OCR识别缺点第11页

Python 高手编程系列一百五十一：cx_Freeze

cx_Freeze的主要缺点是它不允许我

杨琴1·2025-02-04 18:43

Python 高手编程系列一千五百五十一：cx_Freeze

cx_Freeze的主要缺点是它不允许我

杨琴1·2025-02-04 18:42

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

SpringBean容器单例与多例的区别

缺点：可能会引发线程安全问题多例：如果在Bean标签上设置scope=“prototype”,当前bean对象就是多例的,每次获取当前类的实例，spring容器就会创建当前类的实例；优点：不会引发线程安全问题缺点

筷子夹豆腐.·2025-02-04 17:05

selenium使用

环境的安装：pipinstallseleniumselenium和爬虫之间的关联：模拟登录便捷的捕获到动态加载的数据（重点）特点：可见及可得缺点：效率低selenium的具体使用准备浏览器的驱动程序：http

程序猿-张益达·2025-02-04 17:35

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据，再通过延伸纵向的网络模型增加网络神经元的个数，可以很好地让网络模型识别图片中的内容

Y.C.~·2025-02-04 16:59

C# 基础知识

这是一种命名约定，用于帮助程序员识别哪些变量是公共的，哪些是私有的或受保护的。此外，使用下划线作为前缀还可以避免与关键字或其他保留字冲突。c#的代码Person_person;__person?.

周杰伦fans·2025-02-04 16:29

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的

道友老李·2025-02-04 16:59

开源 OCR 工具大比拼：常用工具全解析与选择指南

在信息爆炸的当下，OCR（光学字符识别）技术如同一位“炼金术士”，能高效且相对精确地从海量纸质文档、扫描件、图片中提取文字信息，广泛应用于教育、医疗、交通等众多行业。

花千树-010·2025-02-04 16:56

Git 合并和 Git 变基有什么区别？

•缺点：历史记录可能会变得复杂，尤其是频繁合并时。Git变

KillFuckBugs·2025-02-04 15:21

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨（PaddlePaddle）OCR（OpticalCharacterRecognition）是一个开源的深度学习框架，用于文字识别任务。

数虫·2025-02-04 14:46

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

识别颜色最均匀的区域：使用图像的纹理分析方法（如局部二值模式LBP）来

max500600·2025-02-04 14:45

开源OCR引擎Tesseract

开源OCR引擎Tesseract知名的开源OCR引擎Tesseract3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr,新版本支持中文

「已注销」·2025-02-04 14:44

机器学习在网络安全领域的深度探索与实践

机器学习作为人工智能的重要分支，凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力，在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程，能够从历史数据中自适应地

noVonN·2025-02-04 14:40

聊聊树莓派RaspiCam，libcamera，rpicam套件区别，及CSI/USB Camera推流

文章目录1.树莓派平台Camera工具套件变更历史2.识别Camera(适用CSI和USBCamera)3.CSICamera推流4.USBCamera推流背景：最近想玩下树莓派视频推流，翻出了尘封的树莓派

techfuture·2025-02-04 14:39

人工智能机器学习基本概念详解

机器学习模型通过分析数据来识别模式和

猿享天开·2025-02-04 13:07

C++语法·十伞

目录仿函数1.定义2.作用3.实现deque（双端队列）优点：缺点：stack（栈）1.使用2.模拟实现queue（队列）1.使用2.模拟实现priority_queue（优先级队列）介绍使用注意：模拟实现小知识仿函数

2401_86702190·2025-02-04 13:02

【图片识别分类】批量按图片水印文字识别后根据内容分类并移至不同文件夹，基于Python和腾讯API的解决方案

新闻媒体机构每天会收到和拍摄大量的新闻图片，这些图片上通常会有拍摄时间、地点、事件类型等水印文字信息。为了便于新闻编辑和资料存档，需要对图片进行分类管理。具体应用：分类规则设定：根据水印文字中的时间（年、月、日）、地点（城市、区域）和事件关键词（如“政治会议”“体育赛事”“自然灾害”等），对图片进行分类。例如，水印文字显示“2024年3月15日北京政治会议”的图片归类到“2024年3月-北京-政治

平安喜乐-开开心心·2025-02-04 12:57

分布式消息队列ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka

目录1、消息队列的主要的应用场景：解耦异步削峰（1）解耦（2）异步（3）削峰2、使用消息队列的缺点3、消息队列选型4、保证消息队列的高可用5、保证消息不被重复消费6、保证消费的可靠性传输(1）生产者丢失数据

zxm8513·2025-02-04 12:23

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka的介绍及优缺点说明

ActiveMQ单机吞吐量：万级topic数量都吞吐量的影响：时效性：ms级可用性：高，基于主从架构实现高可用性消息可靠性：有较低的概率丢失数据功能支持：MQ领域的功能极其完备总结：非常成熟，功能强大，在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本主要是基于解耦和异步来用的，较少

墨痕诉清风·2025-02-04 12:20

各个消息队列的优缺点对比（activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ、kafka）

各个消息队列对比特性activeMQrabbitMQrocketMQkafka单机吞吐量万/秒万/秒10万/秒10万/秒topic对吞吐量的影响无无topic达到几百/几千个级别，吞吐量会有小幅下降；这是rocket的最大优势所以非常适用于支撑大批量topic场景topic可以达到几十/几百个级别，吞吐量会有大幅下降kafka不适用大批量topic场景，除非加机器时效性毫秒微秒这是rabbit最大

batcat560·2025-02-04 11:16

手写单例模式

饿汉式加载模式（线程安全）类一加载就创建对象，这种方式比较常用优点：线程安全，没有加锁，执行效率高缺点：不是懒加载，类初始化的时候就加载，浪费内存空间packagecom.example.threadpool.Singleton

