打開該識別工具，在打開的頁面中選擇【手寫識別】。
第二步：上傳圖片。這里我們可以選擇拍攝需要識別的手寫字圖片或從相冊中上傳導入。
第三步：在當前界面，調整圖片識別區域，進行下一步【識別】操作。到這里整個識別過程就完成了。
手寫英文字母識別就是這樣，我們在整理筆記的時候也能很快完成整理工作了，兩種識別工具，大家可以根據需要使用。