刚刚,老板给我一堆扫描文件(图片和pdf文件),拿不到源文件,让我把客户发的扫描文件搞成word文档,密密麻麻,这些文件100多页,这要手工敲能把手敲费。
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。
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。
近年来,随着盲人数字阅读的普及推广,PDF格式的电子书越来越受到大家的关注和喜爱,但受读屏软件功能的限制,扫描版的PDF电子书是无法直接阅读的,这就需要将其转换为可阅读的文档格式,可对于大多数视障读者来说,这似乎有点专业,今天我就为大家推荐一款非常好用的PDF转换利器——ABBYY FineReaderPDF(以下简称ABBYY),有了它的支持,我们就可以尽情阅读海量PDF电子书了。
10月24-25日,由腾讯青少年科技学院主办,联合微信极客发起的“星火计划微信小程序未来营”项目路演暨结营仪式在深圳腾讯滨海大厦举行。本次活动以“科技少年 点燃未来”为主题,参与活动的52名中学生从13岁到19岁不等,由全国1300多名营地学生中选拔而出。最终,在此次路演中表现优异的20名学生,提前拿到了腾讯的实习offer。现场接受路演实战挑战的学生年纪最小的仅13岁。 此次,腾讯青少年科技学院重磅推出的“星火计划微信小程序未来营”项目,备受行业关注:2020年上半年,受疫情黑天鹅的影响,教育行业
本文介绍了PaddleClas作为一个超强的图像分类任务的工具集,可以助力开发者训练出更好的视觉模型并快速应用落地。
导 读 OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目, 累计Star数量已超过20000+, 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一, 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》,从百万量级项目中脱颖而出,荣登Top10! 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5! 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
机器之心发布 机器之心编辑部 百度 PaddlePaddle 团队开发的 PaddleClas 是一个适用于业界和学界的图像分类任务工具集,可以帮助用户训练更好的计算机视觉模型并应用于真实场景中。近期 PaddleClas 迎来了全面升级,其中提供了更高精度的知识蒸馏模型、更丰富的模型种类以及更佳的开发体验,从而使得开发者更方便地在服务器端或者移动端、IoT 端进行部署。 图像分类任务作为深度学习视觉领域的「基石」,几乎是每一位视觉方向开发者最先要学习的基础本领。众所周知,图像分类已广泛应用在智慧零售、智慧
在数字时代,几乎大部分的书籍都有了电子版,因此,一款趁手的电子书阅读器对于我们来说非常的必要,特别是在 linux 系统上,接下来我们就盘点一下 linux 上比较好用的电子书阅读器。
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
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。
就在刚刚,商汤新一代「日日新SenseNova 4.0」大模型体系全面升级,多项任务性能超越GPT-4。
从 ChatGPT 到 Sora,生成式 AI 技术遵从《苦涩的教训》、Scaling Law 和 Emerging properties 的预言一路走来,让我们已经看到了 AGI 的冰山一角,但技术的发展的方向还不尽于此。
OCR就好比Windows的一个注册表,存储了所有与集群,RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置,也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点:OCR(Oracle Cluster Registry,Oracle集群注册表)和VF(Voting File,表决磁盘文件)。这两种文件必须存放在共享存储上。其中,OCR相当于集群的控制文件,用于解决健忘问题,VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件,称作OLR(Oracle Local Registry,Oracle本地注册表),它只允许存放在本地。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息,可能的原因为在该节点离线时,OCR信息发生变化
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言,所有的软件信息,用户,配置,安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢,同样如此,所有和集群相关的资源,配置,节点,RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常,需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言,是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
有学生在知乎上感叹:为什么一个应届本科生想找一个机器人相关的工作,却鲜有公司,为什么这么难? 他/她自称来自“211、985院校,六级500分以上,得过奖学金,做过小项目(完成了一个小软件),专业自动化,热爱机器人”。 技能:C++很熟练,MFC,OpenCV,OpenGL 项目:1.完成了一个软件,用OCR识别信件上的文字,匹配学生数据库给收件人发送邮件提醒,担任 三人小组组长,一年课外时间。 2.毕业设计,用OpenGL仿真六轴机械臂,用脑电控制关节进行动作。 补充:我对机器人行业的热爱绝不是仅
基于文字识别与文本翻译技术,满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API,传入图片,指定源语言与目标语言,通过POST请求方式,就可以识别图片中的文字并进行翻译。
在日常的工作中,例如自动化测试开展时,经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景,市面上虽也有很多识别工具,但质量、准确性参差不齐。
OCR(光学字符识别)是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上,这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念,因此有两种备份方式,两种恢复方式。 物理备份与恢复: 缺省情况下,Oracle 每4个小时对其做一次备份,并且保留最后的3个副本,以及前一天,前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成,因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名,以反应备份时间顺序,最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份,因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个,一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复,不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成,该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复: 使用ocrconfig -export 方式产生的备份,统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建数据库等,都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下,我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上,而ASM的启动依赖于ocr和votedisk,所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
上节介绍运行集群环境所需的进程,这节总体上说Oracle集群的安装,升级以及克隆等
本文作者系肖遥(花名),原甲骨文技术支持工程师 ,专注于Oracle RAC领域。个人主页:
在RAC中有两种Masters,一种是Clusterware层面的,另一种是Block层面的Masters。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
与Oracle数据库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的,逻辑备份需要手动进行。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
Asprise是一个优秀的OCR软件,下面是Asprise_Python的官网网页
实验环境准备: RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes)
OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称,光学字符识别。从名字我们不难看出,OCR就是读取手写和印刷文字,并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel,World等软件上使用的文字信息处理技术。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作,以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂,什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点,但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性,这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的,因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习,在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记,也成功帮助小伙伴们节省了很多时间,这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
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;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API,因为前期项目用到图形OCR,遂实现试用了一下,发现准确率还不错,放出来给大家共享一下。
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