OCR是用于保存CRSD所管理的资源的注册表，但是在CRSD启动之前集群还有很多初始化资源（例如ASM实例）需要启动，所以，只有OCR是不够的。因此，Oracle在11gR2版本中推出了另一种注册表OLR（Oracle Local Registry，Oracle本地注册表）。OLR类似于Oracle集群注册表，但是OLR只存储与本地节点有关的信息。OLR不与集群中的其它节点共享。OLR存储了集群启动初期ohasd（Oracle High Availability Service）使用的重要环境，如Oracle集群件的版本、配置等。如果OLR丢失或损坏，那么将会导致ohasd进程启动失败。所以，OLR的主要作用就是为ohasd守护进程提供集群的配置信息和初始化资源的定义信息。
Claude 3 推出之后，风头正劲。其中的「超大杯」Opus 号称可以在各项指标上碾压 GPT-4。这不，最近有一篇关于 Claude 3 在各个科学领域应用的文章我的朋友圈里刷屏了。文章提到了 Claude 3 在材料学、物理学和数学等领域研究的应用，让人感到非常振奋。仿佛有了这款新的大语言模型，科研工作都可以交给它来完成。这篇文章引起了广泛关注，但也有不少人持怀疑态度。由于我对材料学了解不多，我也把文章分享到朋友圈，想听听大家的意见。
前段时间，答题 APP 如火如荼的发展，各大互联网公司都加入了撒币大战，包括像冲顶大会，百万英雄，芝士英雄等等。随之而来的也是各个答题应用辅助的兴起。
表决磁盘（Voting Disk）也叫仲裁盘（Quorum Disk），表决磁盘的作用是保存VF（Voting File，表决磁盘文件）。VF的作用是实现集群的磁盘心跳，主要用于记录节点成员状态信息，例如，包含哪些节点成员，节点添加删除信息的记录等。在集群出现脑裂时，VF可以用来决定哪个节点获得控制权，其它的节点必须从集群中剔除，即在集群出现脑裂时，可以提供解决方案。表决磁盘存储在ASM中，有如下几点要求：
黑科技？还是黑代码？ 我感觉这个看在你用啥，对不对？反正我用来（* * * * ） 你懂得
在RAC中有两种Masters，一种是Clusterware层面的，另一种是Block层面的Masters。
集群名称信息是记录在OCR中的，因此可以通过转储OCR的方法来获得集群名称，另外，也可以使用cemutlo工具直接查看集群名称信息，如下所示：
熟悉深度学习的开发者对Papers with Code肯定不陌生，作为全球领先的开源机器学习资源平台，集成论文、代码、数据集等全方位资料。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理，现在想来实用性并不强，毕竟大家更需要的是解题思路，而不是让AI读出题干（题干的文字，我都认识，连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ），最近刚好有时间，于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
在集群中，节点间通过心跳来了解彼此的健康状态，以确保各节点协调工作。假设只有“心跳”出现问题，但各个节点还在正常运行，这时，每个节点都认为其它的节点宕机了，自己才是整个集群环境中的“唯一健在者”，自己应该获得整个集群的“控制权”。在集群环境中，存储设备都是共享的，这就意味着数据灾难。简单点说，就是如果由于私有网络硬件或软件的故障，导致集群节点间的私有网络在一定时间内无法进行正常的通信，这种现像称为脑裂。在发生脑裂情况后，集群的某些节点间的网络心跳丢失，但磁盘心跳依然正常，集群根据投票算法（Quorum Algorithm）将不正确的节点踢出集群。磁盘心跳的主要目的是当集群发生脑裂时可以帮助指定脑裂的解决方案。
刚开始在微信公众号写文章，操作生疏，导致上一篇格式、链接都很乱，在此重新编辑，并添加实测视频和反馈收到的改进。
摘要 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的有优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变化的，需要及时更新。 一、前言 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变
【云产品公开课之人工智能】系列课，让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理
RAC中的主机名主要有公网对应的主机名、VIP对应的主机名、SCAN对应的主机名和私有主机名。
背景：加入现在有这样的数据，可能一条ocr代表两个label，并且label通过”,”分隔。我们想把数据转换成下面的。
