手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样；
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。 今天，苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》，介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Wat
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
使用机器学习算法，研究人员可以分解一个人的手写英文文本，以确定这个人来自哪个国家，可以分辨出五个国家：马来西亚，伊朗，中国，印度和孟加拉国。
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
图文图文吗，有图无文怎么行，平时没事儿咱也喜欢舞文弄墨一番，不过茶壶儿这书法比起名仕还是自叹不如哈，然而不得不说中国文字真的是博大精深，各种字体就像人生一样充满奇妙。
本文作者：IMWeb 黎腾 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 前言 编码，是每个程序员绕不开的话题。对于前端工程师而言，字符更是会直观地展示在界面上。 提起文字，大部分人的脑中，都会
本文由 IMWeb 团队成员 Littenli 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 前言 编码，是每个程序员绕不开的话题。对于前端工程师而言，字符更是会直观地展示在界面上。 提起文字，大部分人的脑中，都会定式为规整排列的字符。但是林子大了什么鸟都有，世界上可是存在着6800+种文字，难免会飞出来一些诡异的鸟… 而号称“万国码”的Unicode，在实现编码与展示的时候，也会不会遇到一些奇葩的事情呢？ 事实上，可能你早已见识过了： ---- x̄͛
作者：IMWeb 黎腾 来源：IMWeb社区 前言 编码，是每个程序员绕不开的话题。对于前端工程师而言，字符更是会直观地展示在界面上。 提起文字，大部分人的脑中，都会定式为规整排列的字符。但是林子大了什么鸟都有，世界上可是存在着6800+种文字，难免会飞出来一些诡异的鸟… 而号称“万国码”的Unicode，在实现编码与展示的时候，也会不会遇到一些奇葩的事情呢？ 事实上，可能你早已见识过了： ---- x̙͈̝͍͕̙̄͛̽̆͌́̕͟g̘̣̠̝̟̤̥̼̼̽͑͋̈̑̒͟͞q̛̤̦̝̘͎͋̔̋͌͒̆̋̚͡f͠
编码，是每个程序员绕不开的话题。对于前端工程师而言，字符更是会直观地展示在界面上。 提起文字，大部分人的脑中，都会定式为规整排列的字符。但是林子大了什么鸟都有，世界上可是存在着6800+种文字，难免会飞出来一些诡异的鸟… 而号称“万国码”的Unicode，在实现编码与展示的时候，也会不会遇到一些奇葩的事情呢？
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
加州理工学院的研究人员开发了一种由DNA制成的人工神经网络，可以解决经典的机器学习问题：正确识别手写数字。这项工作是证明将人工智能编入合成生物分子电路的能力的重要一步。
总之，每一种字体都会体现出一定的设计理念。选用恰当的字体，会让整个页面看起来更加和谐，而字体使用不当，则会让页面看起来很奇怪。
【新智元导读】著名设计机构 IDEO 项目负责人 Kevin Ho 受到李飞飞高徒 Andrej Karpathy 做的“图像地图”的启发，用机器学习算法通过视觉特征对字体进行排序和分类，形成了一个“字体地图”，可以帮助设计人员更简单地发现具有相似审美特征的字体。 机器学习都能干什么？太多了。比如本文的作者 Kevin Ho ( 著名设计机构 IDEO 项目负责人) 就发现一张让他印象深刻的图像。这张奇妙的图片地图是由李飞飞的高徒 Andrej Karpathy 使用 AI 图像识别技术将数千张照片统合形
中长文预警！文末附赠大量资源！切勿错过！ 机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于，我小学时的梦想有人实现了！ 只需要我拍下自己的笔迹，AI就能帮我誊抄英语作业，画风“完全一致”的那种： 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳，划重点： 虽然功能很强大，但这可不是给你们抄英语作业的。（作业就得认真做！） 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”（TextStyleBrush），它只需要一张笔迹的照片，就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木，
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器
