本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
选自Medium 作者：Mark Feng 机器之心编译 参与：Jane W、蒋思源 本文利用 synaptic 库构建简单的神经网络，并在浏览器中实现训练过程。该神经网络可以和其他框架共同打造一款简单的推荐系统应用。这种在浏览器上训练的神经网络因为将计算任务分配到各个终端设备，所以服务器的压力大大降低。此外，在终端上训练的神经网络也大大保护了用户的隐私。机器之心对本文做了简要介绍，全部代码请查看 Github 项目地址。 项目地址：https://github.com/markselby9/ml-in-b
在计算机视觉领域，数据集是进行算法研究和模型训练的重要基础。本文将介绍MapillaryVistas数据集，该数据集是一个大规模的街景图像数据集，可以用于场景理解、语义分割等任务。
实现方案：使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法，训练模型并调用训练后的模型api，对本地图像进行分类操作
前言 小程序因为传播快,易分享,现已经成为各大小公司的标配,从曾今你有公众号么,变为你有小程序么?可想而知小程序的火爆程度 那么在小程序中,如何生成小程序码?虽然小程序目前可以分享到朋友圈了的,但小程
小程序云开发已经支持云调用，开放了很多接口，一直想要的获取小程序码也支持了。这下轻量的小程序也可以有自定义小程序码的功能。
通常我们在使用服务的时候，数据从我们的设备传输到服务器，往往会有两种方式：一是直接传输文件，但这种情况受网络情况影响较大，文件可能传不过去，并且文件直接在网路上传播，你的数据安全就保证不了。因此需要一种加密格式，也就是我们使用的第二种方法，base64格式加密。有对base64算法加密的过程感兴趣的推荐看一下这一篇博客：
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域，CNN被广泛使用，并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言，数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目，网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码，新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果，这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇，却没能真正了解整个算法的具体流程。本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络（CNN）模型，手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务，便于理解深度学习的整个流程。
随着人工智能技术飞速发展，大规模预训练模型（以下简称大模型）的出现使零样本建模成为可能。现在，百度飞桨文心大模型为开发者提供多样化的在线API调用、Prompt-tuning、本地API参数调优等服务，助力各位创意大师“花式”完成代码实践、前端页面搭建等任务。现在，已经有飞桨社区开发者基于飞桨框架和文心大模型在零样本或小样本场景下，完成了兼具技术创新与新颖创意的优质项目。为此，飞桨开发者说专栏特别推出文心大模型专题，邀请飞桨社区开发者show出“脑洞”与开发心得，与大家一同探索用文心大模型完成趣味无穷、高实用价值项目的无限可能。
AI 绘画（AI Art）是一款 AI 图像生成与编辑技术 API 服务，可以结合输入的图片或文本智能创作出与输入相关的图像内容，具有更强大的中文理解能力、更多样化的风格选择，以及更偏东方审美的绘画创作能力，更好支持中文场景下的建筑风景生成、古诗词理解、水墨剪纸等中国元素风格生成，以及各种动漫、游戏风格的高精度图像生成和风格转换，为高质量的内容创作、内容运营提供技术支持。
首先要吐槽一下微信小程序开发工具没有Linux版本，为了开发微信小程序，我不得不搬出我的娱乐机iMac。对着硕大的屏幕，看着如蚂蚁般的文字，真心想问一下，那些使用iMac做开发机的朋友们不会肩周发炎，双眼发涩么？
EasyDL 是基于飞桨框架 PaddlePaddle 推出的面向企业开发者打造的一站式 AI 开发平台，提供从数据管理与标注、模型训练、服务部署的全流程支持，内置丰富的预训练模型，全面支持飞桨 Master 模式；模型训练效果好、训练效率高，并且有完善安全的数据服务，支持端、云、软硬一体等多种灵活的部署方式。