前两期对抖音和美图的体验，让我们见证了计算机视觉技术带给人类生活感官及娱乐的刺激，本期我们对作业帮进行体验，感受AI对教育的助推。
opencv：https://www.learnopencv.com/seamless-cloning-using-opencv-python-cpp/
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
建立Normal冗余级别的OCR卷组，需要至少3个LUN，每个LUN最少容量为1GB，需要在存储端配置3个LUN至RAC集群中的各个节点。
最近答题类app比较火,玩了几把之后想到为什么不用技术来查找答案呢?因此搞了一款辅助app,能够帮助大家直接搜索答案.经过两天的开发和三天的测试,终于让我的冲顶率达到了80%左右,先上几个不错的战绩装
OLR的备份策略和OCR的有所不同，默认情况下GI在初始安装时会在路径$GRID_HOME/cdata/<节点名>下产生一个备份。
作者 | 明明 编辑 | 鸽子 2018年伊始，王思聪就在微信朋友圈发布了新年第一周的总结：“王思聪撒币，张一鸣撒币，周鸿祎撒币，奉佑生撒币。” 瞬间将直播竞赛答题的热度推上了新的高度，许多不明真相的吃瓜群众争相下载直播平台，进入答题环节，瓜分巨额奖金。 对于炒作这件事来说，营长只服国民老公王思聪，一举一动都能将自己推上热搜榜，这不，2018年的第一周总结就将自已以及直播平台推在了风口浪尖上。 对于直播竞赛答题，网友们也想出了适合自己的作弊方法，这些方法无一例外用到了AI技术，比如语音识别、语义理解
（1）第一阶段主要工作是复制GIRD HOME到新节点，配置GRID，并且启动GRID，同时更新OCR信息，更新inventory信息。
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
Oracle 11g RAC中的IP主要有：Public IP、VIP、SCAN VIP、Private IP这几种。一般这类改IP地址或者网卡名称的需求主要场景有：机房搬迁网络变更、系统上线由测试IP更改为生产IP、系统层面双网卡绑定或者解绑等。
vjudge用图片来显示代码，应该是为了避免抄袭。在较低水平的oier中，已经有交别人的代码来通过题目的风气。举个例子，洛谷上抄袭代码情况极其严重，而uoj相对好很多。
截取手机端题目，借用百度ocr识别技术，并爬取改问题百度后答案，选择最多回复的答案，在手机端自动选择。
2020年的春，一场新冠病毒肺炎席卷全国。为响应抗疫号召，我们都乖乖在家“宅着”。而有一群人，虽不是一线抗疫人员，但为维护全社会的正常运转，他们也在日以继夜地努力开发出适用于当前生活、工作、学习等各场景的“智能工具”，助力全民更便捷、更高效地开展抗疫行动。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。
前几天有一则新闻，说的是谷歌的DeepMind开发的人工智能，无法通过英国高中的数学考试。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
搜狗公司CEO王小川在2016年最后一期《一站到底》结束时为大家留下的悬念：“我会让搜狗的机器人来替我‘报仇’的!” 依约，王小川“派来”的搜狗问答机器人汪仔登陆了新年全新改版《一站到底》。在人类获胜
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧，展示！ 二、OCR简介 （一）什么是OCR （二）应用举例 （三）OCR难点 三、PaddleOCR介绍 （一）总结介绍 （二）相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 （一）PaddleOCR项目介绍 （二）测试自己的数据 五、多维度对比分析 （一）教程的完备性对比 （二）易用性对比 （三）运行速度对比 （四）精度对比 （五）多角度对比 （六）其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
最近每天都有玩微信读书上面的每日一答的答题游戏，完全答对12题后，可以瓜分无限阅读卡。但是从小就不太爱看书的我，很难连续答对12道题，由此，产生了写一个半自动答题小程序的想法。我们先看一张效果图吧(ps 这里主要是我电脑有点卡，点击左边地选项有延迟)
---- 新智元报道 编辑：桃子 Ellie 【新智元导读】微软亚研院发布了仅16亿参数的多模态大型语言模型KOSMOS-1，不仅能看图回答，还搞定了瑞文智商测试。 大模型的卷，已经不睡觉都赶不上进度了...... 这不，微软亚研院刚刚发布了一个多模态大型语言模型（MLLM）—— KOSMOS-1。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf 论文题目Language Is Not All You Need，还得源于一句名言。 文中有这么一句话，「我语言的
