大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 图片转文字，用到的就是OCR识别技术，针对网络上复杂字体实现精确识别功能，经常用于社交、电商、学习等场景。...传统的将图片识别文字的方式选择手动书写，随着AI智能技术的应用，以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具，看看你喜欢的有没有上榜。...2、知意字稿 知意字稿是知意软件推出的一款转文本工具，上传图片——提交文件自动转写——生成的文本保存本地，仅需三步就能完成将图片转化为文本。...知意字稿针对转写端口做了详细优化，导出的文件可以选择txt、word、xls格式，适用于数字、手写、表格、电子文档等各种图片类型，满足用户不同图片的转写需求。...提托百度先进的AI智能算法，针对图片中的文本进行专项处理，为用户提供了多场景、多语种、高精度的图片识别服务。适用于卡证识别、交通场景、财务票据等各种场景。
大型互联网公司往往需要使用到很多网络服务，为了简化对服务器的管理，很多公司都会通过设立一台堡垒机来绑定所有的服务器，但很多公司对于如何进行堡垒机的配置都不是非常了解。那么如何把服务器配置成堡垒机？...有没有简单的配置方法呢？ 如何把服务器配置成堡垒机 想要把公司内部的服务器配置成堡垒机，需要一些外部软件的帮助，在实际配置之前需要先对服务器的环境进行测试，确保服务器能够安装特定的配置软件。...有没有简单的堡垒机配置呢 如何把服务器配置成堡垒机？虽然从操作的角度来看，服务器配置成堡垒机并不是十分的困难，只需要对服务器和软件知识稍有了解，就可以完成这项操作。...但还是有很多朋友会询问有没有简单一点的配置方法，其实目前通过ansible是可以实现一键服务器配置堡垒机的，用户只需要安装高程序再选择自己想要实现的功能，就可以通过这款软件实现简单的堡垒机配置工作了。...如何把服务器配置成堡垒机？由于目前很多公司都需要云端服务，因此对于将服务器配置成堡垒机的需求比较普遍，通过使用一些专门的软件，其实是可以完成简单的一键配置堡垒机的操作的。
问题描述 由于我是一个 IDEA 偏执狂（即任何能在 IDEA 开发的功能绝不使用另外一个编辑器），所以本来适合在 VSC 上面开发的 nodejs，我也通过下载 node 的插件使用了 IDEA 开发...但是现在遇到一个问题，就是 IDEA 忽然无法识别我引入的包了，之前和 core 库还有其他的都可以，最近由于业务需求，我多加了一个ejs的包就不行了。...，也就是没有识别出来。...解决方案 打开设置，然后打开如图所示的位置： ? 点击右边的 download 之后选择你需要的包，然后安装即可。 ? 安装速度很快，完了之后点击确定即可。...现在再次回到项目中输入关键字即可发现已经有提示了。 ?
[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源： https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper...APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。
一.ATT&CK数据采集 了解威胁情报的同学，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，本文将采集该网站APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具： 图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好的中文数据集，通常采用按字（Char）分隔，如下图所示，古籍为数据集，当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib CRF模型作者安装的是 keras-contrib。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF的实体识别 五.总结
乍一听并不觉得有什么难度，但我们会发现，参赛者们在一篇推特所限制的字数（280 字）下，会尽可能的展示出他们令人吃惊的编程技巧。...该账号的发起者 Dominic Pajak 表示，@bot 进行输出的帖子在短短的几周内达到了 1000 万的访问量，大约每一周运行 1000 余个 Basic 程序。 ? ? ?...开发者的自动程序可以按照算法绘制不同的图案。 Upton 为 BBC Micro Bot 的原始 CPU，即 6520（8 字节微处理器）编写了 150 字节的数据和机器代码。...经过 30 秒的模拟时间，bot 使用 ffmpeg（音视频记录、转换和流处理的完整、跨平台解决方案）创建 3 秒时长的视频。...与此同时，bot 程序的复杂程度也大幅提升，从简单的 Basic 程序到 Upton《生命游戏》的实现等等。随着程序门槛不断提升，Pajak 也在思考 280 字符的代码是否真的能够实现这些功能。
