Ajax框架

var XmlHttp;
var PathUrl;

function createXmlHttp() {
    if (window.ActiveXObject) {
        return new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
    }
    else if (window.XMLHttpRequest) {
        return new XMLHttpRequest();
    }
}

function goAjax() {
    XMLHttpRequest = createXmlHttp();
    XMLHttpRequest.onreadystatechange = window[funName];
    XMLHttpRequest.open("POST", PathUrl, true);
    XMLHttpRequest.send(null);
}

function goAjaxMethod(funName, path) {
    PathUrl = path;
    if (goAjaxMethod.length < arguments.length) {
        PathUrl = PathUrl + "?";
        for (var index = goAjaxMethod.length; index < arguments.length; index = index + 2) {
            if (index = goAjaxMethod.length) {
                PathUrl = PathUrl + arguments[index] + "=" + encodeURIComponent(arguments[index + 1]);
            }
            else {
                PathUrl = PathUrl + "&" + arguments[index] + "=" + encodeURIComponent(arguments[index + 1]);
            }
        }
    }
    goAjax(funName);
}

function requestText() {
    return XMLHttpRequest.responseText;
}

function isSuccess() {
    if (xmlHttpRequest.readyState == 4 && xmlHttpRequest.status == 200) {
        return true;
    }
    else {
        return false;
    }
}

内容概要:本文详细介绍了OCR(光学字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度学习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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