学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

数据分析工具--R语言各种优点

Aster R提供了预构建的并行函数、并行构造器和集成在Teradata Aster DiscoveryPlatform中的开源R引擎,以消除这些传统问题。 此外,Teradata Aster R解决方案还使用R语言和程序包构建了强大的程序,能够访问100多个Teradata Aster Discovery Portfolio分析产品和5,000多个开源R程序包 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R中获益匪浅,无需再仅仅使用可装入内存的样本数据进行分析。 Teradata Aster R可支持企业在发现平台中直接轻松地部署任意开源R程序,以提供出色的可扩展性和卓越的性能,满足充满挑战性的业务要求。 此外,分析师还可以混合匹配Teradata Aster分析函数组合,如nPath?、图形和文本分析函数与R,以得出创新的结果。

88230

Aster:具有柔性矫正功能的注意力机制场景文本识别方法

此外,还证明了ASTER在端到端网络中的强大作用,它能够很好地增强文本识别的效果,使得水平方向文本识别器得以识别多方向文字。 ASTER主要是指在无矫正标注的情况,用识别的结果指导矫正网络。 基于ASTER的文本矫正和识别的能力,提出一种可以增强端到端文本识别效果的方法。 端到端识别 最后作者提出了ASTER网络与检测相结合的指导意义: 1.在端到端的检测+识别网络中,ASTER的识别得分可以用于筛选过滤检测框。 2.ASTER网络可以用于矫正检测框。 对此,作者在IC15上分别用TextBoxes、TextBoxes+ASTER无矫正、TextBoxes+ASTER有矫正进行了实验对比。 ? 实验结果证明:ASTER对于文本检测具有很好的指导意义,在端到端文本识别中的优势非常明显。 总结 ASTER的提出,无疑是OCR领域的一个重要进展。

2.3K10
  • 广告
    关闭

    新年·上云精选

    热卖云产品新年特惠,2核2G轻量应用服务器9元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【学习】R语言各种优点

    Teradata® Aster R提供了预构建的并行函数、并行构造器和集成在Teradata Aster Discovery Platform中的开源R引擎,以消除这些传统问题。 此外,Teradata Aster R解决方案还使用R语言和程序包构建了强大的程序,能够访问100多个Teradata Aster Discovery Portfolio分析产品和5,000多个开源R程序包 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R中获益匪浅,无需再仅仅使用可装入内存的样本数据进行分析。 此外,分析师还可以混合匹配Teradata Aster分析函数组合,如nPath™、图形和文本分析函数与R,以得出创新的结果。 Teradata Aster R解决方案充分利用了R的优势,同时摒弃了传统的限制,提供了快速、强大的分析功能。

    89880

    R的数据分析制霸以及企业级应用盘点

    而在企业市场,R的受欢迎程度同样如此,多个公司和项目都使用R,并将其提供给大数据科学家和业务用户,其中包括了微软的云计算Azure Machine Learning、IBM的Big R、Teradata Aster Teradata Aster R。Teradata Aster R,通过放宽内存和处理能力限制条件,扩展开源R语言分析能力。 针对R语言分析师,Aster R开发出他们熟悉的R语言和工具,并提供强大的处理能力及丰富的分析方法,其主要分为3个组件:“Aster R Library”预置100余种R语言功能;“Aster R Parallel Constructor”拥有超过5500个R语言分析工具包;“Aster SNAP Framework集成”将开源R语言引擎完全整合至Teradata Aster无缝网络分析处理框架。

    29180

    当航线、就业、保险的数据分析过程遇上可视化

    l 关于分析 这种分析使用了Teradata AsterAster Lens。装载的交易数据是非常大的,涵盖超过 670,000 家公司的 60,802,990条记录。 l 分析方法 这个图形展示了在Teradata Aster上借助Aster Lens创建的西格玛图形,所用的数据源包含担保人企业ID、担保合同信息、担保金额、企业信用评级等。 l 分析方法 这个图形展示了在Teradata Aster上利用Aster Lens创建的西格玛图形,所用的数据源包含担保人企业ID、担保合同信息、担保金额、企业信用评级等。 Aster Lens可视化是利用Teradata Aster 的挖掘算法功能GraphGen创造出来的。同等大小的节点代表着同等重量的不同单一麦芽威士忌,其连接程度代表其相似性大小。 l 分析方法 此分析使用Teradata AsterAster Lens。这个可视化使用了电信客户的安全日志并用Aster及Gephi生成图表。

    52930

    第四范式提出AutoSTR,自动搜索文字识别网络新架构

    更具体来说,当前的主流方法使用的都是ASTER中提出来的特征序列提取器。输入的文本图像的高度统一为固定的大小,例如32。 此外目前的场景文本识别网络的特征提取层都是使用相同的卷积操作进行堆叠,比如ASTER中各层卷积都是使用了3X3的残差网络结构。这样的配置可能是局部最优的,且带来参数以及计算量的冗余。 值得注意的是,AutoSTR在IIIT5K、SVT、IC03、IC13、SVTP、IC15上的表现优于ASTER,分别为1.4%、1.9%、0.9%、2.7%、2.3%,证明了AutoSTR的有效性。 从中看出,与SAR、CA-FCN、ESIR、SCRN、ASTER等目前最先进的方法相比,AutoSTR搜索的架构在浮点运算和参数复杂度上都要更少。因此,AutoSTR在移动环境下更有效。

    85320

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券