上一篇介绍了Tesseract库的使用(OCR库Tesseract初探),文末提到了Tesseract是用c/c++开发的,也有C#的开源版本,本篇介绍一下如何使用C#版的Tesseract. C#版本源码下载地址:https://github.com/charlesw/tesseract 源码是vs2015编译的,需要安装vs2015以上版本. 打开项目后如: 我们再添加一个winform项目,画界面如: 实现点击“选择需要识别的图片”,打开一张图片,调用算法并显示结果.比较简单.源码如下:

随着业务的越发复杂,对软件系统的要求越来越高,这意味着我们需要随时掌控系统的运行情况.因此,对系统的实时监控以及可视化展示,就成了基础架构的必须能力. Grafana官方网站 https://grafana.com/ Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知.它主要有以下六大特点:1.展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图.折线图.图表

MongoDB 是一款非常热门的NoSQL,面向文档的数据库管理系统,官方下载地址是:MongoDB,博主选择的是 Enterprise Server (MongoDB 3.2.9)版本,安装在Windows环境中. MongoDB使用BSON对象来存储,与JSON格式类型的键值对(key/value)类似,MongoDB数据库和关系型DB的存储模型对应关系: 一,设置Path环境变量 在Windows 环境中,MongoDB默认的安装文件存储目录是:C:\Program Files\Mongo

伴随着前期的基础积累,翻过API,读过一些Demo,总觉得自己已经摸透了Prefuse,小打小闹似乎已经无法满足内心膨胀的自己.还记得儿时看的<武状元苏乞儿>中降龙十八掌最后一张居然是空白页,在千钧一发之际以为自己要嗝屁了,一阵东风让苏乞儿明白了,最后一章要做的原来是——整合.没错,今天我们就来好好谈谈整合! 看懂API不代表你会灵活运用某个类,会用一些类不代表能实现小功能,耍的了小功能不一定会做可视化工具整合,整合之道,奥妙无穷! 前篇回顾:上篇<漫谈可视化Prefuse(四)---被

继上篇<可视化工具solo show>罗列出一些主要基于Java开发的软件.插件之后,又仔细揣摩了下哪些可以为我所用. 一番端详之后,准备挑出其中Processing和Prefuse两位大将出来一展雄威! (备注:上次和此次“solo show”都未提及gephi,并不是说它不入流,不上档次,恰恰它是一款高大上.优秀的可视化工具,只是这两篇都是在笔者继初探gephi源码绊脚后对一些工具的探讨对比,所以没有将其入列.) 1.Processing: Processing 的最初目标是开发图形的 s

MongoDB: 1.下载地址:http://www.mongodb.org/downloads(32位还是64位自行选择).我下载的是:mongodb-win32-x86_64-3.2.4-signed.msi 源码地址:https://fastdl.mongodb.org/src/mongodb-src-r3.2.4.zip?_ga=1.146191420.943055734.1460080387 2.安装 一直点下去可以更换目录. 3. 安装准备MongoDB默认的数据目录为:C:\dat

Windows安装    安装Mongo数据库: 在发布本文的时间官方提供的最新版本是:2.4.0 ,如果不做特殊声明,本教程所用的版本将会是这个版本. 第一步:下载安装包:http://www.mongodb.org/downloads←单击此处,如果是win系统,注意是64位还是32位版本的,请选择正确的版本. 第二步:新建目录“D:\MongoDB”,作为mongoDB根目录 第三步:解压下载到的安装包,把解压包中的所有文件拷贝到”D:\MongoDB“目录 第四步:在“D:\MongoD

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti

转自: MySQL慢日志查询全解析:从参数.配置到分析工具 - MySQL - DBAplus社群——围绕数据库.大数据.PaaS云,运维圈最专注围绕“数据”的学习交流和专业社群http://dbaplus.cn/news-11-694-1.html 一.慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认值为

