这是茹莱神兽用WordPress搭建的第二个博客,准确来说,这个博客才是真正意义上茹莱神兽亲自动手搭建的第一个博客,另外一个博客不是茹莱神兽亲自动手搭建的,但却是目前来说用得最久的博客,差不多前一个博客域名历史用了5年。
有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别,上次 MyScript 的工程师和我吹,他做了世界上识别最好的库,本文就来安利一下大家这个库。这里库是收费的库,但是可以免费使用,只要不是有大量用户,这个库还是免费用的。用这个库可以在 Windows 平台识别数字、多个不同语言、数学公式手写识别
最近因为对文本情感分析有一些需要,所以去学习使用了一下百度的NLP处理模块,特此记录一下,来和大家一起分享。
大数据文摘字幕组作品,转载要求见文末 制作团队 | 蒋晔 苏国睿 过倩霏 takeshi luan 没错!大数据文摘字幕组成立啦!!! 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错,又懂一点视频 快加入我们吧~ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组! 前几天《大数据文摘》为大家介绍了Youtube科技网红Siraj的《Tensorflow+40行代码识别手写数字图像》的视频,得到一致好评。今天,我们继续推介风趣幽默的Sir
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是小程序分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
在使用Zabbix监控中,发现最新值中有些项对应的值为乱码,其他字段显示正常。检查对应的值,发现应该是中文被显示为乱码。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台,可以很方便搭建模型。
Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种,max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。 先看看流程图: 📷 这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的,可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax,这里我就没有画了。 第一步搭建网络 这里除了划线的和类的名字外,其他都是pytorch固定模板。__init__就是搭建网络的函数,forward是数据怎么
Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种,max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。常用的还是max_Pooling:取同维度的最
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 逼近人类水平的语音识别系统来了? 没错,OpenAI新开源了一个名为「Whisper」的新语音识别系统,据称在英文语音识别方面拥有接近人类水平的鲁棒性和准确性! 不仅如此,对于不同口音、专业术语的识别效果也是杠杠的! 一经发布就在推特上收获4800+点赞,1000+转发。 网友们纷纷对它意料之外的强大功能表示惊讶。 不仅是英文,有人用法国诗人波德莱尔的《恶之花》进行了语音测试,得到的文本几乎与原文一致。 OpenAI联合创始人&首席科学家Ilya S
OCR 方向的工程师,一定需要知道这个 OCR 开源项目:PaddleOCR。短短几个月,累计 Star 数量已超过 7.2K,频频登上 Github Trending 日榜月榜,称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
RL在搜索结果列表中式显示的内容之一,因此SEO在设计网站结构时需要对目录及文件命名系统做事先规划。基于推广优化考虑,URL设计应从用户体验角度出发,清晰、易记是首要原则,然后在考虑对排名的影响。
现有的语音识别技术可以让用户和Siri直接对话,问问明天的天气,或者让Alexa放首歌什么的。
对任意一个领域的学习,如果有人可以指导你完成从基本概念、实践方法到系统认知的构建,你的职业发展将事半功倍。 声纹识别领域,现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别? 声纹识别(Speaker Recognition)是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项,也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。而随着 2014 年以来深度学习(DL)技术的发展,声纹识别技术进入全
深度学习用的有一年多了,最近开始 NLP 自然处理方面的研发。刚好趁着这个机会写一系列 NLP 机器翻译深度学习实战课程。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度;其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位BOXES本身困难;其三是如果BO
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
清华大学统计学研究中心助理教授俞声,主要的研究方向是基于电子病历的数据分析,他与数据科学研究院的合作始于数据院和清华大学临床医学院合作搭建清华临床医学科研数据平台(以下简称:医学数据平台)。“我们自己去跟医院谈合作,不一定能引起人家的兴趣,医学数据平台的搭建促使我们能够更好的使用医疗数据做研究。”和长庚医院深度合作,俞声认为医学数据平台功不可没。
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 非计算机专业、神经网络小白,爆肝六个月—— 在《我的世界》里搭建一个卷积神经网络,这是什么神操作? 最近,来自B站up主@辰占鳌头的作品着实火了一把。 他和朋友们合作完成的这个号称“世界首个纯红石神经网络”,神经元、卷积层、全连接层、激活函数、乘法器、输入、输出……样样俱全、蔚为壮观,而且可以真的实现手写数字识别,准确率还达到了80%。 这波,妥妥就是如网友所说: 简直是实力与耐心做出来的超凡成果。 目前,这个视频的播放量已经上了一百万,在
2021年伊始,百度发布多语言预训练模型ERNIE-M,通过对96门语言的学习,使得一个模型能同时理解96种语言,该项技术在5类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单XTREME上,ERNIE-M也登顶榜首,超越微软、谷歌、Facebook等机构提出的模型。(但是现在降到了第7名)
n全新发布数据合成工具Style-Text:可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果均提升15%以上。
java的其中一个特性:跨平台(可以在windows/linux/macos操作系统下运行)
这个项目的github地址为:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
如果 主页 中 , 没有有效信息 , 昵称、个人简介、封面、头像、背景图 等都是空的 , 可能有用户到达主页后 , 不会关注你 , 称为粉丝 ;
