@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

在使用GDI方式处理文本时,往往会用到StringFormat.里面的某些点有点反直觉,不够直观,所以本篇就通过图文的方式去讲解一下. 本篇内容仅涉及到文本方向.对齐的相关内容. 如有错误.不妥之处,欢迎大家指正. 一.相关属性 与文本方向.对齐相关的属性,主要与三个属性有关: Alignment.LineAlignment.FormatFlags. Alignment与LineAlignment的属性值都是StringAlignment枚举.StringAlignment枚举有三个成员:Nea

C# Word中设置/更改文本方向 一般情况下在Word中输入的文字都是横向的,今天给大家分享两种方法来设置/更改一个section内的所有文本的方向及部分文本的方向,有兴趣的朋友可以试下. 首先,从https://visualstudiogallery.msdn.microsoft.com/d3a38f74-3490-42da-bdb0-37fa5acebc36下载免费版.NET Word类库并安装,然后创建一个C# 控制台应用程序,添加引用及命名空间并参考以下步骤. 步骤1:创建一个新的Do

前面的话 一般地,正常网页文本方向都是从上到下,从左到右.实际上,有多种设置文本方向的属性,前面已经详细介绍过text-align,HTML全局属性中有一个"dir"属性就是专门用来设置文本方向的,设置文本方向的CSS样式有direction.unicode-bidi和writing-mode.本文将详细介绍网页文本方向的设置方法 text-align 水平对齐实现上影响的是一个元素中的文本的水平对齐方式,关于text-align的详细信息移步至此 值: left | center |

LSTM 文本情感分析/序列分类 Keras 请参考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/   neg.xls是这样的 pos.xls是这样的neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header=None,index=None) pos=pd.read_excel(‘pos.xls’,header=None,index=None) #读取训练语料完毕 pos[‘mark’]=1 neg[‘mark’]=0 #给训练语料贴上标签 pn=pd.conc

方法(一)编了这么久的程序,一直想找机会总结下其中的心得和方法,但回想我这段编程道路,又很难说清楚,如果按照我走过的所有路来说,显然是不可能的!当我看完了云风的<游戏之旅--编程感悟>和梁肇新的<编程高手箴言>我突然知道我要从何说起,我要怎么说了!从接触编程到现在已经至少要6年,虽然时间短,但我几乎每天都在编,而编程上突飞猛进的还是最近一两年,单纯编程上的进步,很简单就是经验,但你要理解才可以进步的快!这就是说,你的理论课要学好,才能学好编程,操作系统,网络原理,计算机体系结构,数

一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 实现我们自己的 kNN 创建简单测试用例 raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483,

tn是desert和tan共同开发的一种用于匹配,转写和抽取文本的语言.解释器使用Python实现,代码不超过1000行. github地址:https://github.com/ferventdesert/tnpy 前言 本文将利用引擎实现一个自然语言计算器,支持加减乘除和平方的计算.如下面的测试样例: 三平方加上四平方 如果2乘以3大于4的平方且3>8,那么输出5+4,否则输出12 如果今天下雨,则发送微博 3.4的7次方加上五分之一 3.4*2.7 二百八十除以五分之一 三点五乘以三十七

前提 入行已经7,8年了,一直想做一套漂亮点的自定义控件,于是就有了本系列文章. 开源地址:https://gitee.com/kwwwvagaa/net_winform_custom_control 如果觉得写的还行,请点个 star 支持一下吧 欢迎前来交流探讨: 企鹅群568015492  准备工作 终于到文本框了,文本框将包含原文本框扩展,透明文本框,数字输入文本框,带边框文本框 本文将讲解带边框文本框,可选弹出键盘样式,继承自控件基类UCControlBase 同时用到了无焦点窗体和键

一个例子: 一个简单的 登陆界面,有用户名.密码文本框.登陆按钮.  想要实现的效果是,用户输入用户名之后,点击Enter键进入到下一个文本框,同理,输入完密码之后,登陆按钮获得焦点,再次点击Enter键会登陆. 实现: 加一个文本框事件:enter 在里面写方法就行: private void enter(object sender, KeyPressEventArgs e)         {//回车跳转             if (e.KeyChar == 13)//其他方式:e.Ke

.<input type="hidden" value=""></input>对所有的文本框都起作用(隐藏域,多用于存数据) .<input type="text" value="" style="display:none"></input>对象隐藏后,对象不占任何空间 .<input type="text" value="

六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度 八.scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self): self.mean_ = None self.scale_ = None def fit(self, X): """根据训练数据集X获得数据的均

package dom4j_read; import java.io.File; import org.dom4j.Document; import org.dom4j.Element; import org.dom4j.io.SAXReader; /** * 使用dom4j获取xml的文本信息 * * @author mzy * */ public class Demo04 { public static void main(String[] args) throws Exception {

@disabled = "disabled", 只读属性 数据初始化 public JsonResult RateList(string dispatch_number, string target_currency) { var product = new[] { new { REQUEST_FUNDS_CURRENCY ="RMB" ,RATE_VALUE="2.32"}, new { REQUEST_FUNDS_CURRENCY =&quo

awk 常用示例 获取本机 IP 方式 /sbin/ifconfig |awk -v RS="Bcast:" '{print $NF}'|awk -F: '/addr/{print $2}' # 直接获取当前 IP 地址 /sbin/ifconfig |awk '/inet/&&$2!~"127.0.0.1"{split($2,a,":");print a[2]}' # 也是 直接获取当前 IP 地址 /sbin/ifconfig

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/

美团店铺评价语言处理以及分类(LogisticRegression) 第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 本文是该系列的第四篇 主要讨论逻辑回归分类算法的参数以及优化 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量,有很多的0,类似于前文说的category类的one-hot形式,得到的矩阵为稀疏矩阵) 比较朴素贝叶斯方法,逻辑回

朴素贝叶斯主要用于文本分类.文本分类常见三大算法:KNN.朴素贝叶斯.支持向量机SVM. 一.贝叶斯定理 贝叶斯公式思想:利用已知值来估计未知概率.已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A). 条件概率:P(A|B)表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率.基本求解公式: 现实中通常遇到这种情况:可以很容易直接得出P(A|B),而P(B|A)则很难直接得出,但我们更关心P(B|A),贝叶斯公式就是干这个用

目录 一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二.实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注:"决策树"分类器 三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后 四.评估 五.三种分类器的总结 六.后记 关于分类文本,有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自动分类文本的模型 相关的语言知识 按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练

来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 在我们的商业世界中,存在着许多需要对文本进行分类的情况.例如,新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组...... 但是,互联网上的绝大多数文本分类文章和教程都是二文本分类,如垃圾邮件过滤(垃圾邮件与正常邮件),情感分析(正面与负面).在大多数情况下,我们的现实世界问题要复杂得多.因此,这就是我们今天要做的事情:将消费者在金融方面的投诉