根据百度ai开放平台图像识别SDK文档 https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/s/bk3bcxkdg
部分非技术的同学，可能对小程序提供的开发能力还是比较陌生，好多产品或者品牌同学会问小程序能做什么样的功能，楼主今天尝试用简单的话来重新阐述一下，希望对非技术的同学有用，小程序总得来说提供了以下组件和A
带有视觉能力的 GPT-4，有时也称为 GPT-4V 或 gpt-4-vision-preview ，在 API 中，允许模型接收图像并回答有关它们的问题。 该模型最擅长回答有关图像中存在的内容的一般问题。虽然它确实了解图像中对象之间的关系，但它尚未优化以回答有关图像中某些对象位置的详细问题。 例如，你可以问它汽车是什么颜色的，或者根据冰箱里的东西，晚餐的一些想法可能是什么，但如果你给它看一个房间的图像，并问它椅子在哪里，它可能无法正确回答问题。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理
“无穷小亮的科普日常”经常会发布一些鉴定网络热门生物视频，既科普了生物知识，又满足观众们的猎奇心理。今天我们也来鉴定一下网络热门植物！最近春天很多花都开了，我正好趁着清明假期到户外踏青并拍摄了不少花卉的照片。
OpenAI近期召开了开发者大会，同时也发布和开放了一些新的功能特性，比如新版本GPT-4 Turbo，支持128k上下文，知识截止更新到2023年4月，视觉能力、DALL·E3，文字转语音TTS等等全都对API开放，GPTs商店已经对Plus账户开放。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理，现在想来实用性并不强，毕竟大家更需要的是解题思路，而不是让AI读出题干（题干的文字，我都认识，连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ），最近刚好有时间，于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的强大语言模型，可以用于生成类似人类的文本。OpenAI API 允许开发人员访问该模型并在其自己的应用程序中使用。在本文中，我们将讨论如何使用 Java Spring Framework 与 OpenAI API 生成图像。
导读：常见的数据来源和获取方式，你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取，主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字:
昨天有Design-AI-Lab用户后台留言，问为什么换军装的h5这么火，但没见到有技术文章分析如何实现。 我回复说，大概是比较简单吧，主要工作是图像合成。 后来，我亲自体验了下，反应速度比较慢，大概是因为火了吧，访问者太多； 关键的技术是人脸识别； 前端的话，canvas实现图像合成； 整个h5设计不算惊艳，只能算一般； 运营亮点是抓住热点事件，设计了激发用户分享的产品。 再细想一想，决定还是自己动手实现一个，试试整个技术的难度。 于是，通过开发者工具，阅读了 http://www.h5case
云开发CloudBase是云开发团队为开发者提供的一站式云服务，旨在降低开发者使用云服务的门槛，助力开发者快速开发应用。 在具体的开发过程中，云开发提供了许多实用的扩展能力，包含图像标签、图像安全审核、图像处理、图片盲水印等。本文就以人脸识别小程序为例介绍一些云开发扩展能力的应用。 使用方法简述 完整文档见： https://docs.cloudbase.net/extension/introduce.html 1、打开 云开发扩展控制台； 2、选择希望安装的扩展； 3、单击【安装】，进行扩
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
云原生（Cloud Native）Node JS Express Reactive 微服务模板 (REST/GraphQL) 这个项目提供了完整的基于 Node JS / Typescript 的微服务模板，包括生产部署、监控、调试、日志记录、安全、CI/CD 所需的所有功能。还添加了基于响应性扩展的示例，以演示如何将其用于构建微服务 API 边缘服务（edge-service）、前端的后端（BFF）或将其用作构建任何类型微服务的基础。
使用python如何调用chatgpt的api接口，下面就给出一个简单的示例，供大家参考，有问题记得后台留言交流。
过去的这几年，陆陆续续出现了不少深度学习框架。而在这些框架中，Facebook 发布的 PyTorch 相对较新且很独特的一个，由于灵活、迅速、简单等特点，PyTorch 发展迅猛，受到很多人的青睐。