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To

英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt

先啰嗦几句,最近工作比较忙,再加上自己又开设了一个小站(简单点),没时间写博客,都快憋坏了,趁着周末有时间,抓紧来一篇~ HTTP VISUAL是一款HTTP可视化工具,它可以记录HTTP请求,包括请求头部.参数.请求体等等(可以理解成HTTP请求快照),以方便开发人员详细研究某个请求,避免HTTP请求一次就消失的尴尬. HTTP VISUAL实现起来并不困难,起码在技术上没什么难点,但是HTTP VISUAL天然提供了一个公网环境,很多时候我们自己的电脑无法被公网访问到,也就无法接收来自公网的

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr

1.前言 从接触Redis也有两年,平时就使用它来做缓存层,它给我的印象就是很强大,内置的数据结构很齐全,加上Redis5.0的到来,新增了很多特色功能.而Redis5.0最大的新特性就是多出了一个数据结构Stream,它是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列,可以去了解学习一下哟.言归正传,之所以写下这篇文章是因为公司里面的电脑一直都有装Redis可视化工具,用起来很方便,感觉很有必要在家里自己的电脑装上一个,在安装使用的过程中也出现之前遇到的一些小问题,因此写下这篇博客记录一下. 2.

随着业务的越发复杂,对软件系统的要求越来越高,这意味着我们需要随时掌控系统的运行情况.因此,对系统的实时监控以及可视化展示,就成了基础架构的必须能力. 这篇博客,介绍下开源的可视化套件grafana的安装及其功能特点... 官网地址:Grafana 官方文档:Grafana文档 环境:CentOS7.4 64位 Grafana版本:5.3.2 一.Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知.它主要有以下六大特点

Redis安装教程: 1. Windows下安装教程: 下载:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases Redis 支持 32 位和 64 位.这个需要根据你系统平台的实际情况选择,这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到 D:\installUtils,解压后,将文件夹重新命名为 redis. 打开文件夹,内容如下: 打开一个 cmd 窗口 使用 cd 命令切换目录到 D:\installUtils\redis 运行: redis

使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-visdom/ ⚠️中间发现visdom安装的版本过低,导致发生了一些问题,后面更改了版本为最新版本0.1.8.8,所以可能会发现截图有些不同,但是功能不会有太多影响

昨日内容回顾 外键的变种三种关系: 多对一: 左表的多 对右表一 成立 左边的一 对右表多 不成立 foreign key(从表的id) refreences 主表的(id) 多对多 建立第三张表(foreign key) 一对一 foreign key+unique 单表查询: (1) where group by: 分组,通过某个字段 select age,count(1) from user group by age having avg(age)>25; having order by

2018-12-04 14:05:49 Visdom是Facebook专门为PyTorch开发的一款可视化工具,其开源于2017年3月.Visdom十分轻量级,但却支持非常丰富的功能,能胜任大多数的科学运算可视化任务.其可视化界面如图所示. Visdom可以创造.组织和共享多种数据的可视化,包括数值.图像.文本,甚至是视频,其支持PyTorch.Torch及Numpy.用户可通过编程组织可视化空间,或通过用户接口为生动数据打造仪表板,检查实验结果或调试代码. Visdom中有两个重要概念: en

17-索引   一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束和加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引- 唯一索引- 主键索引- 联合索引(多列) - 联合主键索引 - 联合唯一索引 - 联合普通索引 无索引: 从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时候,先去格外的文件找,定好位置,然后再去原始表中直接查询.但是创

目前市面上的Hive可视化客户端工具,大都是C/S模式的,安装使用都不是太方便,目前有一款基于WEB的可视化工具TreeSoft,通过浏览器就可以访问使用了,并且可以同时管理.维护.监控MySQL,Oracle等关系数据库. 1.配置数据库的连接参数,可以Hive,MySQL同时配置,方便查看原始数据,以及回写到MySQL的数据. 2.切库换数据库,查看及维护数据,同时可以在线执行SQL,查询数据.可以从Hive同步数据到MySQL等.