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。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
机器学习想解决什么问题？答案是机器学习的野心很大，希望用机器解决一切人们期望解决的问题，比如文字/语音/图像识别、与人对话、完成科研任务等等，总之希望机器可以具备甚至超越人类智慧。
本文主要介绍了如何在社区中实现图片分类和情感识别，以及如何对图像进行特征提取和选择合适的模型来加速训练和识别过程。作者通过对比多种方案，包括使用传统的CNN和RNN模型，以及使用更先进的模型如VGG和ResNet，最终选择使用Dense CNN模型来实现图片分类和情感识别任务。同时，作者还分享了在训练过程中使用的一些技术和方法，包括数据扩增、模型选择和超参数调优等，以提升模型的性能和效率。
从当前来看，速记神器确实为特定人群所需。 近日，搜狗召开发布会，正式推出其自研的速记神器——搜狗听写。这是一款能够将语音实时转变成文字的速记工具，拥有转写和听写两种模式，主要面向记者、编辑、作家等文字工作者。 由搜索而知名的搜狗 在人工智能领域似乎也玩的风生水起 众所周知，搜狗以搜索业务起家。除搜索业务外，其在近年还因搜狗输入法、搜狗高速浏览器等在行业内颇具名气。 如果仅从以上这些来看，搜狗此次推出“搜狗听写”似乎显得有些无厘头。然而，搜狗CEO王小川曾表示，搜索本身也是一种AI。 回顾搜狗的发展史，除去初
这款模型由字节跳动和中国科学技术大学合作研究，于2023年11月24日上传至arXiv。
1、色彩舒适度 我们都说“一见钟情”，人眼首先看到的，是事物的颜色，其次才是形状。所以，“色彩舒适度”决定了作品是否能在第一时间吸引用户，我们需要避免： ·杂七杂八/乱糟糟的色彩 ·颜色没有主次之分
静电说：emmm，看来咱们的案例解析栏目也要成为常规每周栏目啦。通过鉴赏设计出色的优秀APP，让各位同学有更好的观察能力和审美能力，从而促进大家设计水平的提升。
本系列文章，会和大家分享一些面试中遇到的开放性问题，帮助你扩充思路，更好的面对当前以及未来的面试。
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
日前，微软发布了第三代微软小冰产品，宣布进一步解锁了包括视觉、听觉在内的人工智能感官系统，结合情感计算技术，让小冰能够用更加逼近人类的方式，通过自然语言和用户进行交流。 微软集团全球执行副总裁陆奇和微软（亚洲）互联网工程院院长王永东出场，表明了微软对小冰的重视程度。陆奇强调说，人工智能已迎来拐点，而小冰是微软人工智能战略的重要组成部分。 小冰动向 陆奇宣布了微软小冰的如下进展： 微软小冰的全球人工智能战略计划正式启动。其中，在日本，与LINE共同宣布战略合作，日本版小冰 Rinna 在短短两周内已覆盖日本全
推送第二日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获
自从对PS一窍不通的我，成功的通过Midjourney（以下简称MJ），生成了头像和logo之后，我就对AI绘画痴迷了。
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cross entropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布，通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算：
前几日，社群里有个小姑娘，作为数据产品经理，她发起了一个问题，大意是“数据产品经理有哪些成长路径”
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库，包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能，多种开发语言，灵活的部署方案可供选择，满足您对PDF文档的所有需求。
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展，多模态大语言模型（MLLM）已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。以 Llama 2，Mixtral 为代表的大语言模型（LLM），以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。然而，它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测，可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（四）神经网络的学习的上半部分。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！ *当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~
若朴 发自 凹非寺 量子位·QbitAI 报道 △ 这张票有点抢手 早就没票了。 今天下午，Facebook人工智能研究院院长Yann LeCun，将在清华大礼堂主讲一场两个小时的讲座，题目是《深度学
最近雨一直下，江淮地区“梅超疯”肆虐，6月2日以来，中央气象台更是连续发布暴雨预警，多地因暴雨灾害损失严重，安徽黄山歙县高考因暴雨受严重影响，各地防汛形势严峻。
【新智元导读】人工智能应用的开发也分流派：倾向于使用通用数据，开发共用产品的为一派，其中较有代表性的是谷歌；使用深度偏个人的私密数据，开发个性化产品的为一派，以亚马逊、微软和苹果为代表。另外，本文作者提出这样一个愿景：希望各大公司的智能应用能在统一的标准下实现互通，可以相互“对话”。老实说，这在短期内很难实现，非常难。 本文作者Ben Bajarin是市场调查公司Creative Strategie是首席研究员。 【Ben Bajarin】对近来机器学习和深度学习算法所取得的突破思考得越多，我越会觉得我们最
煤矿皮带跑偏监测识别系统对皮带状况进行实时监测，不用手动控制。一旦监测到皮带跑偏或者其他异常情况时，应该马上开展警报，通知监督管理办公室，并提醒负责人及时处置，并把警报截屏和视频储存到数据库系统系统中生成表格。煤矿皮带跑偏监测识别系统根据时间段对告警记录和违规截图，方便进行事后轨迹回溯。
论文来源：https://arxiv.org/pdf/1506.02025.pdf
「 简单地说就是害怕向前迈进或者是不想真正地努力。不愿意为了改变自我而牺牲目前所享受的乐趣——比如玩乐或休闲时间。也就是拿不出改变生活方式的“勇气”，即使有些不满或者不自由，也还是更愿意维持现状 -----《被讨厌的勇气》 」
本文主要作者来自 MiniCPM-V 团队，其中第一作者余天予是清华大学 2021 级硕士研究生，他的主要研究方向是通用多模态基础大模型构建及其对齐方法。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
