Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天，数字图像纷繁复杂，如何便捷高效的获取其中的文字信息，更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一，OCR经历了长时间的发展变化，各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述
最近在做毕业答辩的幻灯片，由于是需要中文的模板，但 overleaf [1]给出的中文模板不是很多（主要还是外国的网站）。正好上次一位读者想我推荐了一个中国版本的“overleaf”，点击进入后发现，哎，找到了挺多中文模板啊！果真是中国企业办的。
当我们决定要建设网站的时候，就需要去选择一个合适的域名了，市场上的域名多种多样，不同的域名作用也是不一样的，有些域名还分成了国内和国际，大家知道top什么域名吗？
微软的RDS和linux下的ROS，都已经使用了一段时间，RDS已经很久不更新了，前景必然不如ROS，但无奈用得顺手，还是偶尔怀旧一下。
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
接引前文，当然应该是好几篇文章之前的前文，我注册了一个中文域名 媱媱.我爱你 ，给我们家的小盆宇做了个发布绘画作品的网站。网站的搭好了，域名解析也配好了。后面在家人群里分享的时候发现恶心的地方了。各种不识别，如果直接发中文域名是这样的：
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上，后来又出现了安可联盟，现在终于定论了信创概念，众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统，助力国内的IT环境的搭建与运维，现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
首先是写作方法。写作的方法有千千万，每个人都有自己的写作方法，我使用的技巧其实并不多，主要是就是平时注意收集素材，然后当真正写的时候就有素材了，整理一下，就知道要写哪些东西。
摘要：本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。首先是背景介绍及优化方向，其中优化方向主要分成从数据层面优化和模型层面优化；然后通过实验的方式重点分析了分类器优化策略和原理，主要从优化BERT预训练权重和分类器模型内部优化策略优化分类器效果；最后分享了一些关于BERT优化的思考和总结，包括分类层是否应该复杂化、长文本处理、增加新知识和灾难性遗忘问题的处理。优化永无止境，本篇内容也会持续更新，把项目实践中有价值的优化技巧通过文章及时固化，也希望更多的小伙伴一起分享文本分类优化技巧。
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
本文报告主要介绍语言与视觉领域的探索以及未来，主要是真实环境下的导航与推理以及多语种任务，包括了视觉与语言在深度结合时的难点问题和目前的研究进展，以及研究团队在这些问题上的研究工作，以及对于语言与视觉跟机器交互等多模态融合方面未来研究趋势的展望。
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
源码（PyTorch实现）github 地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。 1:样本获取 **算法论文:** Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images Github: https://github.com/ankush-me/SynthText **词库:** https://pan.baidu.com/s/10anmu + 英文词汇 经过处理后得到大约500兆 6
于恒：直播间的朋友大家好！欢迎大家来到本次AI科技大本营公开课，我是本次讲师于恒。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
而AI在翻译语音的时候，不把西语的音频转成文本，也不生成任何英语的文本，直接产出了英文音频。和标答一字不差。
为什么要pyperclip 我尝试后发现PyUserInput 输入文件地址有个BUG，导致mac无法识别地址，于是在网上查了别人提供的一个比较好的方案。贴代码：
今天要跟大家聊聊图片中alt属性，不要小看这个图片的alt属性，谷歌对于这个属性还是很器重的，对于提升网站排名也有一定作用，不然谷歌也不会花好几篇文章去说明alt属性，这篇文章把谷歌官方的几篇文章提取出来，来说说图片alt属性以及如何优化。
目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络，通过堆叠3×3的卷积核和下采样层，会在减少图像的大小的同时增加感受野，使用小尺度的卷积核存在两个问题：
2-已下载好ubuntu-16.04.3-server-amd64（其他版本的也可以）
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
说起这个人脸识别，还真有点缘分。记得逆天以前在学生时代参加创新大赛的时候，题目就是人脸识别打卡 解决别人替人打卡的问题，想想看，要是用微软的faceapi那还不是很容易实现的？ 好了，不扯淡了，上次概
分享资料之前，先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场，想要了解神经网络的可以去玩玩，从视觉上体验一下神经网络。
