gpload导入常见问题汇总 java写文件后使用gpload命令导入greenplum: 问题一: 报错信息:invalid byte sequence for encoding "UTF8” 0x00解决方案:  代码中使用replaceAll("\\u0000","") 问题二: 报错信息:no partition for partitioning key解决方案:  表通过date字段做partition,通过把时间控制在给定范围内解决 问题三:

目录: 一.识别库 二.从一张图片中提取多个条形码 三.注意事项 从博客园学了很多,本着分享的目的,希望后来者遇到类似问题时,不必重复造轮子,早点下班回家^-^. 一.识别库 目前主流的识别库主要有ZXing.NET和ZBar,这里我使用的是ZBar,ZXing.NET也试过,同等条件下,识别率不高. ZBar相关类库包括:libzbar.dll,libzbar-cil.dll,libiconv-2.dll; 很奇怪为什么不能直接引用libzbar.dll,实际使用时引用的是libzbar-ci

准备工作: 1.因为gpload是对gpfdist的封装,因此使用gpload之前必须开启gpfdist的服务,不然无法使用. gpfdist -d /home/admin -p 8181 -l /tmp/gpfdist.log & 开启服务的命令这里就不详解,可以参考我之前讲解的gpfdist文档: http://www.cnblogs.com/daojiao/p/4589038.html   2.系统需要安Python工具,因为我用的是红帽子系统(redhat),内置了此工具,因此不需要安装

有个项目要用到文字识别,网上找了很多资料,效果不是很好,偶然的机会,接触到百度大脑.百度大脑提供了很多解决方案,其中一个就是文字识别,百度提供了三种文字识别,分别是银行卡识别.身份证识别和通用文字识别,下面我们来测试下吧. 第一步:下载PHP文字识别demo 下载地址:https://git.oschina.net/jianqingwang/ocr 第二步:申请api 到百度大脑https://ai.baidu.com/tech/ocr/general申请api sa 百度大脑申请api 申请好

移动端证件识别智能图文处理,是利用OCR识别技术,通过手机拍摄身份证图像或者从手机相册中加载证件图像,过滤身份证的背景底纹干扰,自动分析证件各文字进行字符切分.识别,最后将识别结果按姓名.地址.民族.身份证号等项目分别导入到软件的数据库对应的字段当中. 如果您想了解更多或者获取demo15011261084联系百度搜索"车牌识别王晨" 优势所在: 1.识别率高,在移动端证件识别智能图文处理行业中,北京易泊快证通的字符分割算法源于清华,尤为出色.快证通支持支持Android系统,拍照功能

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

一.Express框架 1.1基本使用 创建http服务器特别麻烦,express框架解决了这个的问题. Express在node界的地位,就相当于jQuery在DOM界的地位.jQuery的核心就是“批量”,1个jQuery对象中可以封装多个原生对象.Express的核心就是中间件,Express说大真心不大,主要是因为他做的事儿大,而不是这个框架的功能多. 中文官网(实际上也是英语的):http://www.expressjs.com.cn/ 基于 Node.js 平台,快速.开放.极简的

Gpload安装手册(Linux版本) 一.python 2.7版本 Linux系统默认是安装python2.7的,如果没有需要手动安装(python版本要求2.4.4以上): 通过命令:python 查看Python版本信息,如下图: 二.PyYAML包安装 2.1安装命令 安装命令:pip install pyyaml 2.2 检查安装 输入:python 输入:import yaml 没有报错,则表示安装成功,如下图: 报错则需要重新安装: 如果pip命令安装不上,则可以离线安装: 3.3

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

http://www.hankcs.com/nlp/segment/ictclas-the-hmm-name-recognition.html 本文主要从代码的角度分析标注过程中的细节,理论谁都能说,但没几人能做出一个实用高效的系统.在得出粗分结果之后,需要对其进行人名.翻译人名.地名识别,然后重新KSP得出最终结果,在ICTCLAS中,这些标注都是通过HMM模型实现的. 人名识别例子 以“王菲”为例,粗分结果是“始##始, 王, 菲, 末##末,”,很明显,粗分过程并不能识别正确的人名,因为“

http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活

1. 本次使用利尔达的CC3200底板,完全兼容官方CC3200-LAUNCHXL,如果上电之后驱动识别为2路串口,是有问题的.原因是FT2232外接的EEPROM没有烧写固件. 2. 安装FT_Prog_v2.8.2.0 Installer.exe工具. 3. 打开软件 3. 选择Devices-> scan and parse,扫描到你的板子,如果没有烧写,基本全是FFFFF 4.选择需要烧写的xml文件,按下图操作,Apply Template 5. 烧写固件Program Device,

使用MACOS发现在Android开发环境完整的情况下,接入小米,SAMSUNG,HTC,ZTE等手机都可以自动识别,如果暂时不能识别,只需要在 adb_usb.ini 中设置之后也可以识别,并可以在DDMS中查看LOGCAT,唯独华为的手机不可识别.USB开发调试也设置了,但是在Windows下却可以识别,为什么呢?别急,有工程模式: 在拨号界面输入:   1 *#*#2846579#*#* 找到->"ProjectMenu"->“后台设置”->“USB端口设置”

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

在电脑上配置了Java的环境变量,但是在cmd框中仍然无法识别: 解决方法:cmd.exe右键---以管理员身份运行,即可识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

假设网站A有以下功能需求:1,pc端微信扫码登录:2,微信浏览器中的静默登录功能需求,这两种需求就需要用到用户的unionID,这样才能在多个登录点(终端)识别用户.那么这两种需求下用户的unionID该如何获取呢? 1,先看pc端的解决方案 以snsapi_login为scope发起网页授权,先拿网站应用的appid和secret用授权接口获取“网页授权access_token”,再利用“网页授权access_token”通过“拉取用户信息的api接口”拉取用户信息从而获得unionId. 此

用来判别类型的方法有好多,整理了一下4种方法,平时用的时候,在不同情景下,还是要结合着使用的. 方法一 typeof:可以识别标准类型,除了Null:不能识别具体的对象类型,除了Function <script> var t = typeof(1); console.log(t); // t==="number" var t = typeof(new Number(1)) console.log(t); // t==="object" var t = t

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把