该俱乐部骄傲地宣称，此AI能自动追踪足球在球场上的踪迹，让因疫情无法亲临现场的球迷，稳坐家中也不错过任何一个精彩瞬间。 ? 但就在最近一场比赛上，这位AI摄像师遇见了它的一生之敌—— 一位光头边裁。...AI突然就放弃了看球，把镜头对准边裁的脑袋。 ? 这场面就有点尴尬了，赶紧人工修正一下。 ? 小失误，小失误，我们接着来看比赛。 ? 这是一个界外球。...于是，在家里观看这场比赛的球迷，90分钟的大部分时间里其实一直在围观边裁的光头，甚至连球是怎么进的都没看着…… 看来是时候要求边裁必须要戴帽子或假发了。 有球迷在看完这场比赛后，如是说道。...有网友表示，根据Ta的经验，光头、足够亮的白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上的球、球员用来热身的球，都是训练AI时需要考虑的干扰因素。 ?...而面对AI如此犯傻的表现，也有网友直接开了嘲讽模式： 我看把足量放射性材料涂在球上，用伽马相机追踪效果会更好。 ? 还有网友建议，看来AI偏爱秃头，科技公司应该聘请更多秃头人才来提高多样性。
改造的目标 时隔2个多月的研发，11月25日，终于把Idea插件BG-BOOM的1.1.0版本搞上线了，本次更新勇哥也是百忙之中挤时间，加班加点开发为粉丝，目的也主要是帮助大家提升开发效率，有更多摸鱼和内卷时间...Bg-Boom是如何快速创建项目的 勇哥在插件中特制了一个项目创建的引导功能： 创建时输入启动类的名称、勾选默认导入的springboot-starter，项目创建的时候就会自动创建启动类，导入勾选的...因此勇哥自行开发了一套基于逻辑外键的ER图模型： 自动识别表中的逻辑外键（一般是以_id结尾的字段） 可以动态显示/关闭逻辑外键关联线 可以ER图保存为图片 可以自有拖动位置、拖动调整大小...，不够，粉丝可以继续提 在Bg-Boom中使用Mariadb客户端 Mariadb客户端依旧继承Mysql客户端的牛逼设计： 自动识别代码中的POJO类，并增加打开查询客户端的功能菜单和按钮...在查询客户端中自动生成JPA、Mybatis-plus相关代码 .........等等，此处省略N个功能描述 不用配置数据源，自动识别的，速度比DataGrip快
而我的目标就是把 CSS 和排版还有渲染器整体做到 1.5MB 以内，如果选用合理小巧的 JS 引擎整体控制在 2MB 到 2.5MB 左右。 所以如何把 Skia 裁剪到 1/8？ ...它通过内置一个开源的 C 语言宏处理器的方式，来利用宏展开的特性把自定义的 Shader 语法实时翻译成目标平台的语法。...如果把贝塞尔曲线构建的面所围成的区域看成一个集合，如果可以像数学集合一样进行 “并交叉” 运算，就可以更加方便的操作二维空间。...ClipPath Skia 中提供了一个裁剪画布的接口 ClipPath，它可以把一个贝塞尔曲线围成的区域作为裁剪的区域。...然后把区域绘制到掩码图上，在后续的绘制过程中要逐像素采样掩码图来判断要不要剔除。
（是的，这个对数图上的直线对应于 n-1 的 “幂律” 衰减，这是语言的一般统计的特点）： 那么，如果继续下去会发生什么？...在这个简单的数学风格的 “识别任务” 中，“正确答案” 是什么很清楚。但在识别手写数字的问题上，就不那么清楚了。如果有人把 “2” 写得很糟糕，看起来像 “7”，等等，怎么办？...公共网络至少有几十亿人写的网页，总共可能有一万亿字的文本。如果包括非公开网页，这些数字可能至少要大 100 倍。...作为个人比较，我一生中发表的材料总字数不到 300 万字，在过去 30 年中，我写了大约 1500 万字的电子邮件，总共打了大约 5000 万字，在过去几年中，我在直播中说了 1000 多万字。...似乎没有任何基本的 “理论” 方法可以知道。但是在实践中，ChatGPT 已经成功地在几千亿字的文本上进行了训练。 有些文本被多次输入，有些只有一次。
通过 getattr(socket, '_closed') 的返回值可以判断服务端的运行状态。 True 是关闭状态，False 是运行中。
