刚开始在微信公众号写文章,操作生疏,导致上一篇格式、链接都很乱,在此重新编辑,并添加实测视频和反馈收到的改进。
前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析(一)---结构化思维》,这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。
一、背景知识 目前已经存在很多的词向量模型,但是较多的词向量模型都是基于西方语言,像英语,西班牙语,德语等,这些西方语言的内部组成都是拉丁字母,然而,由于中文书写和西方语言完全不同,中文词语包含很少的中文字符,但是中文字符内部包含了很强的语义信息,因此,如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量,成为近些年研究的热点。
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce,首次在深度学习的框架下使用中文字形信息(Glyph),横扫 13 项中文自然语言任务记录,其中包括:(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
在使用Matplotlib进行绘图时,中文字体可能会显示为乱码,因为Matplotlib默认的字体不支持中文。为了在图表中正确显示中文,你需要进行一些额外的配置。以下是一个解决方案,它包括设置Matplotlib以使用支持中文的字体:
因为涉及到需要在linux将含中文的txt转换为pdf,所以若linux系统中没有安装中文字体,会出现乱码。那么接下来就记录一下在Linux CentOS 7中如何安装字体库以及中文字体。
在 Python 中,可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符,其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符,并提取出来。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现,在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程。 Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为:http://jaist.dl.
众所周知,网络安全风险评估从设备识别开始,所以能否对物联网设备进行精准的识别对物联网安全研究有着重要意义。在我的上一篇《物联网资产识别方法研究综述》中已经介绍了物联网资产的相关识别方法。在文章的最后提到了以一种基于机器学习与人工标记相结合的方法对物联网资产精确识别。如果采用机器学习的方法来解决识别,那么描绘物联网资产的特征就变得尤为重要。接下来本文就来介绍开放HTTP服务的物联网设备的特征。
在安装一些服务的时候,会涉及到字符编码与字体的问题,字符编码一般在数据库或代码级别设置,字体一般是在系统级别设置。如安装使用jira或confluence的时候,使用一些宏的时候经常会出现乱码的问题,还有就是程序中有中文的时候,在linux系统上总会乱码。
我最近在给自己的公众号分栏目, 恰好可以用里面的文字来给公众号logo生成文字云
选自arXiv 作者:Tailing Yuan等 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日,清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集(Chinese Text in the Wild,CTW)——一个超大的街景图片中文文本数据集,为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前,该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符,规模远超此前的同类数据集。研究人员表示,未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接:https://ct
由于某项目的特殊性,开发数据库环境有两套,两边都可能对表结构进行一些修改,因此写了一个工具,比对两边的结构元数据,其中碰到一个问题,很细微,但确实值得注意,在此记录下。
“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
最近给甲方爸爸做渗透测试时发现了一个诡异的SQL注入,之所以说诡异,是因为该系统数据库连接编码与实际的数据库编码不一致,并且数据库表字段名使用了中文的字段名,导致通过正常手段无法获取到数据库数据。
针对识别图片中的文本信息识别,分为文本区域检测,之后是将文本区域的字符分割,分割以后开始进行字符识别。
matplotlib是python绘图最基础的工具包,但是一直以来matplotlib对中文都不是非常友好,默认情况下绘图时中文显示是乱码。
字体设计是一件非常有趣的事情,但是对于一些朋友来说面对字体设计时总有些小烦恼。所以今天和大家分享的更像是一个字体设计的“过程”,七种招式我们“刚柔并济”分为灵感篇与方法篇,从字体设计最初的思考入手,看看字体设计的灵感都是从何而来,又是如何一步步实现有逼格的字体。希望本期的分享能让你面对字体,春暖花开~
说来也巧最近不知道发点什么文章,在后台测试代码的时候看见网友在文章“修改网页自定义字体的CSS代码+图文教程”反馈,怎么在css里汉字和字母使用不同的字体,应该怎么判断和实现,这个问题问得好,文章有内容了,哈哈哈,因为没使用过中英文分开设置字体,所以我也得先去补习一下,搜索了下关键字,其实跟上篇文章也差不多,只是多个一个写法,使用 font-family 的调用方法,根据font-family的原则,假如客户终端不认识前面的字体,就自动切换到第二种字体,第二种不认识就切换到第三种,以此类推。假如都不能识别就调用默认字体,代码示例如下:
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理,陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
再谈seo基础教程url优化篇 网站做出来是给用户看的,也是给搜索引擎看的,在做网站之前,就建议规划好网站的url,考虑其是否对搜索引擎优化,对其进行seo优化设置。注:如果想学习seo,不建议一次性系统学习seo基础教程,耗时长且效果不好,建议的学习方法是把握重点,再在平常的工作中积累。 部分对搜索引擎友好的点,很容易实现,但却被很多seo人忽视掉了,url设置就是很典型的优化点,其设置简单,但作用很大,且容易被忽视。在url结构的优化方面,建议的做法与原则是:越简单越好,越平常越好。 在此,提供几个具
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
上次提到的软件下载的页面已经写完了,接下来就是往页面中丰富内容,我会放一些自己用过的比较好用的软件工具,下载地址,有官方网站的我会放上官方网站的地址,没有的话,会以网盘的方式进行分享,目前内容不多,以后会逐渐的完善,对于一些安装上需要一点操作的,以后考虑写一些教程之类的文章。网站没有做成响应式的,所以手机端访问的效果不是很好,后期考虑优化,先来看一下页面的效果。 软件下载 https://www.rdonly.com/tooldown.html 页面样式做的很简洁,点击相应的图标之后,会出现,软件下载地址的
静电说:其实爱奇艺换LOGO已经十几天的时间了,从静电手机上的应用LOGO看起来,确实已经跟之前不一样了。来看看新LOGO吧!
