近年来，随着盲人数字阅读的普及推广，PDF格式的电子书越来越受到大家的关注和喜爱，但受读屏软件功能的限制，扫描版的PDF电子书是无法直接阅读的，这就需要将其转换为可阅读的文档格式，可对于大多数视障读者来说，这似乎有点专业，今天我就为大家推荐一款非常好用的PDF转换利器——ABBYY FineReaderPDF(以下简称ABBYY)，有了它的支持，我们就可以尽情阅读海量PDF电子书了。
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
MMC：MMC就是MultiMediaCard的缩写，即多媒体卡。它是一种非易失性存储器件，体积小巧(24mm*32mm*1.4mm)，容量大,耗电量低,传输速度快，广泛应用于消费类电子产品中。
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
本文作者系肖遥（花名），原甲骨文技术支持工程师 ，专注于Oracle RAC领域。个人主页:
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化，将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成，其中文本图像（扫描的物理文档）通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
5.7 SPI模式下: 获取SD卡的总扇区数(GetSDCardSectorCount)
原作者：Bane Radulovic 译者： 邱大龙 审核： 魏兴华 随着Oracle 12c的发布，也就意味着全新版本的ASM面世了。已知的重大新特性有Flex ASM，数据预校验和更加便捷的磁盘管理操作。下面针对这几个方面进行详细介绍。 Flex ASM Flex ASM特性可以允许ASM实例只运行在集群中某些节点上。默认安装将会创建3个ASM实例，而不管集群中节点的数量。一个ASM实例可以为本地和远端数据库提供服务。如果一个ASM实例crash，数据库实例会fail over到另一个ASM
边策 鱼羊 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本疫苗，又双叒上热搜了。这一回还和AI有关。 事情是酱婶的，为了防止疫苗保管失误（辉瑞疫苗要求-80℃保存），日本埼玉县现在引入了一种新的冷冻室检测系统： △ 摄像头监测冰箱读数（图片来自NHK） 用摄像头盯着冰箱的读数，再用电脑软件识别出来。 当温度超出设定范围后，就会向管理人员发出邮件警报。 △ 电脑识别保管温度（图片来自NHK） 不用天天盯着看，工作人员这下是开心了，但这摄像头读数字的操作被po上网，欢乐的气氛可就不是
导 读 OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目， 累计Star数量已超过20000+， 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一， 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登Top10！ 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5！ 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。二、MMC/SD卡的模型和工作原理 PIN脚、SD卡总线、SD卡结构、SD卡寄存器、上电过程 SD卡寄存器：
经过不断的技术优化和沉淀，百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑，通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放，内置百度领先的 OCR 预训练模型，可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据，大幅扩充训练集，低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
本文主要介绍交流群里的两个实例，直接放源码。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位道友，不知嗑盐途中，你是否也有阅读英文论文效率低下的烦恼？ 作为一个arXiv天天见的英语渣，本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近，就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。 浅试一下，翻译PDF的效果是酱婶的： 还有逐句对照功能： 如果只是想看一眼摘要，随手截屏就OK，同样有中英文对照： 妈妈再也不用担心我删回车删到手抽筋（手动狗头）。 △PDF中直接复制出的文本有多余换行，影响翻译效果 这样的功能，来自最近更新升级的网易
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
学习一门新技术的时候，很多人会去读读官方文档，看看视频教程和一些 demo 代码，最后做项目去熟悉。但如果想深入掌握的话，也许最好的方法是读几本经得起时间推敲的好书，了解它的原理，实现和设计理念。
本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。 最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也仅限于特定问题，很难有一些通用的结果。于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxn
作者 | 彭建宏（旷视科技产品总监彭建宏） 整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语，如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机，到人脸识别打卡机，甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景，在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后，又有哪些不易察觉的技术在做精准判别？算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击？ 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏，他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
SD：Security Digital Memory Card，新一代多媒体储存卡，高速，安全（但安全机制貌似很少用到） MMC：Multimedia Card，SD卡的上一代多媒体储存卡，已基本被SD卡代替 eMMC：Embedded Multimedia Card，内嵌式存储器，一般焊在PCB上。内置主控制器，以实现统一MMC接口（在传统MMC接口上拓展，集成了整套理论），Nand Flash就是eMMC SDIO：Secure Digital Input and Output Card，SD标准上定义了一种外设接口，有很多设备模块采用。如Wifi，GPS，Bluetooth