大型网站业务和架构的发展 虽然说大型网站的内部非常复杂，理解大型网站架构也是一件非常困难的事情，但是技术终究是问题驱动的，某个特定的技术在一开始就是为了解决某个特定的问题或实现某个特定的想法而生的。...作为整本文的开端，笔者在尽量忽略复杂的细节和一些技术点的前提下，先从大型网站系统的发展历史了解大型网站架构。 大型网站的业务演变 业务指的是需要处理的事务。...注意：对于下面介绍的发展演变节点，后说明的节点并没有取代先说明的节点，先说明的节点也没有被淘汰的意思。...但是，与动态网站应对的业务场景不同的是，大型网站系统的业务功能是非常复杂的。 当然，大型网站需要面临的问题除了业务功能的挑战外，更关键的是如何承受每天数百万、数千万甚至数亿用户的使用。...注意：云计算服务不一定完全由网站本身提供，现在有很多提供云计算服务的第三方平台（如百度API平台、科大讯飞的在线语音识别服务等），网站的应用程序通过简单地调用第三方平台的服务就可以实现复杂的功能。
这是收集到的3种类型的叫声，从左至右依次为等待投喂、被隔离和刷牙： ? 为了准确识别猫咪在这3种情况下的叫声，研究者们还做了一个机器学习模型。...无关猫咪种类，识别效果90%以上 研究者们采用了模式识别的方法，算法框架是一个有向无环图。 简单来说，先区分猫叫声是否属于“等投喂”和“被隔离”两种状态，再识别它们是否属于“刷牙”的状态。 ?...为了验证哪种模型对于识别3种猫咪语音状态更有效，研究者们采用了不同的模型进行实验，最后确定了有向无环图中的隐马尔科夫模型，识别率最高能达到95.94%。 ?...经过实验，“等待投喂”的猫咪叫声能被完美识别，达到了100%；“刷牙”的猫咪叫声识别率达到了第二，平均在95.24%，有一定概率被识别成“等待投喂”；“被隔离”的猫咪叫声识别率在92.59%，有一定概率被识别成...三种状态的识别效果都在90%以上，也算是一个不错的模型了。 这项研究、以及猫叫数据集的制作，来自米兰大学计算机系的3位猛男，以及生物学系和兽医系的小伙伴们，所有人在这项研究中的贡献相同。 ?
划分的意思就是把一张图上的不同的元素可以区分出来并标注。 右边是我刚才我们之前复用的一张情景识别的图，它包括了行人，还有各种车辆。情景识别其实是左边所有的这个应用的一个更高层次的进化。...从左到右可以看出，我们从只知道这个图上有什么发展到了我们能知道这个图上有所有的东西，包括在什么位置都可以知道，这就是我们在Mid Level Processing中是怎么一步一步的把一个图的所有信息给挖掘出来...其他常见的计算机视觉的例子有人脸识别，OCR文本的识别，图上展示的是一个比较老的技术，它是用一个激光笔，可能比较老的一些公司会使用这种方式。用激光笔去扫描文字，然后把扫描的文字转换成文本。...Q&A环节 Q：有人问激光雷达在识别技术上跟计算机视觉技术上有没有什么区别，哪个技术在应用上能够更准确一些？ A：首先激光雷达LiDAR在识别技术上跟计算机视觉是有很大区别的。...Q:腾讯有图片标签识别的功能，那有没有场景识别功能，呢比如说像火灾检测，看看工人有没有安戴安全帽之类的场景，有没有这一块相关的业务是这样的 A:我们腾讯云提供了很多最核心的基础能力，包括图片的标签识别这样的一个能力
铺垫及其前提 现在我们已经可以建立一个大堆或小堆了，那大家思考一下，堆这种数据结构有没有什么特别的价值，或者说有什么作用？ 可能大家都听说过一种排序叫做堆排序。 ，这确实是堆的一个应用。...所以这种删除的方法就不是很好，那有没有更好一点的呢？ 有大佬呢就想出了这样的方法。 说与其向上面那样把整个“家族”的关系都搞乱了，倒不如先做一个小的变动。 怎么搞呢？...所以说，向上调整建堆没有没有向下调整建堆优。 3.为何向下调整建堆更优 那我们来分析一下，为什么向下建堆更优更快呢？...现在这有一个数组，如果升序，建小堆可以首先可以得到最小的数据，，就是堆顶元素。 那想得到下一个次小的怎么办，把第一个删除了，重新把剩余元素建堆？ 那把第一个删除了，往哪保存啊。 再开新空间？...如果确实想这样写的话，那就使用把size定义成全局变量，每次调用之前，将size手动置成0。 不过也不太好。 那有没有更优一点的方法来解决这个问题呢？
【油管英字】CS224w 斯坦福图网络机器学习2019_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili web.stanford.edu/class/ ? ?...GNN和普通NN最大的区别就充分挖掘了图上的结构信息(节点的邻接情况),而不是只是像传统NN一样对属性信息进行处理. ?...还有一种消息传递(邻居聚合)是对邻居加权聚合,可以识别邻居的重要性,过滤噪音邻居.比如,Graph Attention Network 和 Heterogeneous Graph Attention Network...回顾之前所谓的GNN,我们可以发现它们实际的encoder, follow都是这样的顺序: 图结构->gnn->节点表示. 本节的重点是图上的decoder....有没有一步到位为办法呢? Auro-regressive model就可以. 这里自回归的意思是:生成是按照顺序的;每一步都要综合考虑之前的所有步.
