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...
回答:以前的计算机是字符界面...字体是由BIOS提供的...现代的计算机是图形界面...字体是由操作系统提供的...BIOS提供的字体非常粗...最开始是4X8点阵.6X12点阵.8X16点阵...这样带来的问题是占不满格子的大量小写字母特别丑...反而能撑满格子的大写非常好看......
需要识别的验证码图像,其中包含 4 个字符(数字字母) 验证码图片来源:http://my.cnki.net/elibregist... 思路 灰度化:将图像转为灰度图像,即一个像素只有一种色阶(有 256 种不同灰度),值为 0 表示像素最黑,值为 255 表示...
在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母)。 我们在网上浏...
...新唤起人们的极大关注,研究人员们亦不负众望,在诸如图像识别等领域取得不斐的成就。就在五年前,如果您交给计算机一幅阿猫或阿狗的图像,让它识别,通常它会很作难——水平有限,猫狗难辨。但时过境迁,由于卷积神...
...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...
...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 ...
...用的是多任务学习的方法。假设说你有一个识别英语标签图像的网络,现在你要训练一个网络可以识别中文标签,如果你训练一个网络同时完成这两件事,很有可能这个网络会比单独两个网络分别识别英语和中文要好得多。这么...
copy了别人代码的你 最近忽然对图像识别有了兴趣,作为一个前端,当然是想用Javascript来深入研究。 先从简单的入手,识别图片验证码。图片验证码对web开发来说一点也不陌生,它是对服务器保护的一道屏障,避免了诸如...
OCR与Tesseract介绍 将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制。 Tesseract 是一个OCR 库,...
...汤姆·艾利斯在20世纪60年代使用RAND平板电脑与屏幕上的图像进行交互。 前因后果 在这篇文章中,我们将重温Gabriel Groner 对圣杯计划的贡献。格罗纳发明了一个非常聪明的程序,它识别手印的字母、数字、标点符号和几何图形...
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...