如今我们搭建个人网站、个人博客使用什么域名？我们可能会根据自己的喜好选择 .COM、.ORG、.INFO，甚至还有.TOP、.VIP后缀的，甚至还有很多奇怪的后缀。当然，这些奇怪的后缀我们可能是出于有些域名注册商促销活动便宜，于是我们会去选择。我们也有是考虑到前缀可选的不多，于是选择奇特的后缀。
在虚拟机登录到页面会默认进入到图形界面，我们打开终端输入 init 3 便可进入到字符界面 （ 也可以在图形终端打开，类似window的cmd窗口，要切换回图形终端输入init 5即可）
知乎：https://www.zhihu.com/people/huangzhe
从目前可见的情况来看，效果十分显著。我弄的这个 App 从 8 月 16 日开始上线，上线后关键词总覆盖量在 1.3 万左右，一上线就两万了，也算是最近弄的比较好的包了。覆盖词的暴涨是在 2018年08月21日之后，该时间点做了一次版本更新。-业余时间赚钱新模式”的 App，其关键词覆盖竟达 2 万多，Top3 底下的关键词覆盖数量就有近 5 万
有爬虫经验的各位小伙伴都知道，正常我们需要登录才能获取信息的网站，是比较难爬的。原因就是在于，现在各大网站为了反爬，与爬虫机制斗智斗勇，一般的都加入了图片验证码、滑动验证码之类的干扰，让我们的爬虫半途折返。
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
在前两天，我发布了蘑菇街的一条内推信息：【蘑菇街】2020春招实习生内推」文末送四本JVM书
shell语法中唯一的变量就是字符串，当然可以修改为局部变量或者为全局变量或其他形式
训练数据可以在tessdata下载，里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它，有兴趣的可以学习一下相关内容。
一般企业建设网站都是为了提高自身的知名度与专业性。而建站的首步则是需要注册域名，因此域名对于网站来说非常重要。建设网站需要什么域名？下面小编带大家详细的了解一下。
前面写过一篇图像处理的文章，最近一直在处理图像，昏了头。表格识别是基于同事的代码上做个小结吧。
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
如果您的eclipse安装结束以后是英文的，不用担心，您的英文比较好的话是不需要往下看的，我觉得点开的人都是英文不是很好的（也不排除爱国的）废话不说，说一下怎么汉化（官方的办法）
网页设计中使用什么字体是比较麻烦的事情，特别是英文站点，每次更换字体然后刷新网页总是很麻烦的事情，所以如果能够在线实时通过几次点击就能更换网站的字体，并且立刻能看到效果是非常棒的一件事情，而 TypeWonder 就是这样的一个免费的 Web 应用，可以实时在线测试你网站在不同字体下的样子。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
建设企业网站如何选域名？这一点是需要大家多加注意的地方，毕竟域名选择好了，能够有效的提升网站的浏览量与转化率，那么具体该如何操作呢？
有感于大家对计算机视觉研究的热情，同时对计算机视觉研究认知的局限性，或者说是基本研究方法和思路上的局限性。华刚博士根据最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表的一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论，结合他在计算及视觉领域15年的研究经历，和大家分享如何做好计算机视觉的研究，希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。
针对垃圾邮件分类这个项目，一般的做法是，首先由一堆的邮件和是否是垃圾邮件的标注，如[(邮件内容1,是),(邮件内容2,否),(邮件内容3,是)...]。然后我们针对邮件的内容去做分词，搜集全部词语组织成词表；由于邮件内容的词通常都是常用词，因此可以取top500的词组织成词表，然后替换内容邮件。
知乎上有一个非常热的帖子“有哪些比较好用的低代码平台”低代码技术，这两年确实有了长足的进步，从帖子回复情况来看也是厂商云集，各有所长，评论也是褒贬不一。
在普通神经网络中，每个神经元都和临近层的所有神经元相连接，这称为全连接(full-connected).
最近参加了一次面试，应聘架构师的职位，不是很爽，倒不是因为问题本身，而是面试官的态度。面试基本的礼仪，握个手，自我介绍一下，是最基本的吧。感觉对方很傲慢，其实从这一刻起，这次面试已经结束。（事实上，面试官和被面试人，本身就是对立的，无论对方如何，想办法征服他才是最重要的，而不是想着放弃。一旦你有了放弃的心理，在后面的面试过程中都会现象出来。）我不是什么狂人，也并非傲慢，但也是在这个行业摸爬滚打了十多年，最基本的尊重还是应该有的吧。（面试过程中，如果你没有得到应有的尊重，可以适当的提醒他，或者直接把感受说
机器之心专栏 本专栏由机器之心「SOTA！模型」资源站出品 GPT 3.5 系列中哪个模型表现最好？ GPT 3.5 系列在常见应用任务中实际表现如何？ GPT 3.5 模型回答不同的问题一般都需要多少成本？ 本期「SOTA！实测」我们使用 OpenAI 提供的 API，在面试、邮件、直播、周报、简历等五个场景下的一系列应用任务上，对 GPT-3.5 系列的gpt-3.5-turbo，text-davinci-003及text-davinci-002这三个不同模型的推理消耗、及推理效果两个维度进行对比实
域名有好几种等级和分类，以等级划分就是二级域名、一级域名以及顶级域名。而分类就更多了，像是中文域名或是英文域名。在日常生活中，英文域名会出现的比较多，因为比较好记，更国际化。当然也有不少人喜欢中文域名，看着亲切。那么下面就让我给大家讲讲中文域名怎么注册等内容吧。
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