因此，表情文字识别成为了重中之重。这篇文章是我们在文字识别上的一些积累和成果，分享给大家。...为了打通图片和文字的桥梁，我们把重心放在了文字识别，也可以叫做OCR识别上。使用了公司的通用OCR后，发现针对复杂多变的表情文字，很难达到理想的效果。如何在表情文字识别这个垂直领域上做一些突破？...图2: 文字定位后截取的图片 文字识别 文字识别使用的CTC(Connectionist Temporal Classification)6技术在语音识别里很常用，后来也被用于文字的识别。...[1504250339627_9156_1504250339872.png] 图3: CTC模型输出 识别方案介绍 为了达到我们想要的效果，我们主要在数据扩增，网络结构，tricks以及参数调优上面做了大量的工作...我们找了各种颜色的背景图，以便于生成多样性，例如偏蓝色背景图，偏红色背景图，黑白背景图等等。 b. 结合语料使生成的图片更加接近真实数据集。 c. 控制各种类型图片生成比例。
本雷达图给我印象较深，通过将MySQL的能力标准化(圆形边界)，并将自有能力与MySQL的兼容情况（包括突出之处）汇于其中，整体情况一目了然。...可以说，一张图就可以快速了解产品的能力边界与优劣势功能。 将一个分布式数据库使用得更好，最简单方式就是消除分布式。这句话听起来有些歧义，但细想起来又不无道理。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。...在MUC-6之前，大家主要是关注人名、地名和组织机构名这三类专业名词的识别。...甚至有一些工作不限定“实体”的类型，而是将其当做开放域的命名实体识别和分类。 03 常见方法 早期的命名实体识别方法基本都是基于规则的。...值得一提的是，由于深度学习在自然语言的广泛应用，基于深度学习的命名实体识别方法也展现出不错的效果，此类方法基本还是把命名实体识别当做序列标注任务来做，比较经典的方法是 LSTM+CRF、BiLSTM+CRF
并且出现了许多相关的识别系统，如:紫光文通推出的名片识别系统(e一card)、身份证识别系统(e验通)和“慧视”屏幕文字图像识别系统等等。...规则1如果满足图2-2中(a)，(b)，(c)，(d)四种情况中的任何一种，则中心点应该由“0”变成“l”。...4.2手写体识别应用 4.2.1文通笔（联机手写） 笔顺和连笔是影响联机手写汉字识别系统识别率的两个主要因素。...，文通笔的研制者提出了一种富有创造性的结构法与统计法相结合的新技术，较好地解决了单纯的结构识别方法难以适应手写汉字字形及笔顺变化的问题。...编辑：胡蝶 【一文读懂】系列往期回顾： 【独家】一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 【独家】一文读懂回归分析
9月10日，2020年腾讯全球数字生态大会智慧文旅专场以线上形式举办。...专场以“新阶段 新融合 新价值”为主题，发布了腾讯文旅全新战略生态体系升级，联手客户和合作伙伴共同推动文旅行业数字化升级，共建文旅产业互联网。
编辑| 张聪聪 审核| 孙晖 往期精彩回顾 （点击图片 即可阅读）
class ApplicationThreadProxy implements IApplicationThread {} 好了，前面罗里吧嗦的一大堆，介绍了一堆名词，可能不太清楚，没关系，下面结合流程图介绍...方法调用流程图如下: ? 更直白的流程解释： ? ①App发起进程：当从桌面启动应用，则发起进程便是Launcher所在进程；当从某App内启动远程进程，则发送进程便是该App所在进程。...方法调用流程图如下： ? 更直白的流程解释： ?
依图语音识别算法在全球最大开源中文数据库AISHELL-2上词错率仅3.71%，比原业内领先者提升约20%，大幅刷新现有纪录。比对各家语音识别算法，当今智能语音战场，英雄唯讯飞与依图尔？...素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。...依图首席创新官吕昊博士 “语音一直以来都是依图关注的课题。作为对人工智能有着深入理解和推广应用的公司，我们自然而然进入语音识别领域。”依图首席创新官吕昊博士表示，依图是一家“人工智能公司”。...此次依图科技在语音识别技术方面的突破，不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营，同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间，远远没有达到“超越人类”。...今天语音识别跟人类的能力还有巨大的差距，依图希望能够携手业界共同推动行业进步。” 发布会上，依图宣布与微软Azure云服务联合发布语音开放平台，将行业领先的语音识别技术能力开放给第三方应用开发者。
— 引自：百度百科-生物识别技术 目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。...指纹识别 所谓指纹识别，即通过识别模块收集你的指纹信息，与之前存储的指纹信息进行对比。...指纹图像处理：指纹图像压缩（主要方法包括JPEG、WSQ、EZW）、指纹图像处理（包括指纹区域检测、图像质量判断、方向图和频率估计、图像增强、指纹图像二值化和细化等） 指纹特征提取 ：总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征...同时，也可以将识别结果作为人脸识别技术的应用场景，如人脸门禁、人脸支付等。 应用场景 广泛应用于公安监控、移动支付等领域 掌纹识别 掌纹识别技术是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。...%AF) 百度百科-生物识别技术 MBA智库-生物识别技术 生物识别综述：技术分类及应用 eefocus-指纹识别技术 指纹识别原理是什么？
导读：从1991年开始，命名实体识别逐渐开始走进人们的视野，在各评测会议的推动下，命名实体识别技术得到了极大地发展，从最初的基于规则和字典的方法，到现在热门的注意力机制、图神经网络等方法，命名实体识别已经在各开放数据集上取得了很高的准确率...图1 命名实体识别的特点、难点、热点 1 特点 评判一个命名实体是否被正确识别包括两个方面:实体的边界是否正确;实体的类型是否标注正确。...细粒度命名实体识别现有方法大多是通过利用实体的固有特征(文本描述、属性和类型)或在文本中实体指代项来进行类型推断，最近有学者研究将知识库中的实体转换为实体图，并应用到基于图神经网络的算法模型中。...普通的命名实体识别任务只会识别出其中的地名“中国”和“爱尔兰”，而忽略了整体的组织机构名。 ? 图2 学者们提出了多种用于嵌套命名实体识别的方法。...命名实体识别的研究方法 命名实体识别从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，后来采用基于深度学习的方法，一直到当下热门的注意力机制、图神经网络等研究方法，命名实体识别技术路线随着时间在不断发展
