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    【通用文字识别OCR场景、多语种、高精度

    通用文字识别OCR是一种文本识别技术,它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本,并将其转换为可编辑的文本文件,尤其是涉及多种语言的文本识别。...随着科技的发展,部署OCR的方式也越来越多,其中一种是通用文字识别OCR API。 通用文字识别OCR API是一种模块化的解决方案,它为开发者提供了访问OCR服务的简单方法。...通用文字识别OCR API可以提供从文本提取信息的功能,例如扫描条形码或二维码等,它可以自动识别出文本中的数字和字母,然后将其转换成机器可以识别的文本格式,省去了手动输入的麻烦。...大家可以使用 APISpace 的 通用文字识别OCR,它是场景、多语种、高精度的整图文字检测和识别服务,多项指标行业领先,可识别中、英、日、韩、法、德多种语言。...通用文字识别OCR API为开发者提供了一种简单、实用的方法来实现OCR功能,使用它可以极大地提高开发者的工作效率,减少工作时间,降低开发成本。

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    OCR产业应用实战,类别电表读数识别方案详解

    https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning 所有源码及教程均已开源,欢迎大家使用,star鼓励~ 基于深度学习技术 实现电表读数识别 本场景要解决类别电表识别任务...项目难点: 在数据方面,电表种类、数据少、拍摄角度多样且部分数据反光严重。 如何从零标注电表数据,选择何种标注软件能够最快速度构建数据集?...项目方案: 基于上述难点,飞桨开发者技术专家不断进行尝试,最终选用了飞桨文字识别套件PaddleOCR中的PP-OCR模型进行了微调与优化,其检测部分基于DB的分割方法实现,直接解决了电表数据中的倾斜问题...PP-OCR模型经过大量实验,其泛化性也足以支撑复杂垂类场景下的效果。 在数据标注工具上,使用PPOCRLabel实现半自动标注,内嵌PP-OCR模型,一键实现机器自动标注,且具有便捷的修改体验。...方案优化: 在优化方面,首先对PP-OCR模型的检测部分进行初步微调,然后通过对数据的进一步分析,发现原始图像分辨率较大,进而调整EastRandomCropData的尺寸,放大输入模型前的图像尺度。

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    加速向量搜索

    加速向量搜索Lucene中向量搜索的先前状态如我们之前所述, Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局...当最初引入时,搜索是在单个线程中顺序执行的,一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失,因为搜索单个的大小是亚线性的。...通过在段搜索之间共享信息来加速向量搜索当我们使用基于的系统(比如HNSW)来寻找一个点的最接近的邻居时,其实是在用两种策略:一种是广泛探索,另一种是针对性利用。...5 该显示,随着2月7日的改变提交,每秒查询数量从104查询/秒增加到219查询/秒。对召回率的影响搜索加速以稍微降低的召回率为代价。...ii) 我们的新方法在相同召回率下实现了更好的性能(Pareto优势):它在性能上优于我们之前的搜索策略(7所示)。

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    站点性能优化

    站点中,图片资源对于页面的加载和整体的用户体验有更明显的影响。最常见的问题是图片加载慢。对应的优化策略包括: 图片优化:进行图片压缩/缩放和选择正确的图片格式。...在选用图片格式时,一般可以基于一些简单规则来筛选:在兼容性支持的情况下,可以选用 WebP,否则可以通过动和透明度两个需求点来进行筛选: 动 可以使用 GIF 或者是视频格式。...根据用户侧的显示需求(如头像、缩略图、商品等),通过对象存储服务(如七牛、阿里云 OSS)所提供的压缩或缩放等功能处理后返回使用。 2....网络传输优化 2.1 使用 HTTP/2 协议 使用 HTTP/1.X 协议时,浏览器有同源最大并发连接数的限制,且 HTTP/1.X 不支持多路复用,因此一个站点想要获得较完整的视觉呈现,会有一定程度的延迟...使用 HTTP/2 前的常见优化方案包括: 使用精灵 / 雪碧,减少 HTTP 请求数。 10kb 大小以内的图片资源使用 base64 编码,减少 HTTP 请求数。

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    DeepAI 实践|警告⚠️

    $4.99/月 可享受: 每月可生成 500 张的图像 每 $5,可多生成 500 张的图像 隐私图像生成 AI 库完整的生成风格 调用 API 无广告 DeepAI 的许可条款表明: 通过 DeepAI...\ https://api.deepai.org/api/cyberpunk-generator 上面执行的命令行中,其风格依旧是赛博朋克,采用了了默认的尺寸1:1,生成了一张默认有四个网格的图像...我们来感受下其强大的结果。 当然,我们还可以通过多种编程语言调用。...我们再来欣赏几幅~ 总结 整个使用体验下来,可以总结如下: 使用简单。只需要填写提示,选择风格即可生成一幅图像。提示填写得越具体,生成的图像越生动。...如果生成一幅人物,可能生成一个三头一身的人物,需要多次生成或调整提示信息,才有一张合适的图像。 本文操作在没有登录注册情况下操作,被限制访问次数。建议登录注册使用。

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    OCR终结了?旷视提出支持文档级OCR模态大模型,支持中英文,已开源!

    : 甚至可以将图片中的表格转换成latex格式: 当然,作为模大模型,通用能力的保持也是必须的: Vary表现出了很大的潜力和极高的上限,OCR可以不再需要冗长的pipline,直接端到端输出,且可以按用户的...通过大模型极强的语言先验,这种架构还可以避免OCR中的易错字,比如“杠杆”和“杜杆”等, 对于模糊文档,也有望在语言先验的帮助下实现更强的OCR效果。...受大模型启发打造 目前的模态大模型几乎都是用CLIP作为Vision Encoder或者说视觉词表。...但是对于密集和细粒度感知任务,比如文档级别的OCR、Chart理解,特别是在非英文场景,CLIP表现出了明显的编码低效和out-of-vocabulary问题。...在保持vanilla模态能力的同时,激发出了端到端的中英文图片、公式截图和图表理解能力。

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