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禁止Golang编译时“imported and not used”和“declared and not used”两种报错

Go语言在代码规范之严格是有目共睹的,引用未使用的头文件会报“imported and not used”错误,定义未使用的变量会报“declared and not used”错误。因为golang编译器只有错误没有报警,所以代码中如果有此类问题,编译就会停止。 Golang不提供语法宽容的debug模式,也就是说,无论是什么时候,Go代码都必须保持干干净净的状态。 随手注释部分变量是编码阶段的一个常用手段,Golang的编译器每每跳出来,让你把变量的定义和相关头文件的引用也通通删掉。有时候临时注释一段代码会产生一堆未引用和未定义错误,而为了解决这些错误往往又会把代码被改得面目全非。对于debug阶段的程序员来讲,有一个管得太宽的编译器是一件痛苦的事情。 好在Golang是开源的,弄一个不太折腾的Golang编译器并不困难。 修改源码 首先下载golang代码: $ git clone https://github.com/golang/go 拉到最新分支,现在最新的版本号是1.12.5: $ cd go $ git checkout -b debug-1.12.5 go1.12.5...

【AI实战】手把手教你实现文字识别模型(入门篇:验证码识别)

文字识别在现实生活中有着非常重要的应用,主要由文字检测、内容识别两个关键步骤组成,在本博客之前的文章中已介绍了文字检测、内容识别的经典模型原理(见文章:大话文本检测经典模型:CTPN , 大话文本识别经典模型:CRNN),本文主要从实战的角度介绍如何实现文字识别模型。 在之前的文章中,已经介绍过了跟文字识别相关的实战内容:基于MNIST数据集识别手写数字的实战内容(见文章:训练你的第一个AI模型:MNIST手写数字识别模型),这个相对简单。今天再介绍文字识别的另一个经典应用:验证码识别,作为文字识别的实战入门篇。 验证码在手机APP、WEB网站中非常普遍,主要是为了防止恶意登录、刷票、灌水、爬虫等异常行为,也可能是为了缓解系统的后台压力(例如在秒杀、抢票时,强制要求输入验证码)。本文主要介绍文本型验证码的识别,文本型验证码由数字、英文大小写字母,甚至中文随机组成,再进行变形扭曲、加干扰线、加背景噪音等操作,主要是为了防止被光学字符识别(OCR)之类的程序自动识别出图片上的文字而失去效果,如下图: 由于存在着比较强的干扰信息,因此,直接使用OCR进行识别,效果很不理想,而通过AI可很好...

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