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使用深度学习文本OCR

还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票,法律文书等数字文档中文本。 但是它是如何工作呢? 这篇文章是关于光学字符识别(OCR)自然场景图像中文本识别。...但是,这是一个计算量很大任务。在这种技术中,滑动窗口穿过图像以检测该窗口中文本,就像卷积神经网络一样。尝试使用不同窗口大小,以免丢失具有不同大小文本部分。...这种神经网络架构将特征提取,序列建模和转录集成一个统一框架中。此模型不需要字符分割。卷积神经网络从输入图像(文本检测区域)中提取特征。深度双向递归神经网络通过字符之间某种关系来预测标签序列。...最新稳定版本4.1.0已于2019年7月7日发布。此版本在非结构化文本上也更加准确。 将使用其中一些图像来显示使用EAST方法进行文本检测和使用Tesseract 4进行文本识别。...希望看到图像上边界框,以及如何从检测到边界框提取文本。使用Tesseract进行此操作。

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自主测试

机器学习在测试中核心优势是能够利用高度复杂产品分析数据来识别和预测用户需求。...ML驱动测试能够观察Web应用程序上每个用户交互,了解用户经历常见(和边缘)过程,并确保这些用例始终按预期运行。...如果该机器正在测试许多应用程序,那么它可以从所有这些应用程序中学习,以预期对应用程序新更改将如何影响用户体验。 借助这些数据,机器学习驱动测试已经可以比人类建立更好,更有意义测试。...由ML驱动自动化开发测试比由人类构建测试自动化更快,更便宜地构建和维护。 这样测试可以带来更快(和更高质量)部署,这对任何工程副总裁预算都是一个福音。

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深度学习

深度学习 有些数据处理系统,或者机器学习系统需要多个阶段处理。深度学习,做是用单个深度神经网络(一般情况下)去替代多个阶段处理过程。 ?...如上图,传统语音识别大致包括四个步骤,而深度学习直接接收声音输入,然后完成听译过程。 它目前面临其中一个挑战是,你可能需要大量数据才能使它运行得很好。...而关于直接从图片映射到人身份这个数据集可能只有很小一部分数据,在该情况下端深度学习不能取得更好效果。 下面是2个正面的例子。 ? 学习优缺点 ?...优点: 让数据说话 不需要手动设计组件 缺点: 可能需要大量数据 排除了可能是有用手动设计组件 什么时候使用深度网络 ? 如图:一个正例,一个反例。...而人脸识别这个例子,人脸位置识别和身份识别两个组件就十分恰当,所以才能得到优于学习效果。 所以组件合理性和完备性及其适用性也是我们去考虑要不要舍弃去进行学习一个考量。

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敏捷中测试

为什么需要端测试 在每个冲刺中,开发团队和测试团队都专注于应用程序中使用所有集成服务中单个服务。大量微服务和子系统功能和较短测试时间会让他们有可能错过了子系统或服务中存在隐患。...但是测试将具有从搜索付款(带有新添加付款选项)以及订单确认场景。测试范围,复杂性和维护性高于单元和集成测试。...由于可以分阶段实施,因此很容易找到每个阶段「BUG」。 测试步骤 这些是测试必不可少步骤: 需求分析:全面分析需求,并涵盖工作流程中主要业务组件。...在任何冲刺版本发布之前执行套件,以确保应用程序正常运行按预期进行,并且新更改不会对产品子系统产生任何影响。 使用诸如Jenkins之类任何工具将测试套件与「CI/CD」管道集成在一起。...测试经常也确实包含一些跨浏览器和并行测试,因此在这种情况下,请尝试在Docker中使用Selenium Grid。

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使用Yolov5进行目标检测

在本文中,我们不探讨YOLOv5这个名字是否正规,我们只使用YOLOv5创建一个检测模型,从创建数据集和注释使用它们出色库进行训练和推断。...它还创建了一个名为obj.names文件,这有助于将class_id映射到类名。例如: ? ? ? 注意,注释文件中坐标从01。...mkdir training 我们首先将自定义数据集文件夹复制该文件夹中,并使用简单train_val_folder_split创建训练和验证文件夹。...我们现在必须添加两个配置文件训练文件夹: 数据集。我们创建一个文件“dataset”。包含训练和验证图像路径以及类。...令人印象深刻是,网络模型可以找到球,在这里进行推断速度,以及从未观察数据令人震惊准确性。 还可以通过将——source指定为0来使用webcam作为源。

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从01 搭建B数据指标体系

在心态上,B运营需要更有耐心,以及用长期主义眼光来推动toB业务发展。 二、B运营数据指标 (一)数据指标体系相关基本概念 我们可以从点、线、面三个维度来看: 点:指标、维度。...(二)如何搭建B数据运营指标 1、设置北极星指标: 要设定符合当前产品发展阶段北极星指标,比如对于B初步开展商业化SaaS业务来说,活跃客户数可能可以设置为当前阶段北极星指标。...留存) 客户黏性阶段是真正有多少公司在长期使用产品,并结合自身企业特点在使用过程中有所收获,比如提升其企业研发效能,提高其部门间协作效率。...2、面向产品用研分析指标:产品策划往往关注具体产品层面的使用情况,帮助策划同学快速优化产品提升用户体验。...在这过程中,我们可以关注数据指标是整个企业画像,如基础信息(如行业分类、公司规模、地区、融资情况等)、财务数据(上市公司财报、小微工商年报等)、舆情数据(企业舆情、产业舆情等)、行为数据(使用偏好等)

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如何实现网络切片隔离?