作为人工智能领域目前的最大研究热点,同时也是近年来为各种智能任务带来最大突破的技术方向 – 深度学习或者说神经网络正吸引着无数研究人员的眼球。事实上,传统的神经网络结构和算法早在上个世纪就已经被提出,但由于当时的任务需求仍远未达到传统机器学习算法的瓶颈,同时神经网络算法也受限于计算和数据资源,因此并未被普遍关注。 github:https://github.com/exacity/simplified-deeplearning 近些年来,依靠人工设计高质量特征的传统机器学习算法在语音识别、自然语言处理
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,
Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量,企业通过获取有效的用户数据,可以高效锁定用户的需求,针对性地提供服务,营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说,自身业务结合人工智能技术最难的地方在于,没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链,并搭建相应的机器学习模型解决核心问题,提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点,在今天的创新大会AWS Re:INVENT上,亚马逊云服务AWS的CEO,Andy
搭建完spring boot的demo后自然要实现自动注入来体现spring ioc的便利了,但是我在实施过程中出现了这么一个问题,见下面,这里找到解决办法记录下来,供遇到同样的问题的同僚参考
搭建完spring boot的demo后自然要实现自动注入来体现spring ioc的便利了,但是我在实施过程中出现了这么一个问题,见下面,这里找到解决办法记录下来,供遇到同样的问题的同僚参考 Description: Field helloService in com.example.demo.service.TestController required a bean of type 'com.example.service.HelloService' that could not be fo
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2
如今我们搭建个人网站、个人博客使用什么域名?我们可能会根据自己的喜好选择 .COM、.ORG、.INFO,甚至还有.TOP、.VIP后缀的,甚至还有很多奇怪的后缀。当然,这些奇怪的后缀我们可能是出于有些域名注册商促销活动便宜,于是我们会去选择。我们也有是考虑到前缀可选的不多,于是选择奇特的后缀。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI成精,“逼疯”程序员;AI做高数,成绩超过博士;AI写代码,成功调教智能体…… 看多了这种故事,你是不是也觉得,AI太卷了,要上天了。 今天回归本源,讲点不那么玄幻的。AI为什么会进化?底层其实没有秘密,无非是语言、视觉等几大基本功。 其中,语言能力对AI的智能水平有决定性影响。视觉研究怎么“看”,语言研究“听”、“说”和“理解”。 对人类来说,“听”、“说”、“理解”相加,基本等于思维能力,对AI,道理也差不多。 最近,咨询机构Gartner发布《
这个 功能 借鉴了 https://github.com/kenshinji/yddict的实现。
“介绍如何使用ChatGPT开发一个小工具,它能够将英文字幕翻译为中英双语。我们将详细介绍开发过程中的每个步骤,并提供实用的代码示例,帮助您快速掌握如何使用ChatGPT进行自然语言处理。
1. TensorFlow 手册中文译版 手册源自谷歌官方英文版,在开源社区诸多热心用户的鼎力支持下翻译完成,覆盖了 TensorFlow 从下载到安装的完整过程,另外还介绍了 MNIST机器学习入
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 📷 作为人工智能领域一个重要的研究分支,深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域,包括语音识别,语义理解,图像识别,大数据分析等等,甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位,我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心,想要快速着手使用这项强大的
可以访问Docker Hub或者直接使用docker search gitlab来进行搜索
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利,必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄,百万玩家之类的,充斥在我们生活中,同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。
一个后端开发人员可能没有办法快速实现前端代码,此时,如果有一个工具可以根据界面设计或者描述生成前端代码,那么对于后端开发而言,无疑是如有神助。
随着人工智能技术的飞速发展,AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近,Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术,引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述,生成与之相对应的高质量图片,为人们带来了前所未有的视觉体验。但是,搭建Stable Diffusion模型,并不是简单的事情,需要足够的计算资源,包括GPU、CPU、内存,以及大量数据集等。
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
讲真,这篇文章已经憋了好多天了。其实本文可以说是“起于前端,但不止于前端。” 写作的契机是最近在指导一位北京的哥们写前端,有感而发罢了。希望能够给同行一些可行性的建议吧。 文章开始之前我想要深情地问候
近日,人工智能与机器学习领域专家周志华教授及其团队受邀到访腾讯,做客犀牛鸟沙龙,并与公司研发团队展开深入交流。 周志华教授现任南京大学计算机科学与技术系副主任,主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘和模式识别等领域的研究工作,出版英文著作一部,在一流国际期刊和顶级会议发表论文百余篇,被引用万余次,并是IEEE fellow和AAAI fellow。 周老师为腾讯小伙伴作了名为“关于机器学习研究的讨论”的 主题报告 现场讨论气氛十分热烈 周老师此次还将他亲笔签名的专著《机器学习》赠与腾讯小伙伴。
在使用Keras搭建验证码识别模型时,需要大量的验证码图片。在这里,使用captcha模块生成验证码图片,验证码图片名称为验证码上显示的字符串。
需要一个安静的房间,任何公共场合(如咖啡厅等)均不能作为考场,同时环境内尽量简洁,考试前需要用摄像头四周进行转动。同时考试是可以使用透明的杯子喝水的(建议放在旁边)。
1 实现目的 在LInux操作系统上,针对桌面端软件,模拟用户(鼠标、键盘)操作,达到快速、重复执行测试用例; 便于回归测试,快速覆盖主线用例或功能; 线上或线下巡检测试,结合持续集成,及时发现运行环境存在的问题; 提升个人自动化测试技术能力,为业务提供强有力的测试手段。 2 功能需求 基于Unittest,封装、调用和组织所有的测试用例,进行批量或指定用例运行; 支持邮件服务,可添加任意团队成员邮箱,及时通知团队成员自动化运行结果; 支持log日志,保存运行过程所有或需要记录的数据; 支持HTML测试报告
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