来源：《中国计算机学会通讯》2017年第12期《CNCC2017特邀报告》 微软全球执行副总裁沈向洋博士在2017年10月25日在福州举行的中国计算机大会（CNCC2017）的特邀报告指出：人工智能在感知方向已取得重大突破，下一个突破将出现在自然语言的理解，“对话即智能”，并谈了未来人工智能的核心的三种可能。 📷 人工智能在感知方向已取得重大突破 下一个十年最重要的研究方向是什么？毋庸置疑是人工智能。人工智能近年来的发展近乎神速，特别是在深度学习方面有了极大进展，这主要得益于“两大一精”（大计算、大数据和精
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
前言 很多小伙伴都说自己配色如屎，因为没学过色彩，没画过画，导致每次配色时都小心翼翼的。 然后去网上搜各种配色理论，看了什么冷暖、明暗等术语后开始照着去配色，然而还是一坨...（我也是这样） 所以有段时间我专门去了解配色这玩意儿，发现配色其实没那么难，至少没像做平面、广告等那些设计那么难，UI 视觉界面的配色其实更“简单”（这里说的简单不是说配色简单，而是用色更简约）。 所以我下面介绍一款配色利器给你。 Maerial Design（MD） MD 是由 Google 推出的设计语言，它更适用于 UI 视觉界
前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。在搞清楚那些数学知识的时候我会在纸上进行演算，但纸质介质对我来说并不利于长时间保存因而不利于备忘，于是决定把学习到的知识和心得组织成一系列文章发布在公众号上，一方面利于自己温故而知新，另一方面也希望这些文字对有同样疑惑的网友有那么一丁点儿用处。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
ChatGPT最近全球爆火，《用ChatGPT AI试着写了几段代码》这篇文章我介绍了用AI写Excel VBA，读者也可自行试试Excel公式、DAX、或者Python之类。除了代码，ChatGPT写文章其实也是一把好手。可见的未来，公众号、知乎等各种媒体上将会充斥着AI写的文章。那么如何识别文章是ChatGPT（或者其它AI）写的还是仁写的？以下是我的一些体验。
开放世界游戏与沙盒游戏相较于传统游戏，支持用户拥有更开放的探索空间，并赋予了用户更丰富的创造能力—能在游戏的世界中创造游戏，游戏的空间中创造空间，是目前已“称呼为”元宇宙游戏类的常用形式。
神经网络和深度学习（一）——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。
神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。当需求更复杂时，可以考虑用神经网络来使用，包括标准神经网络（standard neural network）、卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeural Network）、循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Networks )、复合神经网络等。 📷 二、各类NN 📷 1、神
【新智元导读】杨强教授认为，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使得强化学习能够应付大数据，因此能在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。杨强还指出，搜索和学习的结合才是人工智能的发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习，机器学习的弊端是自我偏差，目前仍需要人为干预。未来，迁移学习会是这个问题的解决途径。迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据的严重依赖，从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。 “2016全球人工智能技术大会（GA
毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢，随着深度学习的进一步发展，答案是肯定的。
AttributedString可以分为NSAttributedString和NSMutableAttributedString两种。 在使用中通过将AttributedString赋值给控件的 attributedText 属性来添加文字样式。 可设置的控件有UILabel、UITextField和UITextView。
高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。
深度学习并不是和机器学习并列的一个科目，而且用神经网络模型来处理机器学习里的有监督学习、无监督学习和强化学习这些子类 (注意这些红蓝绿颜色对应的名词)，如下图所示 (我书中还多提到了「深度半监督学习」和「深度迁移学习」)：
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。
要系统的了解光源照明，就必须要了解电磁辐射，这里我们回顾一下电磁辐射的相关知识，我们都知道，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm，波长比此短的称为紫外光(UV)。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长比可见光更长的光称为红外线(IR)。比红外线更长的波长为微波和无线电波。来重温一下下面的光谱表：
爱在七夕 七夕，农历七月初七， 人们说它是中国的情人节， 可最初它是中国少女的乞巧节， 而现在，这些都不重要， 重要的是， 它是属于所有心中有“爱”之人的节日。 PPV课在这里祝福各位情人节快乐！ 今天，面对 AI 如此重要的江湖地位，深度学习作为重要的一个研究分支，几乎出现在当下所有热门的 AI 应用领域，其中包含语义理解、图像识别、语音识别，自然语言处理等等，更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。 如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超
大数据文摘作品 编译：魏子敏、蒋宝尚 在使用日常语言与计算机交谈时，计算机如何理解我们？ 谷歌的方法是利用数十亿条对话来直接告诉人工智能，真正的人类对话是什么样的。 而书籍，可能是人类完整语句最大的汇聚地。 谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线，旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。 网站链接： https://research.google.com/semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中，当你输入一个问题或一个陈述时，谷歌的模型会查看超过
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