Python 기반 신분증 검증 식별 및 데이터 처리 상세 설명

GB11643-1999 시민 신분증 번 호 는 특징 조합 코드 로 17 비트 디지털 본체 코드 와 1 비트 디지털 검사 코드 로 구성 되 고 배열 순 서 는 왼쪽 에서 오른쪽으로 다음 과 같다.
여섯 자리 숫자 주소 코드 여덟 자리 숫자 생년월일 코드 세 자리 숫자 순서 코드 한 자리 숫자 검사 코드(숫자 10 은 로마 X 로 표시)

검사 시스템:
검사 코드 는 ISO 7064:1983,MOD11-2 검사 코드 시스템 을 사용 합 니 다(그림 은 검사 규칙 의 사례 입 니 다).
주민등록번호 의 앞 17 자리 에 있 는 모든 번호 의 문자 값 으로 대응 하 는 가중 인자 값 을 곱 하고 얻 은 결 과 를 합 친 후에 11 을 나머지 로 하고 마지막 결 과 는 표 2 검사 코드 문자 값 에 넣 습 니 다.환산 관계 표 에서 마지막 신분증 번 호 를 얻 을 수 있 습 니 다.


코드:

# coding=utf-8
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#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#  http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
"""Convert BERT checkpoint."""
 
 
import argparse
 
import torch
 
from transformers import BertConfig, BertForPreTraining, load_tf_weights_in_bert
from transformers.utils import logging
 
 
logging.set_verbosity_info()
 
 
def convert_tf_checkpoint_to_pytorch(tf_checkpoint_path, bert_config_file, pytorch_dump_path):
 # Initialise PyTorch model
 config = BertConfig.from_json_file(bert_config_file)
 print("Building PyTorch model from configuration: {}".format(str(config)))
 model = BertForPreTraining(config)
 
 # Load weights from tf checkpoint
 load_tf_weights_in_bert(model, config, tf_checkpoint_path)
 
 # Save pytorch-model
 print("Save PyTorch model to {}".format(pytorch_dump_path))
 torch.save(model.state_dict(), pytorch_dump_path)
 
 
if __name__ == "__main__":
 parser = argparse.ArgumentParser()
 # Required parameters
 parser.add_argument(
  "--tf_checkpoint_path", default=None, type=str, required=True, help="Path to the TensorFlow checkpoint path."
 )
 parser.add_argument(
  "--bert_config_file",
  default=None,
  type=str,
  required=True,
  help="The config json file corresponding to the pre-trained BERT model. 
"
  "This specifies the model architecture.",
 )
 parser.add_argument(
  "--pytorch_dump_path", default=None, type=str, required=True, help="Path to the output PyTorch model."
 )
 args = parser.parse_args()
 convert_tf_checkpoint_to_pytorch(args.tf_checkpoint_path, args.bert_config_file, args.pytorch_dump_path)

파 이 썬 기반 의 신분증 검증 식별 과 데이터 처리 에 관 한 상세 한 설명 을 소개 합 니 다.더 많은 파 이 썬 인증 식별 내용 은 저희 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 지원 바 랍 니 다!