这是一个 OJ 系统，用户可以在此系统中编写代码，提交代码，查看执行结果是否正确。同时，项目集成了 API 开放平台，制作了 SDK 来简化程序员调用 API 的程序。主要分为四个部分：
01 前言 也是以前做质量管理时整理的表。虽然最后因为各种各样的原因没有延续下去，不过最初的想法还是好的。这个表当初的目的也是希望提高项目管理成熟度，希望项目里的每个人在做事情时有一个更清晰的指导。
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器学习
机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用： 模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等； 异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等； 预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。 神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器学习中
如果您是新媒体或者自媒体专员，没有理由不了解以下术语。如果您只是想了解更多有关平面设计的知识，也欢迎来到终极排版术语综合指南。
汉字是一种象形文字，可以被分解为更小、更基础的音义结合体：象形（即对象的图像化表述，如「亻」、「日」、「木」）和形声（用于发音，如「晴」中的「青」）。汉朝的《说文解字》利用图形化的部首来索引汉字，这一传统一直沿用到今天。许多汉字由图像演化而来（如图 1 所示），因此汉字的语素中编码着丰富的语义信息。
你要处理的大多数文字都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求,不过究竟什么是“格式混乱”,什么算“格式规范”,确实因人而异。 通常,格式规范的文字具有以下特点:
膨胀和腐蚀被称为形态学操作。它们通常在二进制图像上执行，类似于轮廓检测。通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界，扩张放大图像中的明亮白色区域。侵蚀恰恰相反：它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小。 通常这两个操作是按顺序执行的，以增强重要的对象特征！
本文介绍了一种基于深度学习的交通标志识别方法，该方法采用卷积神经网络（CNN）进行交通标志的分类和识别。首先，通过收集大量交通标志数据并进行预处理，提取出有用的特征。然后，使用CNN对这些特征进行训练和分类。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的交通标志，准确率达到99.1%。
给大家po一张手工写的一些重要信息，全部打码了，整整两张A4纸，请大家忽略我这一手的草书，谢谢！
没事玩玩文字识别（Optical Character Recognition，OCR），发现有很多开源的可以使用，诸如easyOCR，cnocr，mmocr ，paddleocr，tesseract等。网上也有相应的demo和比较，还比较全。但是腾讯的OCR也是蛮牛，网上使用和介绍的挺少，所以本文就略微研究学习下。腾讯的OCR是基于腾讯优图实验室的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。详情可以参见https://cloud.tencent.com/document/product/866
---- 新智元报道 来源：reddit 编辑：LRS 【新智元导读】Reddit扫盲贴火了！提问者对手写体生成技术惊呆了，寻求网友帮助探究背后原理，引来无数热心网友分析论文！其中有一位眼尖的网友发现可以上传手写体数据，但生成的数据并不好，于是怀疑作者是来骗数据的！ Reddit上一个问题火了！ 一个小哥访问了一个手写体生成的网站之后，感觉太不可思议了，想问一下是机器学习技术是怎么帮助生成手写体的？ 为了避免广告嫌疑，提问者声明：我不是制作这个的人，但它的工作原理是如此的令人着迷---- 我的笔
本文从四个维度分析了知乎这款产品：知乎诞生的背景、知乎的产品形态、知乎的内容生产以及知乎的商业化。分析认为，知乎在问答领域具有独特的产品定位，能够解决用户的精准信息需求；知乎在内容生产方面具有“普惠”的特点，能够覆盖不同领域的专业人士，产生多样化的内容；知乎在商业化方面则通过“知乎好物”实现了与京东、百度、快手等平台的互联互通，探索出了一条内容平台的商业化路径。
人类历史进程中留下的大量历史文献和文物，而随着当时的语言文字消逝，尽管这些文档包含了对现代文化遗产至关重要的历史传说记载，对于普通读者而言连基本的“读懂”都无法做到。
被这些话弄糊涂的不只是外行。即使是那些专门从事平面设计和排版的人也会将两者混为一谈。
最近做项目的时候，遇到一个区块链交易所，从渗透这块走估计挺难，所以花了不少时间，打入敌人内部获取了不少信息，通过观察发现几个疑似管理员，在微信群里深入交流之后，获取了不少电话和QQ账号。