最值得注意是编排,负责切片配置(即从服务订单部署网络切片)和切片操作(即在运行时将部署切片保持在所需状态)相关所有活动。 如何实现网络切片隔离?...# 资源隔离 某一网络切片所使用网络资源与其他网络切片所使用资源之间相互隔离。...# 运维隔离 对于一部分网络切片用户来说,在提供业务隔离和资源隔离基础上,还要求能够对运营商分配网络切片进行独立管理和维护操作,即做到对网络切片使用近似于使用一张专用网络,网络切片通过管理平面接口开放提供运维隔离功能...网络切片在承载网络隔离还可以使用软隔离和硬隔离结合方式,在对网络切片使用 VLAN实现逻辑隔离情况下,进一步利用 FlexE分片技术,实现在时隙层面的物理隔离。...挑 战 切片(E2E)特性迫使运营商在不同域中保持单个切片行为一致性,这可能会给商业网络带来重大运营挑战,如下所述: 切片准备情况不同。切片特征在不同技术领域渗透程度并不相同。

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基于树稠密检索模型

今天介绍这篇文章由清华大学和华为联合发表,核心是提升向量检索效果,在树检索基础上,实现了索引构建和表示学习联合建模,提升了树检索一致性。...这种方式弊端在于,两阶段方式导致二者优化目标不一致,得到并不是最优解。为了解决这个问题,本文提出了一种稠密向量学习+树索引构造学习方式,实现了更高效树稠密检索架构。...3、训练 本文将Encoder训练和树学习融合到一起学习,新流程如下图所示。...由于cluster assignment是不可导,优化比较困难,因此文中仍然使用Kmeans来做初始聚类簇划分,重点将各个聚类节点embedding通过对比学习方式进行优化。...具体来说,文中首先利用原来方法进行初始聚类簇划分,然后使用对比学习优化每个clusterembedding。

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通过数据侦测提升QoS

在过去几年中,OTT视频质量通过新基于云解决方案取得了很大进步。这些解决方案对与流媒体性能相关所有元素提供了前所未有的监控。...其中一项潜在工作是提升OTT监控性能至超过目前绝大多数托管网络水平,从而使用户能够真切感受到基于OTT网络传输实现用户体验提升,而非如PSNR(峰值信噪比)或MSE(均方误差)等传统QoS指标那样仅给出反映服务质量粗略近似值...MOS专注那些真正影响视频服务用户体验因素并在某些情况下可以消除由强制执行PSNR指标所带来不必要改动,也可识别并纠正由PSNR造成对于一些评价视频质量关键指标的忽略。...在收购IneoQuest之前,Telestream使用SSIMWAVE公司提供另一套类似于人类视觉感知评价指标与策略,当时SSIMWAVE公司已经建立了基于结构相似性实现QoE算法解决方案。...目前正在进行新开发包括概念验证测试,其中涉及在用户设备中使用SSIMPlus软件,以实现在视频播出时无需在设备中放置SSIM探测器即可进行视频质量监控。

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【实例分割】开源 | 结合时空信息实例分割网络,可以进行训练

使用多个网络用于检测单个帧中对象,然后随着时间推移将这些检测关联起来。因此,这些方法通常是非可训练,并且高度适合于特定任务。...本文中,我们提出了一种不同方法,可以非常方便使用到不同实例分割应用场景中。...特别指出是,我们将视频剪辑建模为一个单一三维时空体,并提出了一种新颖方法,可以在单个阶段中跨空间和时间进行目标分割和实力跟踪。...我们围绕着时空嵌入思想进行模型设计,这种思想被训练成在整个视频剪辑中,聚集那些属于特定对象实例像素。...为此,我们引入了增强时空嵌入特征表示新型混合函数,以及可以推理时间上下文单阶段、无提议网络。我们网络是训练,以学习时空嵌入以及这些嵌入聚类所需参数,从而简化推理。