说到GIF动图，大家可能第一反应是手机微信里那各式各样的表情包了，用表情包斗图是现在人们的一种沟通方式。然而，GIF动图到了黑客手里，就不仅是一种“沟通方式”了。
加上踩坑一共花了3个小时左右 代码已放置github https://github.com/dmhsq/image-recognition-flask-uniapp 效果如下 手机也跑通了 但是
本文尝试梳理一个完整的多模态LLM的训练流程。包括模型结构选择、数据预处理、模型预训练、指令微调、对齐、融合多模态以及链接外部系统等环节。
大家好！今天我要给大家推荐的是如何用PHP搭建一个绘画API，让你的网站或应用瞬间拥有强大的绘画能力！无论你是想要让用户在网页上绘制自己的创意，还是想要实现自动绘画生成特效，这个API都能满足你的需求！让我们一起来看看吧！
Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
多年Linux运维经验，精通Zabbix监控系统架构，熟悉Shell，Python等语言脚本的编写等。
原文链接：https://pfertyk.me/2017/06/getting-mars-photos-from-nasa-using-aiohttp/
正如我们在以前的博客中提到的那样，网络犯罪分子通常会将其攻击与时事联系起来。因此，不足为奇的是，我们注意到其中的另一个，其中一个特别使用伦敦的技术事件作为诱饵。
2、收到请求后它会转发给处理器映射器(HandlerMapping),请求获取Handler。
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
微服务架构越来越多地用于在基于云的和本地基础设施、大规模应用程序和服务中设计和实现应用程序系统。在应用程序设计和实施阶段需要解决许多安全挑战。在设计阶段必须解决的基本安全要求是身份验证和授权。因此，对于应用程序安全架构师来说，理解和正确使用现有架构模式在基于微服务的系统中实现身份验证和授权至关重要。本备忘单的目标是识别此类模式，并为应用程序安全架构师提供有关使用它的可能方式的建议。
今天试了下百度esaydl的图像分类方面的功能，其优点是主需要上传自己的数据集，不需要关注模型训练，就可以得到相应的结果。最后得到的模型可以调用云api在本地进行运行。
ChatGPT 已经成为了很多人日常工作的一部分，帮你写周报，做翻译，查资料。但是，有很多事情是网页版的 ChatGPT 做不到的。
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
1、调用API时，由于API服务商设置的用户流控值导致被流控，这种情况返回的错误码是（ ）【D】 A.400 B.401 C.402 D.403
什么是WebRTC？ 众所周知，浏览器本身不支持相互之间直接建立信道进行通信，都是通过服务器进行中转。比如现在有两个客户端，甲和乙，他们俩想要通信，首先需要甲和服务器、乙和服务器之间建立信道。甲给乙发送消息时，甲先将消息发送到服务器上，服务器对甲的消息进行中转，发送到乙处，反过来也是一样。这样甲与乙之间的一次消息要通过两段信道，通信的效率同时受制于这两段信道的带宽。同时这样的信道并不适合数据流的传输，如何建立浏览器之间的点对点传输，一直困扰着开发者。WebRTC应运而生 WebRTC是一个开源项目，旨在
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对于小程序大家可能都非常熟悉了，随着小程序的不断普及越来越多的公司都开始推广使用起来了。今天接到一个需求就是生成小程序码，并且于运营给的推广图片合并在一起做成一张漂亮美观的推广二维码，扫码这种二维码就可以进入小程序。为了节省服务器内存资源，我想的就是成功调用通微信生成小程序码的接口后直接把微信返回过来的图片二进制内容（返回的图片 Buffer）转化为二进制byte[]文件流，然后再转成Image这样就不需要在保存到本地直接读取本地的背景图片通过GDI+(Graphics)绘制图片。废话不多说直接上码，各位同学假如有什么小程序的开发问题都欢迎评论区，或者qq私聊我有时间都可以一起学习探索。
前端图像的展示，我们最常用的是给定一个图像地址，然后它就会自己加载并显示，如这样的代码：
在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然传统上不那么常用，但也可用于时间序列。CNN通常用于图像分类，识别和检测。
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