LUCIAZZZ·2025-02-04 11:14

redis 过期策略都有哪些？LRU 算法知道吗？写一下 java 代码实现？

缺点：每个键都需要一个定时器，会消耗大量的系统资源。惰性删除：只有在访问一个键时，才会检查该键是否已过期，如果已过期则删除。优点：不会浪费系统资源，只有在需要时才进行检查。缺点

晚夜微雨问海棠呀·2025-02-04 11:11

【分布式】服务端高并发分布式结构演进

文章目录1.单机架构1.1单机架构的优缺点1.2单机架构的典型应用场景2.应用与数据分离架构2.1应用与数据分离架构的优缺点2.2应用与数据分离架构的典型应用场景3.应用服务集群架构3.1应用服务集群架构的优缺点

阿猿收手吧！·2025-02-04 10:36

python做定时任务的方式及优缺点_使用Python做定时任务及时了解互联网动态

前言本人因为比较喜欢看漫画和动漫,所以总会遇到一些问题,因为订阅的漫画或者动漫太多,总会忘记自己看到那一章节或者不知道什么时候更新.故会有这么一个需求,想记录自己想看的漫画或动画并在其更新的时候第一时间知道,当然,你可以拓展到任何你想关注的,都可以通过邮件及时推送.思路目录运行环境Python3.6第三方库fake-useragent==0.1.11pyquery==1.4.0requests==

weixin_39617405·2025-02-04 09:04

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

【数据库系列】Liquibase 与 Flyway 的详细对比

本文将对这两个流行的数据库迁移工具进行详细比较，从基础概念、原理、优缺点到使用场景和示例，帮助开发者选择适合自身项目的工具。

颜淡慕潇·2025-02-04 08:48

python字典从头到尾_从头到尾开发并销售python API

Iwasquiteinspiredandwantedtotestifitworks.Injust5daysIwasabletocreateanAPIfromstarttoend.SoIthoughtIsh

weixin_26750481·2025-02-04 07:17

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️

GoAI·2025-02-04 07:45

烟囱式架构与共享式架构

缺点：每次都需要重复造轮子；系统间集成成本较高；不利于业务沉淀与持续发展。服务打通：一般通过ESB总线，但其中心化特点容易使其变成瓶颈。

modi000·2025-02-04 07:45

JavaWeb——CSS的使用

缺点:代码复用度低，不利于维护CSS样式和HTML结构代

糖JL是我儿·2025-02-04 07:14

传华为2025年新品更新用上超声波指纹nova上红枫

超声波指纹技术引领安全便捷新体验据爆料，华为2025年Pura80系列正在测试两套生物识别方案，其中Pro系列可能采用屏下超声波指纹技术。

2501_90444774·2025-02-04 07:12

一种非接触式智能垃圾桶设计（论文+源码+实物）

SG90舵机分别控制可回收、不可回收、其他垃圾桶盖的开关，并通过WiFi通信模块将数据信息传输到云平台，方便用户实现远程管控，在控制方式上有自动和手动两种模式，自动模式下，用户可以通过LU-ASR01语音识别模块以语音的方式对垃圾桶进行控制

云山工作室·2025-02-04 05:29

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist

weixin_39534321·2025-02-04 04:48

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

OCR文档识别——数据录入工厂

数据录入工厂特色识别核心软件内置文通科技最新研发的高性能文字识别引擎，支持中英日韩四国文字以及对英文的混排，识别率达99.8%以上。Unicode编码采用UNICODE国际编码标准。

OCR13512721355·2025-02-04 02:34

MOE模型入门

基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义：MOE架构MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模型。

云帆@·2025-02-04 01:29

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

王国平·2025-02-04 00:51

NPDP第三章新产品流程

成功的新产品决策（决策的基本框架）（决策来源：知识、信息、数据具体来源：内部、外部）1.识别问题和机会2.收集信息3.分析情况4.提出备选解决方案5.评估备选解决方案6.优选解决方案7.基于决策而行动新产品开发成功的关键

钱包不紧张女士·2025-02-04 00:49

机器学习笔记——正则化

文章目录正则化L1正则化（Lasso）原理使用场景优缺点L2正则化（Ridge）原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法（EarlyStopping

好评笔记·2025-02-04 00:49

开源的基于Python的电脑自动化操作

这些技术可以执行从简单的桌面自动化到复杂的系统管理任务，以下是一些常用的开源Python库和工具：1.PyAutoGUI功能：PyAutoGUI是一个用于跨平台桌面自动化的Python库，支持鼠标点击、键盘输入、屏幕截图、图像识别等操作

云博士的AI课堂·2025-02-03 23:42

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等

红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

FPGA电机控制

缺点：需要的元器件多，设计复杂，调试困难，并且难以实现复杂的电机控制算法。2、单片机(MCU)控制阶段：优点：单片机价格便宜，易于控制，广泛应用于低端电机控制领域。

SCSS-L·2025-02-03 23:36

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然，不用担心，这篇文章会让你轻松理解，并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。

星际编程喵·2025-02-03 22:32

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。

2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

特征提取特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它可以从图像中提取出有助于后续处理的特征，比如用于识别和分类的关键点、纹理等。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF和ORB等。

极客代码·2025-02-03 21:23

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究背景人格特质对个体的行为、偏好和决策过程有重要影响，因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法，用于从多种数据模态（包括文本、音频和视觉输入）预测人格特质。

m0_59933522·2025-02-03 21:20

Hive重点面试题

文章目录Hive面试重点题目及答案1.Hive的优缺点及使用场景2.Hive与数据仓库的区别3.Hive的基本架构与元数据存储4.Hive内外部表的区别及适用场景5.Hive数据倾斜原因与解决方法6.HiveMapReduce

Major Tom _·2025-02-03 20:43

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