a.制作需要的水印图片,获取相应的水印信息,如倾斜,大小比率,颜色,图片中水印与水印的距离等。收集相应的没有水印的营业执照图片;
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
摘要: Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通,详细介绍Matplotlib的使用方法,通过代码示例和中文注释,帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
上篇我们了解了 PEG.js 的基础使用,忘记的童鞋建议复习一下,对于本文的食用效果会更佳哦!
AI 科技评论按:随着苹果机器学习日记(Apple ML Journal)的开放,苹果分享出的设计自己产品、运用机器学习解决问题的故事也越来越多。近日苹果在上面就放出了一篇关于识别手写中文的文章,介绍
Recurrent Neural Networks for Steering Through Time
在我们进行前端开发时,针对项目优化,常会提到一条:针对较小图片,合理使用Base64字符串替换内嵌,可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下,必须是小图片,大小不要超过多少KB,等等。 那么,Base64又到底是什么呢?
总之,每一种字体都会体现出一定的设计理念。选用恰当的字体,会让整个页面看起来更加和谐,而字体使用不当,则会让页面看起来很奇怪。
导读:随着机器学习的不断发展,医疗领域也在发生巨大的变革,下面我们将对人工智能在医疗领域的实践做一个简单的介绍。 “数据挖掘即为深入分析数据直到得出满意结果的过程” -----佩德罗·多明戈(PedroDomingos) (1)结肠镜息肉检测 结肠直肠癌患者的死亡率极高,居世界死亡率第三位。大约在50年前,医生开始用结肠镜检查结肠息肉,然后再对可能是癌性的息肉进行活检(毕竟不是所有的息肉都是癌性的),以诊断结肠癌。 但是以上过程依赖于人眼判断,错误往往难以避免。医生有可能会漏掉带有癌性的息肉,也有可能会将这
前端开发中,之前都是Designer给我们切好图,给出readline,所以我们前端工程师基本不自己动手切图,现在换了新的公司,需要我们自己手动切一些图。Designer制作好的psd的图片如下:
不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。
在抓取网页的时候只想抓取主要的文本框,例如 csdn 中的主要文本框为下图红色框:
Deep Learning for Human-Centered Semi-Autonomous Vehicles
会有乱码现象,其实就是因为字符集编码不一致的问题,就好像中国人和外国人谈话一样,互相不懂对方在说啥。字符集编码也是如此,本来就是一段GBK编码的文字,却要用utf-8的编码格式去解码,就当然是鸡同鸭讲会出现乱码啦,这个时候就得使用GBK编码的格式去解码才不会出问题。如果互相都是使用的GBK编码后,那就像中国人和中国人都说普通话一样,就能听懂对方在说什么,这样才不会出现乱码。
大数据文摘重磅译制:最In的无人车课程视频+中文字幕! 本周更新至:第三讲(1) 卷积神经网络:驾驶任务端到端学习 Convolutional Neural Networks for End-to-
大数据文摘重磅译制:最In的无人车课程视频+中文字幕! 本周更新至:第三讲(2) 卷积神经网络:驾驶任务端到端学习 Convolutional Neural Networks for End-to-
JPinyin对汉字转拼音的支持,主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件,如下图所示:
PDF可以分为文字型PDF和图片型PDF,文字型PDF即可以选中文字内容的PDF,反之图片型PDF即无法选中文字的PDF,其内容实际上是图片。
【新智元导读】Github 用户 kaonashi-tyc 将字体设计的过程转化为一个“风格迁移”(style transfer)的问题,使用条件 GAN,训练神经网络自动将输入的汉字转化为另一种字体(风格)的汉字,效果相当不错。 今天为大家介绍一个使用 GAN 自动生成中文字体的项目。 创造字体是件很困难的事情,创造中文字体就更难了。 要创造一套符合 GBK(中国政府规定的字符集)的字体,设计师需要为超过 26000 个汉字做设计,有时候需要花好几年的时间才能完成。 为了解决了这个问题,Github 用户
大数据文摘重磅译制:最In的无人车课程视频+中文字幕! 本周更新至:第二讲(2) 深度强化学习-运动规划之深度Q学习 Deep Reinforcement Learning for Motion Pl
译者:王恒 审校:朱玉雪 本文长度为685字,预估阅读时间2分钟。 我们今天要向大家介绍应用市场正在发生的变化以及潜在原因 SensorTower 针对排名前15的 app 做了一个分析研究,这些
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