恐怕不少人都会感到一脸懵逼。机械式水表可能是最反人类的设计之一了，安装在阴暗的角落，又是指针又是数字，读起来费劲。
最近学习一了下SD卡的驱动，网上程序的版本很多，使用的MCU和SD卡的型号千奇百怪，学起来反而没有方向，感觉上乱七八糟的，直到现在才知到我们平常说的SD卡实际上有很多中类别。0到2G的SD卡，最普通的卡；2G到32G的SDHC卡，也就是现在最常用的大容量SD卡；还有我没有见过的SDXC卡，容量好像在32G以上。同时还有手机上的TF卡，实际上也是SD卡 只不过做工不同而已，MMC卡。学习的时候走了很多弯路，SD卡的官方data sheet感觉上写的相当坑爹，网上的学习资料还是给了很大的帮助，但是由于网上的版本很多，程序流程还是要参考官方相对应的SD卡初始化流程。这两天闲下来，抓紧时间整理一下笔记。
很多人想学习Java反汇编后的字节码，但是一方面缺乏好的资料，另外一方面缺乏好的工具。
每一个Token，都是由一个起始位（’0’）前导，以一个停止位（’1’）终止。总长度是 48 比特。每一个 Token 都用CRC保护，因此可以检测到传输错误，可重复操作。
在多线程编程中，对于共享资源的访问控制是一个非常重要的问题。在并发环境下，多个线程同时访问共享资源可能会导致数据不一致的问题，因此需要一种机制来保证数据的一致性和并发性。
【飞桨开发者说】顾茜，PPDE飞桨开发者技术专家，烟草行业开发工程师，毕业于厦门大学数学科学学院，研究方向为：人工智能在烟草行业的应用。
今天跟大家分享一篇昨天新出的场景文本识别方法MASTER，其发明了一种Multi-Aspect 全局上下文建模方法，有效改进了文本识别精度，在多个数据集上取得了目前最好的精度，是最近最值得读的文本识别方面的论文。
研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。
满足业务是第一需要，不同于大厂，对外服务API，要求大并发那么强，多样性品类完备，我们更强调单品要做到尽量达到业务要求，更强调定制化，可以分布走，业务上可以给反馈不断改进。
假设需要批量处理多个txt文件，然后将包含子串的内容写入一个txt文件中,这里假设我的子串为”_9″和“_10”
OCR就好比Windows的一个注册表，存储了所有与集群，RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置，也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点：OCR（Oracle Cluster Registry，Oracle集群注册表）和VF（Voting File，表决磁盘文件）。这两种文件必须存放在共享存储上。其中，OCR相当于集群的控制文件，用于解决健忘问题，VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件，称作OLR（Oracle Local Registry，Oracle本地注册表），它只允许存放在本地。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息，可能的原因为在该节点离线时，OCR信息发生变化
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言，所有的软件信息，用户，配置，安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢，同样如此，所有和集群相关的资源，配置，节点，RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常，需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言，是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。
在日常的工作中，例如自动化测试开展时，经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景，市面上虽也有很多识别工具，但质量、准确性参差不齐。
OCR（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上，这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念，因此有两种备份方式，两种恢复方式。 物理备份与恢复： 缺省情况下，Oracle 每4个小时对其做一次备份，并且保留最后的3个副本，以及前一天，前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成，因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名，以反应备份时间顺序，最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份，因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个，一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复，不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成，该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复： 使用ocrconfig -export 方式产生的备份，统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后，如添加删除节点，修改集群资源，创建数据库等，都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下，我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
机器之心原创 作者：邱陆陆 机器翻译领域正经历又一次骤雨疾风般的变革。2014 年，Yoshua Bengio 组做出了第一个循环网络编码器-解码器神经机器翻译模型。而后仅 3 个月，基于 LSTM 结构和注意力机制的神经机器翻译系统就达到了可以与统计机器翻译（SMT）媲美的水平。到了 2016 年，谷歌翻译正式将神经机器翻译用于八个英语与其他语言的语言对，让深度学习多了一个影响每个人的接口。 今年，网易有道上线了自主研发的 YNMT，让以中文为中心的、根据中文用户使用习惯定制的神经翻译系统服务于 6 亿有
在RAC中有两种Masters，一种是Clusterware层面的，另一种是Block层面的Masters。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上，而ASM的启动依赖于ocr和votedisk，所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
上节介绍运行集群环境所需的进程，这节总体上说Oracle集群的安装，升级以及克隆等
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