OCR技术通常包括三个步骤：图像预处理、字符识别和识别输出处理。图像预处理的目的是对原始图像进行改进，以便在后续步骤中获得更好的识别结果。...识别输出处理主要是改善识别结果，以降低识别错误率，包括拼写检查，空格检查，格式更正等等。OCR技术已经被应用在许多地方，包括文件转录、图书出版、发票处理、社会安全号码自动识别等。...它具有识别准确率高，运行速度快，识别范围广的优势，可以精确识别出内容，为工作过程中提供了高效的帮助。 通用文字识别在多个行业及商业应用中得到了广泛应用，那么就少不了API的使用。...识别结果包含文字在图片中的位置信息，方便进行版式的二次处理。传入要识别的图片即可返回图片中的文字识别结果。...使用通用文字识别技术，实现拍照文字识别、相册图片文字识别和截图文字识别，可应用于搜索、书摘、笔记、翻译等移动应用中，方便用户进行文本的提取或录入，有效提升产品易用性和用户使用体验。
UML图有哪些？ UML图分为结构图和行为图。 结构图分为类图、轮廓图、组件图、组合结构图、对象图、部署图、包图。 行为图又分活动图、用例图、状态机图和交互图。...交互图又分为序列图、时序图、通讯图、交互概览图。 ? UML图概览 ? 什么是类图？ 【概念】 类图是一切面向对象方法的核心建模工具。类图描述了系统中对象的类型以及它们之间存在的各种静态关系。...❝图中展示的是支付宝条码支付场景的序列图。其中，loop是循环，alt是选择，序列图的其他关系这里就不介绍了。 ❞ 什么是通讯图？...❝图中展示了一个线上书店的通讯图，方框和小人表示生命线，不同生命线之间可以传递消息，消息前面的数字可以表达序列顺序。 ❞ 什么是交互概览图？ 【概念】交互概览图与活动图类似，但是它的节点是交互图。...❝图中表示一个调度系统的交互概览图，跟活动图很像。其中sd的框代表具体的交互流程，ref框代表使用交互。 ❞ 什么是时序图？ 【概念】时序图被用来显示随时间变化，一个或多个元素的值或状态的更改。
Nacos 中的参数有很多，如：命名空间、分组名、服务名、保护阈值、服务路由类型、临时实例等，那这些参数都是什么意思？又该如何设置？接下来我们一起来盘它。
文加图, 理解Http请求与响应 ---- 1. http请求和响应步骤 在讲解OkHttp之前, 我们首先来个高清大图, 看下http请求的整个步骤, 有个整体概念. ?
这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系； 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来从一个示例开始请看以下这个类图...，类之间的关系是我们需要关注的：车的类图结构为，表示车是一个抽象类；它有两个继承类：小汽车和自行车；它们之间的关系为实现关系，使用带空心箭头的虚线表示；小汽车为与SUV之间也是继承关系，它们之间的关系为泛化关系
通过R语言绘制GO和KEGG合并图，每一个点代表富集的通路，点的颜色，大小，横坐标和纵坐标都代表了该通路的信息。
韦恩图也称为文氏图，是很常见的数据表现图形，做科研的小伙伴对文氏图是很熟悉的。文氏图能用多种编程语言来绘制如R、Perl、Python等。...这些方法运用起来需要有一定编程基础，没编程基础的小伙伴绘制文氏图难道要从头学起？要安装软件、学编程和排bug么?答案当然是否定的。...为此小编特地搜寻了几款简单易操作的在线文氏图绘图工具来方便大家，有需要的小伙伴可以收藏。...最多能够绘制30个list的文氏图。...缺点：最多可绘制3个list的文氏图，图片和overlap结果保存不方便。
因此，星座图和符号星座图展示了 调制格式的可用符号。从下图可以看出，当从 16-QAM 格式变为 64-QAM 格式时，符号密度的增加。 数字调制概念 我们先来了解一些关键的术语。...星座图 Constellation：调制信号在IQ平面上的所有符号点的组合。星座图定义调制技术的信号分布与调制数字比特之间的映射关系。...一种调制技术的特性可由信号分布和映射完全定义，即可由星座图来完全定义。 矢量图 Vector Diagram：调制信号在符号点间变化的过程描述。矢量图不仅显示星座点，而且显示星座点之间的转换过程。...这两种表示方法都十分常用，如何理解 I/Q 信号, 星座图及相关变量？ 极坐标图表示的矢量的参数是幅度和瞬时相位，一般表示为AÐq。...典型调制信号的矢量图描述 矢量图 (Vector diagram) 是描述矢量信号变化轨迹的一种直观方式： 图1实例是调幅(AM)波。
甚至有人，让计算机帮自己识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。...得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。 即便如此，计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。...每希望计算机识别一种新的东西，都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西？简直难计其数。 ? 于是这个事情，就这样止步不前了。。。...摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。 ?...在学习了如此庞大的图片库以后，你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。
甚至有人，让计算机帮自己 识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。...得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。 即便如此，计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。...每希望计算机识别一种新的东西，都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西？简直难计其数。 于是这个事情，就这样止步不前了。。。...摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。...在学习了如此庞大的图片库以后，你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。
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