这是推荐系统最直接的一种形式，那么在其他方面的推荐系统、推荐引擎会遇到什么样的挑战呢？ 这句话的源头出自推荐引擎，推荐引擎就是根据你过去的购买记录，来预测你未来的购买行为的一种系统，它还可以根据和你拥有类似品味的人的购买记录来预测你接下来的行为。 好的推荐系统能够将营业额提高几个百分点。 这也是为什么网店和在线服务一定要拥有一个推荐系统的原因。 通过上面的解释，我们不难理解为什么人们对于提高推荐引擎的性能一直兴趣高昂。 那么，对于推荐引擎来说，下一个突破点在哪里？ 今天，从在 MIT 工作的 Amy Zhang 和他同事的身上，我们找到了答案。 我们知道，一个共享账户的使用者有多人，这些人的行为模式是有差别的，如果我们能够通过聚类的方法将这个共享账户的评级信息分成和使用人数一致的几个部分，那么，很有可能分出来的这几个部分和几个使用者之间存在一一对应的关系
引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 检测当前设备支持的OCR语言 2. 获取当前设备可用的OCR语言 3. 创建针对某种语言的OCR识别实例 4. 加载图片，识别图片中的文字 5. 解决方法 上述问题的出现，是由于Windows 10 IoT Core设备上没有OCR的相关资源，导致程序无法正常运行。 解决方法如下： 首先，将Windows 10设备的C:\\Windows\OCR目录拷贝到Windows 10 IoT Core设备的c$\Windows目录，如下图所示。 ? 首先，调试OCR图片中文识别，结果如下： ? 可以看到，中文的识别准确度挺高，基本上都识别出来了。 接着，在调试用摄像头进行OCR中文识别和OCR英文识别，结果分别如下图所示。 ?
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否则根据提示检查安装失败原因 Tesseract的环境变量的设置： 配置环境变量Path中加入C:\ProgramFiles (x86)\Tesseract-OCR 新建变量TESSDATA_PREFIX ，填入C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata。 Tesseract工具没有可视化的界面使用，只能在命令行中使用。 训练工具的使用步骤如下： 修改图片格式为tif，文件名称为[lang]. 使用总结：使用自己训练的字库仍然准确不不高，该工具是根据明暗程度分辨字迹的。也有可能是我还未摸索到更好的使用方法。分享本篇文章是为了记录我摸索该工具的过程，也希望大家有更好的使用方法也可以评论出来。
当然实际的开发过程中，测试妹纸没准给你提过这样的bug：某个场景下连续快速点击，启动了两个Activity。如果这个时候待启动的Activity使用 singleTop模式也是可以避免这个Bug的。 他会运行在自己单独，独立的任务栈里面，并且任务栈里面只有他一个实例存在。应用场景：呼叫来电界面。这种模式的使用情况比较罕见，在Launcher中可能使用。 FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP 使用singletop模式启动一个Activity，与指定android：launchMode=“singleTop”效果相同。 FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP 使用SingleTask模式来启动一个Activity，与指定android：launchMode=“singleTask”效果相同。 总结 实际开发过程中如果采用比较合理的Activity启动模式来做好任务栈的管理，可以事半功倍。在launchMode的选择上首先要搞清楚当前的Activity的作用，以及实际使用场景来做出合理选择。
match-engine 介绍 match-trade超高效的交易所撮合引擎，采用伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架，用Hazelcast进行分布式内存存取，以及原子性操作。 使用数据流的方式进行计算撮合序列，才用价格水平独立撮合逻辑，实现高效大数据撮合。 优势 match-engine水平价格为独立撮合逻辑，相比于订单队列为撮合队列的交易引擎来说，价格区间越小时，性能越优越。 match-engine每个新的订单经历撮合处理器后，后续逻辑采用并行计算，能更快速反馈数据撮合结果。 match-engine使用数据流反应式MQ消费,降低由MQ带来的数据延迟。 描述 用户输入包括： 创建新的委托单（NewOrder）：一个新的委托单可以作为交易撮合引擎的输入，引擎会尝试将其与已有的 委托单进行撮合。