其实不是不想换，而是换起来太麻烦，可能折腾老半天才能切换一个字体，操作起来着实是麻烦。
上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。
最初学习的时候，都是边看视频，边用记事本来做笔记，需要使用很多缩进来体现出知识的层次关系，但复习的时候看着挺不方便的。为什么我不用 Word？因为我觉得记个笔记，还要那么注意排版，会分心的。直到在一个网上的视频教程中听说 Markdown 这种轻量级的文本语言，就再也离不开它了。现在自己写东西，都是用 Markdown 做的。Markdown 是一门语言，但不是一门编程语言，学起来超快，用起来也比 Word方便。所有的样式都是通过简单的 Markdown 标记来实现的，也就是说不用像 Word 那样，用鼠标点来点去。Markdown 确实没有Word 那样丰富的排版样式，但是自己在平时写东西根本用不到那么复杂的排版，简洁清晰才是自己想要的。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | Donna 为什么我们需要机器学习？ 机器学习可以解决人类不能直接用编程来应对的复杂难题，因此，我们喂给机器学习算法大量的数据，以期得到想要的答案。 我们来看看这两个例子： 编写解决问题的程序是非常困难的，比如在杂乱的场景中，在新的照明条件下从新的角度来识别三维物体。我们不知道要如何通过代码来解决这个问题，因为这个识别过程在大脑中完成情况对我们来说还是未解之谜。 即使我们知道该怎么做，要编写的程序可能会非常复杂。 再比如，编写一个程序来预测信用卡交易
选自Medium 作者：James Le 机器之心编译 参与：白悦、黄小天 本文简述了机器学习核心结构的历史发展，并总结了研究者需要熟知的 8 个神经网络架构。 我们为什么需要「机器学习」？ 机器学习对于那些我们直接编程太过复杂的任务来说是必需的。有些任务很复杂，以至于人类不可能解决任务中所有的细节并精确地编程。所以，我们向机器学习算法提供大量的数据，让算法通过探索数据并找到一个可以实现程序员目的的模型来解决这个问题。 我们来看两个例子： 写一个程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体是很困难的。我们
【导读】近日，James Le撰写了一篇博文，全面阐述了神经网络中经典的八种神经网络结构。包括感知器、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Hopfield网络、玻尔兹曼机网络、深度信念网络、深度自编
本文探讨了使用深度学习技术进行文本摘要的方法和系统。文章首先介绍了基于序列到序列（seq2seq）的文本摘要模型，然后详细阐述了使用该模型进行摘要的步骤。最后，文章探讨了该方法的优缺点以及可能的改进方向。
注意：对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
首先先加载我们的HTML代码，加载完成后进行HTML的解析，在解析的同时加载CSS。待解析完成后创建我们对应的DOM树，然后把解析后的CSS挂载在DOM树上，最后对用户进行展示页面。
换行回车回忆上次内容上次我们 diy了 自己的小动物还可以 让小动物 变色、报时还可以 说些话这很亚文化 很酷炫的亚文化不是吗？回忆一下 最开始 研究报时 的 时候回到 本行行头 的 方法print(“\r”+ascii_time)\r 与 \n 不同从含义上 来看 \n - LF - LineFeed - 换行\r - CR - CarriageReturn - 回车换行 和 回车 具体 有什么不同吗？🤔换行回车说到 换行回车 呢… 就得 回到 回车换行 的 年代看看 那时候 的 终端设备 也就是 TTY
日文假名和韩国谚文 回忆上次内容 上次回顾了非ascii的拉丁字符编码的进化过程 0-127 是 ascii 的领域 世界各地编码分布 拉丁字符扩展 ascii 共 16 种 由iso组织制定 从iso-8859-1 到iso-8859-16 无法同时显示俄文和法文 此时中日韩的文字也需要进入计算机 象形文字的字符集超级巨大 日本、韩国也用汉字 数量2万起步 📷 真能把 如此巨大的字符集 编码进入计算机吗？🤔 文字 日本汉字我们可以直接看懂 📷 地铁里的 标记 📷
不知不觉间，代码也写了二十余载，我已成精了。借着过来人的身份和语气，有一件事情我一直都特别喜欢吐槽：无论过去多少年，中国的嵌入式软件开发者群体似乎一直对一个叫做“编码规范”的东西趋之若鹜，仿佛是什么了不得的武林秘籍，学会了就可以叱咤武林让让人不敢小觑；又亦或是什么内功心法，需要每日研读或与它人细细品读交流，以求它日可以参透其中奥秘，从此内力大增，用心跳就可以虐死对手。
网页Banner设计的重点是通过应用基本的设计准则，系统地创建有效的Banner广告。在这篇文章中，小编为大家整理了15条关于创建成功的网页横幅设计小建议。
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