这的确是大势所趋，但比起匆忙加入浪潮，先看看手里有着怎样的牌，才能在这战场上打得更漂亮。
作者：曹阳敏 万达网络科技 | 资深研发经理 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为”物理/力学/曲线运动”。 当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”，所以干脆回收利用一下，写篇文章圈圈粉。 源码地址： https://github.com/caoym
Oracle Database - Enterprise Edition - 版本 10.1.0.2 到 12.2.0.1 [发行版 10.1 到 12.2] 本文档所含信息适用于所有平台
多数时候，开挂神器很有用，而不经意间，它又变成了“猪队友”。 12道问题、3个选项、10秒时间……由“国民老公”王思聪带来的“直播答题”模式火了。继冲顶大会之后，今日头条的“百万英雄”、花椒直播的“百万赢家”、一直播的“黄金十秒”……一时间，各家平台都如“飞蛾”般纷纷上线直播答题活动，形式上也是大同小异。 王思聪、周鸿祎等大手撒币 王小川、李彦宏“耍流氓作弊” 在百万奖金的诱惑下，越来越多的人开始参与直播答题节目，甚至在各个平台之间进行流窜答题，不可谓不辛苦。 不过，气人的是，在玩家们为了增加答题正确率而呼
学校里的课程作为父母插不上手，那辅导孩子写作业就非常关键了。跟让孩子主动写作业比起来，辅导家庭作业以及批阅检查孩子的作业才是让很多家长头疼的事情。一题一题的，虽然简单，但也需要花费不少的时间。
3月18日，由中国图象图形学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动将正式举办，通过搭建学术界与企业交流合作平台，为企业创新发展提供科技支撑，为图像图形领域高校师生提供与企业互动机会，集结产学研力量，共同推动图像图形领域的发展。
1.如果底层网络配置已经更改，但是oifcfg尚未执行同样的变更，则重启oracle集群会导致crsd进程不能启动。
腾讯云针对此场景推出 数学作业批改服务，支持各种数学公式（比大小）、符号识别，能识别竖式、分式、脱式以及四则运算多种题型。
承接前文关于Python自动搜题的介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/32828411,此篇面向新手小白进行解析，助你成功运行自动搜题的python程序。
近期受新冠疫情影响的地区，部分已经开始逐步复学啦！神兽即将归笼，然而却又愁哭了家长和老师们。 以深圳为例，返校前3天学生及同住人都需要提交健康码、行程卡、核酸检测记录截图，不仅家长们要每天和截图斗智斗勇，拼图上报、打包提交……各种要求挑战家长的动手能力；老师更要逐个家庭检查截图，还要手动统计上报“异”情，动辄好几十分钟就过去，这日子过得都要怀疑人生了。 现在，腾讯云、腾讯技术公益联合腾讯问卷推出疫情健康申报服务，在腾讯云微搭低代码能力的支持下，通过腾讯云AI的OCR文字识别技术，快速识别健康码、行程码、核
tesserocr 是 python 的一个 OCR 库，它是对 tesseract 做的一层 Python API 封装，所以他的核心是tesseract。
量子位 | 若朴 发自 凹非寺 春天来了，又到了人机交战的季节。 七年前的二月，IBM人工智能计算机Watson在答题节目《Jeopardy!(危险边缘)》中称王，击败了这个节目历史上最强大的两位人类高手。这个二月，搜狗人工智能机器人汪仔在答题节目《一站到底》中登场，击败了站到最后的人类选手。 在《jeopardy!》里，最强的人类选手最后不得不写下名句，俯首称臣；而在《一站到底》的赛场上，汪仔也表现出碾压般的优势。同样是答题节目，同样是人工智能，七年时间过去，现在的汪仔和当年的Watson，到底有何不同？
机器之心发布 作者：符尧、何俊贤 本项目由上海交通大学，清华大学，爱丁堡大学共同完成。 ChatGPT 的出现，使中文社区意识到与国际领先水平的差距。近期，中文大模型研发如火如荼，但中文评价基准却很少。 在 OpenAI GPT 系列 / Google PaLM 系列 / DeepMind Chinchilla 系列 / Anthropic Claude 系列的研发过程中，MMLU / MATH / BBH 这三个数据集发挥了至关重要的作用，因为它们比较全面地覆盖了模型各个维度的能力。最值得注意的是 MM
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