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網站架設
1. 備份資料庫及FTP網站資料
2. 到官方下載opencart 3.X
https://www.opencart.com/index.php?route=marketplace/extension/info&extension_id=35919
3. 解緊縮檔案後上傳到FTP
4. 進級
- http://yourdomain/install
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- ...
- Transaction Summary
- ======================================================================================================================================================================================================
- Install 54 Packages
-
- Total download size: 15 M
- Installed size: 52 M
- Is this ok [y/N]: y
複製代碼
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網站架設
- ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.239.06.run
複製代碼
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opencart4.0.png (95.69 KB, 下載次數: 0)
- <?php
- // APPLICATION
- define('APPLICATION', 'Catalog');
-
- // HTTP
- define('HTTP_SERVER', 'https://yourdomain/');
-
- // DIR
- define('DIR_OPENCART', '/home/yourdomain/public_html/');
- define('DIR_APPLICATION', DIR_OPENCART . 'catalog/');
- define('DIR_EXTENSION', DIR_OPENCART . 'extension/');
- define('DIR_IMAGE', DIR_OPENCART . 'image/');
- define('DIR_SYSTEM', DIR_OPENCART . 'system/');
- define('DIR_STORAGE', DIR_SYSTEM . 'storage/');
- define('DIR_LANGUAGE', DIR_APPLICATION . 'language/');
- define('DIR_TEMPLATE', DIR_APPLICATION . 'view/template/');
- define('DIR_CONFIG', DIR_SYSTEM . 'config/');
- define('DIR_CACHE', DIR_STORAGE . 'cache/');
- define('DIR_DOWNLOAD', DIR_STORAGE . 'download/');
- define('DIR_LOGS', DIR_STORAGE . 'logs/');
- define('DIR_SESSION', DIR_STORAGE . 'session/');
- define('DIR_UPLOAD', DIR_STORAGE . 'upload/');
-
- // DB
- define('DB_DRIVER', 'mysqli');
- define('DB_HOSTNAME', 'localhost');
- define('DB_USERNAME', 'xxx');
- define('DB_PASSWORD', 'xxx');
- define('DB_DATABASE', 'xxx');
- define('DB_PORT', '3306');
- define('DB_PREFIX', 'oc_');
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網站架設
NetYea,網頁設計,網頁優化,hcdt,環節字優化
- * 3 * * * /usr/bin/rm -rf /home/user/hdd1/.Trash-1000/files/
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編纂
這時泛起就能夠點竄PHP版本了
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10、聲明返回類型
在PHP 5中，程式設計師沒法界說函數或方式的返回類型。在實際生活中，這是一個巨大的瑕玷，因為程式設計師沒法防止不測的返回類型並在其他情形下生成異常。
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10、聲明返回類型
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代碼
- import cv2
- import pytesseract
- import matplotlib.pyplot as plt
- import matplotlib
- matplotlib.use('TkAgg') #插足這行
-
- # 載入圖檔
- image = cv2.imread('./images_ocr/receipt.png')
-
- # 顯示圖檔
- image_RGB = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
- plt.figure(figsize=(10,6))
- plt.imshow(image_RGB)
- plt.axis('off')
- plt.show()
-
-
- # 參數設定
- custom_config = r'--psm 6'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
-
- # 參數設定，只辨識數字
- custom_config = r'--psm 6 outputbase digits'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
-
-
- # 參數設定白名單，只辨識有限字元
- custom_config = r'-c tessedit_char_whitelist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz --psm 6'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
-
-
- # 參數設定黑名單，只辨識有限字元
- custom_config = r'-c tessedit_char_blacklist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz --psm 6'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
-
- # 載入圖檔
- image = cv2.imread('./images_ocr/chinese.png')
-
- # 顯示圖檔
- image_RGB = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
- plt.figure(figsize=(10,6))
- plt.imshow(image_RGB)
- plt.axis('off')
- plt.show()
-
- # 辨識多國文字，中文繁體、日文及英文
- custom_config = r'-l chi_tra+jpn+eng --psm 6'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
-
- # 載入圖檔
- image = cv2.imread('./images_ocr/chinese_2.png')
-
- # 顯示圖檔
- image_RGB = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
- plt.figure(figsize=(10,6))
- plt.imshow(image_RGB)
- plt.axis('off')
- plt.show()
-
- # 辨識多國文字，中文繁體、日文及英文
- custom_config = r'-l chi_tra+jpn+eng --psm 6'
- # OCR 辨識
- print(pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config))
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成績圖：
座標：網站架設
- [[ 16 290]
- [412 491]
- [740 626]
- [283 631]
- [146 651]
- [ 32 710]]
- 5.0
- image 1/1 D:\yolo\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 83.9ms
- Speed: 3.0ms preprocess, 83.9ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
- tensor([[ 22.3412, 228.0822, 802.0841, 754.3939]], device='cuda:0')
- 準確率 0.879738450050354
- x,y: [[412 491]]
- 0.0
- tensor([[ 47.5999, 398.8344, 244.2552, 903.1386]], device='cuda:0')
- 準確率 0.873720109462738
- x,y: [[146 651]]
- 0.0
- tensor([[670.3670, 376.9174, 810.0000, 875.0829]], device='cuda:0')
- 準確率 0.8693700432777405
- x,y: [[740 626]]
- 0.0
- tensor([[220.5713, 405.7240, 344.5589, 857.2506]], device='cuda:0')
- 準確率 0.819391667842865
- x,y: [[283 631]]
- 11.0
- tensor([[7.7698e-02, 2.5441e+02, 3.2119e+01, 3.2465e+02]], device='cuda:0')
- 準確率 0.44594067335128784
- x,y: [[ 16 290]]
- 0.0
- tensor([[3.2650e-02, 5.4988e+02, 6.4001e+01, 8.6930e+02]], device='cuda:0')
- 準確率 0.29976797103881836
- x,y: [[ 32 710]]
-
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如許便可
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