回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
|
1049人阅读
...文件。 3.3 psm的参数 psm 的参数很重要，表示 tesseract 识别图像的方式，比如说是一行一行识别还是逐字识别。希望逐字识别可以使用 -psm 10，希望逐行识别可以使用 -psm 6,其他没怎么用以后有机会补充。总之，希望有更好的识别...
...局损失函数过程包括特征提取，识别器，环境后处理器（图像模型）问题：通过图像模型进行梯度后向传播。浅层结构化预测方法：有NLL损失的条件随机域，有Hinge Loss的较大边缘马尔可夫网络和隐支持向量机（Latent SVM），有感...
...是主要的识别库，主程序负责字模生成，其中包括了众多图像学的算法，如下图，简要的介绍下常见的方法。 1.色彩通道噪点处理 在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定颜色的操作（包括HSV RGB 色彩域），以及指定色...
...段做初步清理。比较简单的一种处理方法是采用33矩阵对图像进行平滑处理，即对每个像素取他所在33矩阵所有点的RGB均值，分别作为新的RGB值。稍微做点优化，取3*3矩阵中RGB三维欧式距离最接近均值的点作为新值。 1.2 灰度化在...
...采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。一般来说，OCR分为分割和识别两个部分。此文将探讨分割问题。通常...
...络的强大功能。 机器学习能够生成令人惊叹的高分辨率图像，就好像它像我们一样理解世界。 但是，就像其他统计模型一样，他们较大的缺陷就是缺乏可解释性。 这项研究向理解GAN迈出了非常重要的一步。 它允许我们在生成...
...习模型。使用这个模型我们可以检测和定位的边界框坐标图像中包含的文本。下一步是把这些区域包含文本和实际识别和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别 为了执行 OpenCV OCR 和文本识别任务，我们首先...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
刘德刚
ernest
Binguner
付永刚
ernest
