很多人都会遇到这样的情况，看到一款很好看的字体，想要拿来用，但是却不知道这款字体是什么字体，或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计，但是不确定是否有出现侵权的情况。
这款 Chrome 插件支持编辑 Word、Excel、PPT 文件，完全可以取代 Microsoft Office / WPS 本地软件
在 素材 面板中 , 选择 " 文本 " 选项卡 , " 智能字幕 " , 然后选择 " 识别字幕 " , 即可设置字幕 ;
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
一款集多重功能为一体的字幕制作软件，丰富又便捷的免费字幕编辑功能（字幕时间调整、字幕文本校正、字幕样式添加），加上浅显易懂的操作界面，让制作美观易读的字幕变得无比简单。字幕大师还提供了多种字幕预设样式，供用户直接套用，十分便利，懒人必备！
如果用分词的方法去匹配获取比较麻烦，cpca包提供了便捷的调用函数transform。
哦，不！你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了，并且大写也弄成了小写。像句子”I reset the computer. It still didn’t boot!”已经变成了”iresetthecomputeritstilldidntboot”。在处理标点符号和大小写之前，你得先把它断成词语。当然了，你有一本厚厚的词典dictionary，不过，有些词没在词典里。假设文章用sentence表示，设计一个算法，把文章断开，要求未识别的字符最少，返回未识别的字符数。
这是一个万全的解决方案！只需要花80元再动动手，就可以将哈利波特的魔杖与人工智能结合到一起！它就是用全志V851s做的赛博魔杖！
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的，以确定结果。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
文字说视频制作，快闪文字视频制作，视频字幕动画字说，一键合成美册快字幕动画视频。一键自动识别字幕，歌词视频，文字视频，卡拉ok视频字幕，vlog视频加字幕，文字动画视频，3D环绕视频， 多种字幕特效任意使用！快闪文字、AE特效字幕，你想要的字幕全都有！
前面文章《Android SurfaceVeiw划矩形截屏存放到RecyclerView中》已经通过手指划矩形把图片存入到RecyclerView中了，以前也加入过TeseractOCR的识别，因为截取的图像不理解 ，所以识别的效果也不好，所以这次利用截图方式再做一个简单的图像预处理来看看识别效果。
MQTT协议是1999年IBM公司发布的一种基于发布/订阅（Publish/Subscribe）模式的轻量级通讯协议。MQTT协议的底层构建基于TCP/IP协议，它的特点是其规范简单，非常适用于低性能、低开销和有限带宽的物联网场景。作为一种轻量级的传输协议，MQTT协议的传输过程有三方构成，分别是发布者（Publish）、代理（Broker）和订阅者（Subscribe）。如图1所示。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。
最近在使用 IIS 发布 PHP 网站时，我遇到了一个前端问题，即字体库文件 404 错误。这个问题的根本原因是 IIS 未能正确识别字体文件类型，导致浏览器在加载页面时无法正确获取所需字体资源，进而触发了404错误。这样的问题会导致网站页面的显示不正常，影响用户体验。
cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com/problems/design-tinyurl and it returns a short URL such as http://tinyurl.com/4e9iAk.
本文实例为大家分享了Android自定义控件打造平行空间引导页的具体代码，供大家参考，具体内容如下
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
在特定条件下，12位的UPC-A条码可以被表示为一种缩短形式的条码符号即UPC-E条码。UPC-E不同于EAN-13和UPC-A商品条码，也不同于EAN-8，它不含中间分隔符，由左侧空白区、起始符、数据符、终止符、右侧空白区及供人识别字符组成。UPC-E编码长度为8位数字，是由0或者1开头的7位产品编码+1位校验位组成。下面我们会详细介绍批量生成UPC-E条码的具体方法。
键盘连接到计算机有多种方式，有线键盘鼠标在生活中最常见，适用范围也很广泛，但有线连接不仅对操作距离有限制，而且给携带造成了不便。不仅如此，繁杂的线缆还很容易把桌面弄得凌乱不堪。无线键鼠非常好地解决了上述问题。无线键鼠又分为蓝牙类型和2.4GHz 类型，文中所指的无线鼠标一般指2.4GHz 类型。值得注意的是，虽然蓝牙键鼠的工作频段也是2.4GHz 频段，使用的却是蓝牙通信协议，符合蓝牙标准。而2.4GHz 类型的键鼠主要指利用专属无线协议开发的无线产品。2.4GHz 类型的无线键鼠，一般在计算机的USB 接口处插上一个适配器，鼠标和键盘通过电池供电。
WiFi物联网智能插座硬件设计的重点就是电能计量，为此单独写一篇博文讲解电量计量的设计方案和实现原理。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
哦，不！你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了，并且大写也弄成了小写。 像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。 在处理标点符号和大小写之前，你得先把它断成词语。 当然了，你有一本厚厚的词典dictionary，不过，有些词没在词典里。 假设文章用sentence表示，设计一个算法，把文章断开，要求未识别的字符最少，返回未识别的字符数。
