最近在github上面看到一个开源的ocr文字识别库,感觉效果还可以,所以在这里介绍一下,这个项目的原地址在:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract. tesseract库支持你训练自己的文字识别模型,当然其本身已经提供了几十种不同语言模型,你也可以直接下载使用,最新的4.0版本使用了LSTM神经网络框架, 在识别中文方面效果还是不错的.tesseract有两种使用方式,一种是安装完成以后,通过命令行向tesseract应用传入要解析的图片,翻译完成

简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1. Load Data 数据简介:Pima Indians Diabetes Data Set 下载 :Data download --> 保存为:pima-indians-diabetes.csv from keras.models import Sequential from keras.lay

在<HT图形组件设计之道(二)>我们展示了HT在2D图形矢量的数据绑定功能,这种机制不仅可用于2D图形,HT的通用组件甚至3D引擎都具备这种数据绑定机制,此篇我们将构建一个3D飞机模型,展示如果将数据绑定机制运用于3D模型,同时会运用到HT的动画机制,以及OBJ 3D模型加载等技术细节,正巧赶上刚发布的iOS8我们终于能将基于HT for Web开发的HTML5 3D应用跑在iOS系统了. 首选我们需要一个飞机模型,采用HT for Web构建3D模型可采用API组合各种基础模型的方式,但今天

Introduction to Model/View Programming       QT4 介绍了一系列新的 Item View 类,这些类使用Model/View结构来管理数据和数据如何呈现给用户.这种结构使程序员更加灵活的开发和定制呈现数据界面,Model/View结构提供标准的Model接口让各种数据资源都能够被存在的Item View使用.   The model/view architecture       MVC是一种源于 smalltalk的设计模式,经常用来构建应用程序界

像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程 https://mp.weixin.qq.com/s/M_i38L2brq69BYzmaPeJ9w 直接参考开源目标检测代码luminoth https://github.com/tryolabs/luminoth 选择这份代码原因是此代码结构清晰.有完善的文档,且使用主流框架tensorflow,python语言编程易于修改调试. 文档:http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/ 几点经验

造轮子是那帮搞研究的“科学家”干的事情(类似E&E里的explore),“工程师”的职责是利用已有的东西解决问题(类似E&E里的exploit). 其次,即使以工程师的角色解决业务问题,要想做好也有很多工作要做,不是“抽特征跑现成模型”能概括的,见下图吧. 作者:lambdaJi链接:https://www.zhihu.com/question/49308355/answer/157201395来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.

在上一次总结中,总结了NN的基本结构. 接下来的几次课,对一些具体细节进行讲解. 比如激活函数.参数初始化.参数更新等等. ========================================================================================= 首先,课程做 一个小插曲: 经常使用已经训练好的模型>>Finetune network 具体例子: 使用现成模型,修改部分层,使用现成的参数做初始参数. 以caffe为例,其提供了很多现成的模

需求: 数据库使用飘雪算法保存唯一标识  是一个18位长整形 将数据输出到浏览器时出现了精度丢失问题,这是一个重大的BUG.如果没解决好整个项目都要改一遍. 讨论有三个办法 1.把所有实体 数据模型的long值手动换成string类型.——-这是一个工作庞大且极度无聊的事情,并且给人感觉很不好 2.将模型转换成json字符串,或者对象. ———前者是将工作丢给前端,然后前端不干了....略, ———后者需要定义一个规则,在需要更改的地方加上一个标识,json转换的时候就会将数据转换成string

转自:https://dawnarc.com/2018/03/next-gen%E9%94%88%E8%BF%B9%E6%9D%90%E8%B4%A8%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E4%BE%8Bblender-sp-ue4/ 1,准备Mesh 准备一个现成模型资源.这里从Blender中提取现成的猴头模型 按住Shift + A -> Mesh -> Monkey 自动生成UV 然后执行Smooth 然后增加细分级别 最终效果: 2,导出FBX F

人脸照片自动生成游戏角色_ICCV2019论文解析 Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Shi_Face-to-Parameter_Translation_for_Game_Character_Auto-Creation_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 角色定制系统是角色扮演

Caffe2训练好的模型可在Model Zoo下载,下载的命令很简单,接下来以下载和使用squeezenet为例,进行简单说明. 1.浏览可下载的模型 已有模型都放在github上,地址:https://github.com/caffe2/caffe2/wiki/Model-Zoo,当前有caffe和caffe2两种版本的选择. 2.选择下载模型 注意名字为小写,有些会加下划线,我们这里选择caffe2的版本 下载并安装(安装目录为/usr/local/caffe2/python/models)

自: http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/6057033 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-ecl-emfvldt/ http://blog.csdn.net/james999/article/details/1624747 EMF Validation Framework 提供了对 EMF eObjects 的校验框架,和 EMF EValidator AP

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

作者:zuoxiaolong8810(左潇龙),转载请注明出处,特别说明:本博文来自博主原博客,为保证新博客中博文的完整性,特复制到此留存,如需转载请注明新博客地址即可. 本章我们讨论一个除前面的单例以及代理模式之外,一个WEB项目中有可能用到的设计模式,即观察者模式. 说起观察者模式,LZ还是非常激动的,当初这算是第一个让LZ感受到设计模式强大的家伙.当初LZ要做一个小型WEB项目,要上传给服务器文件,一个需求就是要显示上传进度,LZ就是用这个模式解决了当时的问题,那时LZ接触JAVA刚几个月

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(

模型绑定的本质   任何控制器方法的执行都受action invoker组件(下文用invoker代替)控制.对于每个Action方法的参数,这个invoker组件都会获取一个Model Binder Object(模型绑定器对象).Model Binder的职责包括为Action方法参数寻找一个可能的值(从HTTP请求上下文).每个参数都可以绑定到不同的Model Binder;但是大部分情况我们都使用的是默认模型绑定器-DefaultModelBinder(如果我们没有显式设置使用自定义的M

[本文转自]http://blog.sina.com.cn/s/blog_a6fb6cc90101hh20.html   作者: 一去丶二三里 关于Qt中MVC的介绍与使用,助手中有一节模型/视图编程(Model/View Programming)讲解的很清晰.     Qt包含一组使用模型/视图结构的类,可以用来管理数据并呈现给用户.这种体系结构引入的分离使开发人员更灵活地定制项目,并且提供了一个标准模型的接口,以允许广泛范围的数据源被使用到到现有的视图中.     模型 - 视图 - 控制器

MVC视图和控制器对象相结合,其结果是模型/视图结构,仍然分离了数据与呈现给用户的方式,使得它可以在几个不同的视图中显示相同的数据,并实现新类型的视图而无需改变底层的数据结构.为了灵活的处理数据输入,则引入委托的概念.在此框架中引入委托的有点事:允许项目数据显示和自定义编辑. 模型与数据源进行通信,在这个体系结构中为其它组件提供了一个接口.通信的性质依赖于数据源的类型以及模型的实现方式. 视图从模型中得到模型索引,这些都是引用到数据项.通过为模型提供模型索引,视图可以从数据远中检索数据项. 在标

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

数据库对层次结构的处理模型有好多种,能够依据自己的需求来设计模型.当然最简单的也是最easy设计的模型就是所谓的邻接模型.在这方面,其它数据库比方Oracle 提供了现成的分析方法 connect by,而MySQL在这方面就显得有些薄弱了. 只是能够用MySQL的存储过程实现ORACLE相似的分析功能 这样,先来创建一个简单的数表. create table country ( id number(2) not null, name varchar(60) not null); create