原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/comprehensive-collection-deep-learning-datasets/?spm
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目前支持蓝色标准车牌，黄色标准车牌，小型新能源车牌的车牌生成。 实际的车牌示例 实际的大型新能源车牌示例 📷 实际的小型新能源车牌示例 📷 生成的蓝色底牌车牌示例 📷 📷 生成的小型新能源车牌示例 📷 📷 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 车牌生成 即可获取。 程序结构说明 license_plate_elements.py: 车牌号元素，其中定义： 车牌号中，不同车牌位的取值范围； 不
陈桦 编译自 Google官方博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 谷歌研究软件工程师、谷歌大脑团队成员Anna Goldie和Denny Britz今天撰文，宣布在“谷歌神经机器翻译”的基础上推出开源框架tf-seq2seq，给外部研究人员提供帮助。 tf-seq2seq相关链接 项目介绍：https://google.github.io/seq2seq/ GitHub：https://github.com/google/seq2seq 以下是Google官方博客上发布的全文： 去年，我们
网站、PDF、图像中的文字不能复制怎么办？试试这款苹果OCR文本识别工具TextMan，只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。
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。
OCR文本识别工具TextMan Mac版只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。
来源：机器之心本文约1200字，建议阅读5分钟论文中的图有时会出现与实现代码不对应的情况，这会让读者头大，不知是有意还是无意为之。这次，没想到大名鼎鼎的 Transformer 论文也「翻车」了。 2017 年，谷歌大脑团队在其论文《Attention Is All You Need》中创造性的提出 Transformer 这一架构，自此这一研究一路开挂，成为当今 NLP 领域最受欢迎的模型之一，被广泛应用于各种语言任务，并取得了许多 SOTA 结果。 不仅如此，在 NLP 领域一路领先的 Transfo
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
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。
本篇文章适合于正在饱受降低毕业论文查重率之苦的兄弟姐妹们，在这篇文章中，我将分为三个部分去写：
ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。
想要快速的从图片提取文字，推荐ocr文字识别工具——TextMan，小巧简便，只需以和截图相同的方式选择屏幕区域，然后在剪贴板中找到所有已识别的文本即可粘贴到任何地方。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
科学Sciences导读：简介自动驾驶级别、技术路线及其软硬件常识，综述特斯拉AI计算机为核心的自动驾驶，从Tesla AutoPilot 1.0的辅助驾驶，到Tesla AutoPilot 3.0和全新的Hardware1.0的全自动驾驶的硬件时代。最后是埃隆·马斯克(Elon Musk)简历。
（选自Analytics Vidhya；作者：Pranav Dar；磐石编译） 目录 介绍 图像处理相关数据集 自然语言处理相关数据集 语音处理相关数据集 Supplement 一．介绍 通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。 然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。 如果你也遇到了这样的问题，接下来我们会提供了一系列可用
翻译 | 林椿眄、刘畅、彭硕 编辑 | Donna Suisui 过去几年，深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。而在NLP（自然语言处理）领域，起初并没有太大的进展。不过现在，NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别，词类标记及情感分析等，自然语言处理都能提供最新的结果，并超越了传统方法。另外，在机器翻译领域的应用上，深度学习技术所取得的进步应该是最显著的。 这篇文章中，我将在通过一些深度学习技术来阐述2017年N
OCRKit Pro是一款强大好用的OCR文字识别工具，可以将你扫描或打印的文档转换为可搜索和可编辑的文本，提高了办公工作流程的效率！
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模糊字、形似字、残缺字、光影遮蔽、多语言混合文本等应用落地面临的技术难题还没被彻底解决。
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楼主给你说哦！其实没有必要咋先ocr文字识别的，可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码，这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
Screaming Frog SEO Spider for Mac是一款专门用于抓取网址进行分析的网络爬虫开发工具，你可以通过尖叫青蛙Mac版这款软件来快速抓取网站中可能出现的损坏链接和服务器错误，或是识别网站中临时、永久重定向的链接循坏，同时还能检查出网址、网页标题、说明以及内容等信息中心可能出现的重复问题。
PDF文件真的太常用了 但是熟知的那几款编辑器都有会员限制 想要使用核心的功能就得花钱 社长本期推荐的PDF编辑器无会员限制 就可以解锁全部功能 而且还能识别图片上的文字非常强大 Adobe Acr
2019 腾讯云开发者社区最新沙龙资料： BigData & Alluxio-腾讯云开发者社区技术沙龙成都站（20190427） AI计算机视觉技术及落地实战-晏栋.pdf 海量数据背后的大数据管控系统架构和最佳实践-彭健.pdf 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍-顾荣.pdf 智能运维：腾讯云数据库Cloud DBA-鲁越.pdf 互联网架构（20190525） 从技术演变的角度看互联网后台架构-张力柯.pdf 基于Kebernetes 构建NET Core技术中台-张善友.pdf 企业微服务
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
在工作中经常会遇到PDF转Word等可编辑文本情况，相信很多小伙伴用的是文字一个一个打，图片一个一个截的笨办法了。今天小编也和大家一样，准备这样搞，但是篇幅实在太长，最后还是放弃这办法了。最后搜到了Abbyy FineReader
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的 keynote Speech ：Optical Character Recognition in Deep Learning Era.