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
在新PR面前，剪映还香吗？P22022版已经出来一段时间了，在你们卖挤牙膏之前，不妨看看它的新功能，除了导入导出界面进行了大改这种一打开软件就能体会到的变化，还有一些非常值得一提的功能，更新语音识别字幕。是的，现在P2也时装了这个功能，而且并不是解决了有无问题。
https://cloud.tencent.com/document/product/866/37657
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在电影《大侦探福尔摩斯》中，福尔摩斯能够根据两个英文字母的笔迹，判断书写者的才能与性格特点，识破对手的伪装。 如此神奇的笔迹理论听起来像
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
实现功能——实现对于不同字符串以及之前出现过的字符串的识别，对于单个长度为L的字符串，复杂度为O(L); 代码不难懂，直接上（在识别字符串方面，个人觉得其好处远远大于hash识别——1.理论上都是O(L) 2.哈希弄不好撞车撞一大串，尤其是哈希策略不太好的时候，而这个绝对不可能撞，严格的O(L) 3.这个代码真心短，一点也不比hash长，只要你链表还会用） 1 type 2 pp=^nod; 3 nod=record 4 ex:longint; 5
本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码，其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API，极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。
1、根据mysql语法写出sql后交给服务层，分析器对sql语句进行词法分析和语法分析。
朋友小君是一家创业公司老板，最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂，员工工作效率因此被拖慢了不少。
先看下代码 1 namespace UpdaterServer 2 { 3 class Program 4 { 5 static void Main(string[] args) 6 { 7 if (args == null || args.Length == 0) 8 { 9 ServiceBase[] servicesToRun; 10
如果谈到这几年手机上各平台最常见的引流福利，必然是答题赢大奖系列小游戏了。像什么头号英雄，百万玩家之类的，充斥在我们生活中，同时也成为了我们生活中常见的娱乐方式。
AI 科技评论按：全世界都知道人工智能火、机器学习火。具体火到了什么程度呢？昨晚 NIPS2018 的售票情况可谓是最直观、也最惊人的展现了，作为一个研究人员们欣赏彼此论文、讨论学术话题的严肃学术会议，正会门票 11 分钟就宣告售罄，要比 Taylor Swift 演唱会门票还要抢手！
这些年，随着移动互联网的的发展，越来越多的企业都推出了自己的移动APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，我们开发出移动端身份证识别技术sdk开发包SDK，以满足各行业应用需求，给用户带来更好的体验。只需将安卓ios身份证识别技术sdk开发包SDK集成到APP中，即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
最近需要一个字母手势识别功能，字母 C 的识别，因为 C 简单又饱满。可是在网上也没找到什么特别好的库，倒是看了不少关于 GestureDetector 的介绍，单击双击滑动滚动，上上下下、左左右右、BABA的。 不过还是不知道怎么识别字母手势哈，可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光，挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案，整理并分享之。 远古的气息~ 哦，对了，这个方案很糙，但也相对简单，且有一定的参考性。08 年的原贴链接见「阅读原文」。我自己在研究的过程中找到了
tRPC-Go 中的 codec 模块的 FrameHead 的 construct 方法实现了 tRPC 协议栈的构建过程：
△ 来源：Bloomberg 量子位 李林 | 整理编译 认猫，是人工智能技术发展的第一推动力。 2012年，吴恩达和Jeff Dean带领的Google Brain研究小组用16000个处理器，建造了一个由10亿多个连接点构成的神经网络。随后，他们用1000万张从YouTube视频中截取的图片对这个神经网络进行训练，让它认出了猫。 昨天，创业公司Gamalon也以认猫为例展示了他们的AI，不过，这个AI不需要大量训练数据，只需要几张图片做例子。 说到这里，你大概能够猜到，他们用的一定不是深度学习。 这
上面就是这个结果和源文件，你看是不是。代码逻辑：既然转换成字符流了，那么我事先构建了一个字符数组，然后循环从这个字符流通道里面读取数据，然后将每一次的结果存储在字符数组中，并输出。由于是字符数组，后一次的读取会覆盖掉上一次char[]里面的数据喽。
编译系统的运行过程 源代码 --> 机器代码 解释器运行程序的方法 1.直接运行高级编程语言 2.转换高级编程语言码到一些有效率的字节码(Bytecode)，并运行这些字节码 ---- Python解释语言特点 "拆解"代码： 首先当用户键入代码交给Python处理的时候会先进行此法分析，例如用户键入关键字或者当输入关键字有误时，都会被此法分析所触发，不正确的代码将不会被执行 下一步Python会进行语法分析，例如当"for i in test:"中，test后面的冒号如果写成其他符号，代码依旧
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