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在官网上下载下来的 tess4j 的zip，初见时看的云里雾里的，原以为是个jar，直接引用就好了，结果竟是个zip。 网上查一下用法，各种说法，各种菜，全是误导，自己不懂就敢瞎说… 实际上使用时需要注意一下几点： 一、引jar包 打开压缩包，在dist下边有tess4j的jar，这个jar包在lib下也可以找到，这是关键 路径可以设置： ITesseract instance = new Tesseract(); instance.setDatapath("D:\\IDEA\\mytest\\OCR"); //当tessdata 路径为"D:\IDEA\mytest\OCR\tessdata" 时 三、引dll库 好多网友说需要引入dll库，实际上无需引用任何dll库，tess4j.jar 内有所需dll库。 在这里无需做任何处理 做好以上几点就可以识别正规无干扰的图片文字了。
我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh----基于AI的搜索引擎----我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 AI 注释并排显示，而另一种模式让用户直接与 因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站，但对于更复杂的问题或任务来说，它往往不够用。 借助 Edge 侧边栏，你可以得到一份冗长的财务报告摘要，从而获得报告关键要点，之后，你也可以使用聊天功能来获得与竞争公司财务状况的比较，并自动将结果放入表格中。 我们开发了一种使用 OpenAI 模型的专有方法，使我们能够最好地利用它的能力。我们将这种能力和技术的集合称为 Prometheus 模型。 今天的分享就到这里啦~ 再见！我的博客链接地址：汐语の小栈-一个新模式的搜索引擎
在实际开发中，遇到违反单一职责原则需要进行重构的时候，可以使用代理模式（Proxy）与外观模式（Facade）来进行解决。 注意点： 单一职责原则最难的就是进行职责划分。 在Spring框架的使用过程中，Spring项目中使用注解或配置文件的方式进行开发，不能混用。 接口拆分方案的优点： 1）降低了接口实现类的开发难度。 2）增加了接口使用的灵活性。 （4）接口隔离原则的实现方案二：适配器模式 4、里氏替换原则（Liskov Substitution Principle） （1）背景 里氏替换原则告诉我们该如何使用继承。 （4）Spring框架中的IOC（控制翻转） IOC = 依赖倒置原则 + 反射机制 + 工厂设计模式 6、避免重复性开发原则（Don’t Repeat Yourself） （1）定义 该原则是面向对象思想中的一个基本设计原则
单例模式是23种GOF模式中最简单，也是最经常出现的一种设计模式，也是面试官最常爱考的一种模式，为什么呢？ 单例模式的解决的痛点就是节约资源，节省时间从两个方面看:1.由于频繁使用的对象，可以省略创建对象所花费的时间，这对于那些重量级的对象而言，是很重要的.2.因为不需要频繁创建对象，我们的GC压力也减轻了， 生成这4条指令最常见的java代码场景是：1）使用new关键字实例化对象2）读取一个类的静态字段（被final修饰、已在编译期把结果放在常量池的静态字段除外）3）设置一个类的静态字段（被final修饰、 class的生命周期一般来说会经历加载、连接、初始化、使用、和卸载五个阶段class的加载机制这里可以聊下classloader的双亲委派模型。 如果是后者，则在 3 执行完毕、2 未执行之前，被线程二抢占了，这时 instance 已经是非 null 了（但却没有初始化），所以线程二会直接返回 instance，然后使用，然后报错。
使用Tesseract的机器学习OCR Tesseract最初是在1985年至1994年之间由惠普实验室开发的。2005年，它由HP开源。 在2006年，Tesseract被认为是当时最精确的开源OCR引擎之一。 Tesseract的功能主要限于结构化文本数据。它在带有明显噪音的非结构化文本中的效果会很差。 Tesseract 4在基于LSTM网络（一种递归神经网络）的OCR引擎中添加了基于深度学习的功能，该引擎专注于行识别，但也支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作 将看到它在图像上的外观。 在案例中，使用了Tesseract的特定配置。tesseract配置有多个选项。 语言，在上述代码中选择英语。 oem（OCR引擎模式）： 0仅旧式引擎。 1仅神经网络LSTM引擎。 2个旧版+ LSTM引擎。 3默认，基于可用选项。 psm（页面分割模式）： 0仅方向和脚本检测（OSD）。 1使用OSD自动进行页面分割。