最近我在处理从 pdf 转换到 docx 的时候，总会出现丢字问题，让我一度以为是字体的原因，结果方正、思源、文泉驿换了个遍也没搞定，最终发现是一个 unicode 问题。
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别（OCR），适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
在我看来，只有PDF编辑器（阅读器）的始祖，Acrobat DC才是最牛逼的PDF编辑器（阅读器），甚至，就连PDF文档的标准都是它制定的！因为它不只是可以阅读，还可以编辑PDF，合并多个PDF文件，以及将一个PDF文件分割成为多个PDF文件、格式转化等等常见的PDF操作。
Adobe Acrobat Pro DC 2021是一款非常好用且功能强大的PDF专业制作软件，Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能，将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输、签字，欢迎有需要此款工具的朋友们下载。
ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件，不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式，还支持多国文字识别和彩色文件识别，并且能够完整保留原始文本的布局和格式，是日常办公的绝佳帮手。
ABBYY FineReader PDF 是一款运行在PC平台上可以OCR识别的PDF转换工具。ABBYY FineReader PDF提供文字识别精度、多语言识别和转换功能，可以轻松将PDF、文档图像和扫描件转换成DOCX、XLSX、RTF、ODT等格式。以便合作、存档或分享。
ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时，可以打开、查看并处理这个文档，从而节省大量时间。ABBYY FineReader官方版无需识别整个文件，可以从选定区域中复制表格或格式化文本。
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
选自Analytics Vidhya 作者：Pranav Dar 机器之心编译 参与：陈韵竹、路 本文介绍了 25 个深度学习开放数据集，包括图像处理、自然语言处理、语音识别和实际问题数据集。 介绍 深度学习（或生活中大部分领域）的关键在于实践。你需要练习解决各种问题，包括图像处理、语音识别等。每个问题都有其独特的细微差别和解决方法。 但是，从哪里获得数据呢？现在许多论文都使用专有数据集，这些数据集通常并不对公众开放。如果你想学习并应用技能，那么无法获取合适数据集是个问题。 如果你面临着这个问题，本文可以为
itext html2pdf 网上一些资料不全面，网上很多例子不太靠谱，有很多坑，这里给出工具和常见的坑，可以少走很多弯路。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
图片文字如何转换成Word？这是很多人在工作中都会遇到的问题，当你看到一个很好看的图片上面有你喜欢的文字，想把上面的文字保存下来，但是如果一个一个把字打出来那就太累了，今天呢就来给大家分享一个超级简单的方法，让你轻松搞定图片文字转Word，一起来看看吧。
来源：机器之心本文约1700字，建议阅读5分钟mask-and-predict 的方法可能会成为计算机视觉领域的新流派。 自监督预训练在自然语言处理方面取得了惊人的成功，其基本思路中包含着掩码预测任务。前段时间，何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种简单实用的自监督学习方案 MAE，将 NLP 领域的掩码预测（mask-and-predict）方法用在了视觉问题上。现在来自 Facebook AI 研究院（FAIR）的研
创建pdf、编辑pdf、导出pdf、注释、组织页面、增强扫描、保护、准备表单、合并文件、优化pdf、标记密文、图章、比较文档、发送以供注释、动作向导、创建自定义工具、印刷制作、pdf标准、证书、辅助工具、富媒体、javsscript、索引、测量……
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，昨天向大家推荐了来自华南理工大学金连文老师和 Adobe 研究院的Sun Tong 博士的分享：
我们在渗透测试中经常会遇到各种各样的编码和加密，笔者在这里将以前遇到过的一些编码和加密整理了下，但肯定远不止这些，特别是加密的方式太多了，我能目测出来的也就最为常见的MD5密文和遇到过的，还有一些自写加密算法，这种还得先找到加密算法后才能解密。
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