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使用事件驱动自动化来应对事件

使用事件驱动自动化来应对事件 翻译自 Fighting Incidents with End-to-End Event-Driven Automation 。...我们从客户那里听到有关自动化挑战 从我们与客户合作,从小型初创公司财富 100 强公司,以帮助推动更好事件响应最佳实践,我们听到了采用自动化最常见挑战。...例如,某公司可以暂停某些高CPU使用率事件 5 分钟,仅在高CPU持续/持久时才创建事件。 走 一旦您降低了环境中噪音并且您团队发生事件减少了,就该使用适当数据使这些事件更容易解决。...一旦事件正式成为警报,响应者可以定义创建警报严重程度。这确保通知被路由正确升级策略,节省了响应时间。 对于被分组为事件警报,事件增强功能允许用户在初始创建时定义事件优先级和备注。...实现这一点方法之一是使用可以在事件创建时触发 Webhooks 。或者您可以调用其他形式自动化,无论是通过 PagerDuty 还是其他供应商提供

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如何使用Threatest测试威胁检测规则有效性

关于Threatest  Threatest是一个基于Go开发安全测试框架,该框架可以帮助广大研究人员测试威胁检测规则有效性与可用性。...Threatest允许我们使用各种渗透测试技术对目标进行安全检测,并以此验证是否能够触发期望安全警报。  ...检测工程  从广义上讲,检测工程是识别与组织相关威胁、深入了解它们并提出可靠策略来检测它们学科。尽管没有标准化流程,但检测工程通常遵循几个阶段: 构思:哪些攻击技术与我们组织相关?...测试和部署:测试规则,最好是针对真实世界数据,以确保它按预期工作,不会产生太多误报。 维护:持续收集检测规则生成警报指标,并根据需要采取修改和维护。  ...接下来,广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/DataDog/threatest.git (向右滑动、查看更多)  工具使用

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构建开源现代数据平台

我们正处于可互换 SaaS 模块、基于云平台、ELT 和民主化数据访问时代。欢迎来到现代数据栈浪潮。 本文中我们将从头开始构建一个现代数据平台,完全依赖开源技术和云提供商提供资源。...• 编排(可选):我们仍然需要执行编排管道以确保数据尽快可用,并且数据生命周期从一个组件顺利运行下一个组件,但目前是可选,因为我们使用一些工具提供了开箱即用调度功能,因此在平台生命周期第一阶段不需要专门编排组件...、车手、车队、排位赛、赛道、单圈时间、维修站所有可用数据点停止,从 1950 年 2021 年冠军。...• 世界发展指标[6](1960-2020):世界银行提供这个数据集无疑是可以在网上找到最丰富开放数据集之一,它包含大约 1500 个发展指标。...您会注意一些 DAG 已经运行以加载和索引一些示例数据。

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单细胞管道SCP-安装

---- 1、安装到全局环境中 这里全局环境是指R默认包路径(在R中通过.Library查看),与之相反是后文中使用renv所创建隔离环境。...options(reticulate.conda_binary = "/path/to/conda") 如果找不到会根据miniconda_repo自动下载miniconda,安装到miniconda以下路径...3.8(conda自动下载) 检查环境中python包版本,这里要求比较严格,以保证各软件兼容,如果找不到对应版本包,则会使用pip自动下载。...这里使用pip安装包而不是用conda原因有两个,一个是快,另外一个是有些包使用conda自动安装后可能无法使用,对个人环境和权限有要求。...类似于conda环境,R也可以使用renv创建一个独立R包环境。 首先我们要创建一个隔离R环境: if (!

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WhatsApp 是如何实现加密备份

E2EE 备份选项一经启用,备份将会由一个独特且随机生成加密密钥保护,而用户则可以自行选择使用存储密钥或使用自设置密码。...备份操作将会生成连续数据流,并通过生成密钥进行对称加密。只要启用 E2EE 备份形式,加密之后备份数据将可以同步 iCloud 或 iGoogle Drive 等设备外存储设备。...备份同样可以由密码保护,密钥将会被存储一个基于 HSM 备份密钥库中。...基于 HSM 备份密钥库以及加密 / 解密流程 如果 WhatsApp 账户所有者选择使用输入密码来对备份数据进行保护,基于 HSM 备份密钥库会将其存储并保管。...拥有密钥后,WhatsApp 客户才可以将备份解密。 或者,如果账户所有者选择使用单独 64 位密钥,那么他们就需要手动将密钥输入客户以解密并访问他们备份数据。

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MPAI正式启动AI编码标准

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 整理 | Alex 近期,MPAI创始人、MPEG前主席Leonardo Chiariglione在他博客上宣布MPAI正式启动AI编码标准...AI编码是指使用单层神经网络训练数据:由单层网络输出数据被压缩,然后在接收被另一个网络解码。...目标是满足中短期需求,无法满足长期视频编码需求,所以第12次MPAI全体会议决定启动 MPAI第 2 阶段战略:基于 AI 端视频编码 (MPAI-EEV,AI-based End-to-End...会议对端视频编码研究做了初步分析。...Leonardo表示,在各方编解码器竞争激烈态势下,MPAI将保持更加清醒态度,积极致力于基于AI视频编解码方法。

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