作为一名应届毕业生，每逢面试总要被问到activity的四大启动模式，搜到的这类文章也不少，打算用自己的话来说一说，若有不对的地方欢迎指出 activity四大启动模式： 1，standard: 标准启动模式 一个栈中有多个相同 的activity存在，造成资源的浪费，个人不推荐使用这种方式。 需要注意的是，在配置文件中如果不配置activity的lauchmode属性，则默认为该启动模式。 2，singleTask单例模式:如果在栈中存在该activity,无论是在栈底、栈中、栈顶，都会重用栈中的activity,并且销毁掉在栈中位于该activity上方的所有activity,在项目中应用很广 项目中一般要求按两次返回键退出应用，推荐使用该模式 3，singleTop:如果在栈顶存在该activity,则会重用栈顶的activity,不会再去在栈中新建该activity，如果在栈中或是在栈底有该 4，singleInstance:这种启动模式在第一次启动activity时会去开辟一个新的栈用来存放该activity,每当启动activity时都会去调用这个栈中的activity，这样会再开劈一个新的栈
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 衡量一个 OCR 系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。 如果是要在生产中使用，推荐使用 Python 版本或选择收费 OCR 服务，也可以尝试一下 飞桨 OCR 开源服务，但部署相对比较繁琐，本人目前还没有部署成功过。 Python OCR 服务安装前提条件 安装 Git 项目要求使用 Python 3.6，亲测 Python 3.9 可用，Python 3.10 尚不能安装 onnxruntime，注意避坑 pip /chineseocr_lite 2python backend/main.py ---- 内容声明 标题： Golang 和 Python 的 OCR 服务安装及使用 链接： https://zixizixi.cn
如果你希望按照自己的需求打造金融交易平台，那么应当选择合适的交易撮合引擎进行二次开发而不是基于完整的交易平台实现进行修改。 本文将介绍10个采用不同语言开发的开源的撮合引擎，你可以根据自己的需要选择。 要快速掌握区块链和数字货币应用开发，推荐汇智网的区块链开发系列在线教程。 源代码：https://github.com/mzheravin/exchange-core exchange-core是一个基于LMAX Disruptor和Eclipse Collections实现的超快的交易所核心撮合引擎 ITCH 处理器 CppTrader的主要特性包括： 跨平台支持Linux、OSX和Windows 包含详细的使用示例代码和测试用例 支持持续集成 4、GO-matching-engine 开发语言： ，它其实是一套基本完整的交易所后台系统，包括撮合引擎、行情服务、历史数据服务以及API服务等多个组件： ?
SWIG) Boost.python KISS Keep It Small and Simple 让他小且 简单 YAGNI You Ain't Gonna Need It 即并不需要他 拿不准的时候就穷举
浏览器最重要或者说核心的部分是“Rendering Engine” 可大概译为“渲染引擎”，俗称称为“浏览器内核”。 所以，通常所谓的浏览器内核也就是浏览器所采用的[渲染引擎]，渲染引擎决定了浏览器如何显示网页的内容以及页面的格式信息，不同的浏览器内核对网页编写语法的解释也有不同，因此同一网页在不同的内核的浏览器里的渲染 综上所述，浏览器的内核是指支持浏览器运行的最核心的程序，分为两个部分的，一是渲染引擎，另一个是JS引擎。 ； 7 猎豹浏览器 IE+Chrome双内核； 8 搜狗浏览器 Trident（兼容模式）+Webkit（高速模式）； 9 遨游浏览器 Trident（兼容模式）+Webkit（高速模式）； 10 QQ 浏览器 Trident（兼容模式）+Webkit（高速模式）； 11 百度浏览器 IE内核； 12 世界之窗 IE内核； 13 2345浏览器 以前是IE内核，现在也是IE+Chrome双内核；