对于项目方来讲，从早期融资到后期的资本运作甚至包括到上市、并购我们会有一个全程的服务链条，这个过程中星河互联充分的把每个模块进行标准化，希望用标准化的服务，去服务我们领投的项目。...整个体育行业我把它分为三个阶段，上游、中游、下游： 1 上游，体育内容。...体育大数据，这个是支撑这个产业快速打造刚才那个产业规模非常重要的技术。 3 下游，体育消费。 比如说体育用品、彩票、票务、体育旅游、培训、智能硬件与生物识别。...从这个产业上、中、下游去看，技术对于整个行业的支撑是非常重要的。我个人认为，体育大数据、智能硬件与生物识别是能把现有体育产业这个饼变大的非常重要的环节。...大数据给我们一个新的商业逻辑，把大数据放到体育产业可以看到有这些应用：第一是赛事导航；第二是个性化分析。
有没有过一个瞬间，你恨不得自己变成一团空气？ 物理上做不到，真是遗憾。 但现在，你可以在AI面前练成“隐身术”，只要在肚子上贴一张图片。 虽然肉眼看得到你在挥手，目标检测算法已经当你不存在了： ?...△ YOLOv2被骗了 划重点，是隐身不是变身，AI没有把你识别成其他物件，是全然忽视你的存在，只看到旁边的兄弟。 如果，你想把隐身术传给小伙伴，把“隐身衣”递给他就好了： ?...△ 未来，是赛博朋克的未来 “什么时候印成T恤啊？” “对啊对啊，卫衣更好。” 不过，在图片变成衣服的印花之前，还是先来看看图上有什么玄机。...所以，要测量一个“不可打印”的分值。 ·第二要保证，定制纹理图上的颜色过度平滑，避免噪点过多。...你看，如果想屏蔽街上的情侣： ? 炫彩的对抗贴纸，就是直接降低存在感的结果，从几种方式中脱颖而出，把识别人类的准确率降到了26%。
方栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 一般来说，图像经过小小的平移和变形之后，人类还是信任CNN能够把它们泛化，识别出里面的物体。...结果—— 只是把狗狗下移了一点点， 只是把瓶子放大了一点点， 只是把白熊的姿势换一下， 系统的识别准确率就发生了猛烈的变化。 ? 这就是Inception ResNet-V2给出的答案。...统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...那么，钟型图上纯色的色带越短，Jaggedness越大，CNN越不坚定。 ?...所以，作为人类的你，有没有开心一秒？ 论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1805.12177.pdf
2021-11-24：把一个01字符串切成多个部分，要求每一部分的0和1比例一样，同时要求尽可能多的划分， 比如 : 01010101， 01 01 01 01 这是一种切法，0和1比例为 1 : 1，...0101 0101 也是一种切法，0和1比例为 1 : 1， 两种切法都符合要求，但是那么尽可能多的划分为第一种切法，部分数为4， 比如 : 00001111， 只有一种切法就是00001111整体作为一块...，那么尽可能多的划分，部分数为1， 给定一个01字符串str，假设长度为N，要求返回一个长度为N的数组ans， 其中ansi = str0...i这个前缀串，要求每一部分的0和1比例一样，同时要求尽可能多的划分下...分子是0的个数，分母是1的个数。 key是分子/分母。在go语言中，用结构体表示分数。 value是个数。 2.如果整体的分数和局部的分数一样，那么整体的个数一定加1。 时间复杂度：O((N)。...，多少个前缀拥有 pre := make(map[r]int) n := len(arr) ans := make([]int, n) zero := 0 // 0出现的次数
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