相信很多朋友对于单例模式都很熟悉，一般常见的就七八种，百度一大堆，这里聊一下双判空情况下的单例模式。 双判空单例是由单判空所演变而来的，是原来的一些程序员为了提升效率，主要是在JDK版本比较低的时候，锁是比较低效的，双判空从逻辑上可以解决线程的吊起、等待、调度等开销。 所以虚拟机在执行过程中会对其实例化的过程进行重新排序，也成为java指令重排序，那么反向思考，虚拟机的设计者为什么要进行指令重排序，总所周知，随着CPU的不断更新迭代，其性能也是大大提升，为了避免在执行内存时造成的 如果要实现多线程安全，推荐使用静态内部类，这种方式得益于类的加载机制，只会存在一个，另一个则是使用枚举，java的语法糖，简单高效。 记起早先去一家公司面试的时候，还说起这个单例模式，现在想起真是太小太年轻。。。。。。。
如何（正确）使用搜索引擎？ 提起这个搜索引擎，我们对它基本有三种级别的认识 第一种：完全不知道“搜索引擎”是什么或者是“我只知道浏览器” 第二种：知道搜索引擎，但不知道这玩意还有使用方式！ 第三种：知道搜索引擎并知道怎么使用的大量相关知识。 ---- 而最近我发现，周围的小伙伴好像都不是对这个有太多了解和正确的认识！下面来学习下搜索引擎的使用吧！ 为了得到更加「多元化」的搜索结果，虽然 Google 目前访问起来并不是那么方便，但是仍然有很多人把它作为常用搜索引擎在使用。 image.png ---- 搜索相关网站 使用related: 网址 就会得到这个网址相关的结果. image.png ---- 关键词 + 匹配网站 这个技巧我经常使用，一些中文问题经常使用csdn或者码云等网站搜索，获取的结果也比较准确，当然也可以进行组合搜索， image.png ----
如果你是实现数据库那样的需求（大量缓存对象，即长时间生存对象，老年代很大，并且还会可能分配大于区域的对象），那么必须使用 ZGC。 4096m 以及 3d -XX:MaxGCPauseMillis=50：这个只有使用 G1GC 的需要 JVM 日志相关： JVM 日志配置请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/ 9 之后默认 GC 就是 G1GC，所以不用显示指定使用 G1GC 在 Java 14 之后 G1GC 有巨大突破，目前 Java 17 中已经不需要调非常复杂的参数了，可以只调整目标最大 STW（Stop-the-world 这个需要做成可配置的 ZGC 参数： ZGC 不用调优，是自适应的 -XX:+UseZGC：使用 ZGC 安全点控制 关于安全点，可以查看这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/ ：防止大有界循环带来的迟迟不进入安全点导致 GC STW 时间过长 JFR 配置 JFR 使用请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161710652 -XX:StartFlightRecording
缓存使用模式分为两大类：Cache-Aside和Cache As SoR 专业名词： SoR（system-of-record）：记录系统，或者可以叫数据源，实际存储原始数据的系统 Cache：缓存， (k,v); //2、失效缓存，下次读取时从缓存中加载（进入读场景）， cache.invalidate(k); 并发更新问题与解决（多个缓存实例，同时更新自己里面的同样数据） 1、考虑使用中间件如 即业务代码只看到Cache的操作，看不到关于SoR的代码；三种实现模式：read-through、 write-through、write-behind read-through 业务代码首先调用Cache 【Guava、Ehcache均支持这种模式】 优点：业务代码整洁 write-through 称为穿透写模式/直写模式。 obj2 = new Obj(); BeanUtils.copyProperties(obj,obj2) map.put(k, obj2); obj.compute(); 分布式缓存： 缓存使用两种复制模式
到了现在该领域已经达到了一个非常复杂的水平，混合图像处理、文本定位、字符分割和字符识别。基本上是一种针对文本的对象检测技术。 在本文中我将展示如何使用OCR进行文档解析。 将文档转换为图像(OCR):使用pdf2image进行转换，使用PyTesseract以及许多其他的库提取数据，或者只使用LayoutParser。 因此为了避免产生该问题，我将使用OCR，并用pdf2image将页面转换为图像，需要注意的是PDF渲染库Poppler是必需的。 CV引擎。 但是名称仍然错了，但是效果要比直接OCR好的多 总结 本文是一个简单教程，演示了如何使用OCR进行文档解析。
文字识别（OCR）基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。
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