以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
曾几何时，微信聊天最怕对方发图： 电话多少，截图发你；快递单号多少，截图发你；地址多少，截图发你......，简直逼死强迫症。 好在有了文字识别（OCR）这类强大、方便的AI工具拯救，摁住图片，一键提取。 但是，如果“截图”是一张表格 （格式多，又复杂） 呢？ 手输是不可能手输的。 尽管也能识别出文本信息，但对于工作需转化为Excel格式的，其识别出的杂乱结果又得激起一众强迫症了。 01 工欲善其事必先利其器 事实上，除了日常表格识别需求， 在金融、医疗、物流、电商等行业，由
小编从来都是雨露均沾，让mac系统的小伙伴酸了那么久，今天必须安排一个神器——OCR文字识别工具。
用 word 编辑文章的时候，你有为敲公式而感到头疼吗？即便 latex 输入公式较于 word 更加方便快捷，但是它繁多的公式符号也是让人头大呀。
对于广大强迫症患者来说，比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图；更可怕的情况是截图是一张张表格；地狱级别的情况是表格不但数据海量，格式还多而复杂，使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码，甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本，相比表格识别V2，表格识别V3覆盖场景更加广泛，对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
一款使用Python编写的图像内表格数据提取工具，可以高效识别PDF原件、扫描件、复印件、彩色（黑白）照片、截图内的数据表格，提取后转为Excel文件输出。
如果你的同事给你发来表格，哦，准确的说是一个图片式的表格。你需要转换成Excel表格然后再进行编辑。
pdfminer3k 是 pdfminer 的 python3 版本，主要用于读取 pdf 中的文本。
近期受新冠疫情影响的地区，部分已经开始逐步复学。巩固防疫成果，健康申报是重中之重。想要把孩子顺利送到学校，健康码、行程卡、核酸检测记录样样得齐全。 以深圳为例，返校前3天学生及同住人都需要提交健康码、行程卡、核酸检测记录截图，于是家长们每天截图、填写、申报，老师们也要盯着微信群收集、统计、汇总，不能漏、不能错、不能迟。 现在，腾讯云、腾讯技术公益联合腾讯问卷推出疫情健康申报服务，在腾讯云微搭低代码能力的支持下，基于腾讯云AI和优图实验室提供的OCR文字识别技术，快速识别健康码、行程码、核酸检测等关键信息，帮
为什么需要提取文本图像中的表格区域？如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置，但是表格的结构肯定是被抛弃了的。虽然乍一看去没什么不对，但是没有线的表格是没有灵魂的。。。。
在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
uTools是一个非常强大的生产力工具箱软件，它自由集成了丰富的插件，可以快速匹配场景功能，用完即走。快捷键Alt+Space可以快速呼出搜索框，可以快速打开这些工具。单击鼠标中键可以呼出快捷面板，面板里面有各种常用的小工具，让你的电脑操作更有效率，快速解决问题。
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
今天想要实现一个功能是将word内容转换成HTML，查看了网上的代码，还是比较简单的，python中的PyDocX类库可以实现功能。但是存在一个问题，就是word2003版本文档后缀是.doc，在后期版本中后缀是.docx。PyDocX只能处理后缀为.docx格式的文档文件。那么就需要将其进行转换。
我们接触到的很多文档资料都是以pdf格式存在的，比如：论文，技术文档，标准文件，书籍等。pdf格式使得用机器从中提取信息格外困难。
实现的方式还是挺多的，这里介绍下百度的AI开放平台，毕竟大公司，感觉识别的精度会高点，同时相信他们的算法也会不断优化，我等小菜鸟只要会用就可以啦。
在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转换为前端代码，为设计师和开发者之间的合作开辟了新的可能性。
写论文、做学术研究时，想必大家都希望有一款编辑神器，尤其是遇到超级多的图表和公式需要编辑时更是如此。在众多的公式编辑器中，我们就不得不提 Mathpix Snip，这款数学公式识别神器只需要截个图，公式自动转化为 LaTex 代码表达式。
每天办公需要使用很多连自己都数不清的应用，除了很多企业必备的 IM 软件，还需要来回切换各种复杂的系统，比如财务、OA、ERP、CRM 等等，有时 Excel 文件还满天飞。
重点区域人员徘徊识别监测系统对监控画面中重要区域进行实时检测分析。当重点区域人员徘徊识别监测系统检测到一些人徘徊停留时，系统立即报警，并提醒相关负责人妥善处理同时将报警截图和视频保存到数据库中生成表格。重点区域人员徘徊识别监测系统主要通过现场监控终端对现场画面的实时传输视频流，进行实时分析识别。
两天前，谷歌类 ChatGPT 产品 Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，比如识图能力，号称「史上最大升级」！
上一篇文章封装了request库用来发起http请求，然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善，容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口：身份证识别接口，我们当时只以正面照做了示例，该接口不支持图片url，而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码：
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema，其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
煤矿皮带跑偏监测识别系统对皮带状况进行实时监测，不用手动控制。一旦监测到皮带跑偏或者其他异常情况时，应该马上开展警报，通知监督管理办公室，并提醒负责人及时处置，并把警报截屏和视频储存到数据库系统系统中生成表格。煤矿皮带跑偏监测识别系统根据时间段对告警记录和违规截图，方便进行事后轨迹回溯。
使用百度API，ocr识别图片中的文字，参考网页https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/dk3iqnq51
这是一款对URL进行批量识别存活、常见端口、标题、Banner等信息的工具，虽然之前也写过类似的工具，但是要不速度太慢就是识别出来的效果不够理想。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
信息安全是网络发展和信息化进程的产物，近几年，无论是国家层面，还是企业本身，都对信息安全愈发的重视。风险管理的理念也逐步被引入到信息安全领域，并迅速得到较为广泛的认可。风险评估逐步成为信息安全管理的最为重要的手段之一。那如何规范的实施风险评估，保证信息系统的安全，成为很多企业安全负责人认真考虑的问题。
论文：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models 项目主页：https://varybase.github.io/
今天是软件专场的倒数第90场，跟大家分享的是文字识别工具--天若OCR。下面我们把舞台交给天若OCR，大家掌声欢迎。
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prompt输出不同的格式如latex 、word 、markdown。
支持一款nor flash时，出于性能考虑，一般会查看其nor支持的最高频率以及主控端spi控制器的最高频率，以选择一个合适的运行频率。
自己平时可能会收各种各样的截图，班级同学在图片上编辑上学号姓名都会，但是让同学们将图片命名成学号姓名后再发过来，他（她）们就有点困难了，因为大部分人都是习惯用手机操作，而对于文件管理不熟悉。为了简化班级同学以及方便自己，正好学这python，于是就开始尝试。首先想到的是腾讯每个月免费的1000次图片文字识别，最后又了解百度免费额度更多，于是两者就都使用上了。最后经过一番折腾有了以下功能。
之前分享过的Windows系列软件我都更新到博客上了https://blog-susheng.vercel.app/ ，这里继续分享第10篇
Microsoft Edge是由微软开发的一款网页浏览器，致力于提供一个现代化、高效率、安全可靠的网络浏览器，以满足用户对于网络浏览的各种需求。
如果说Python生态中，最让我们感到自动化魅力的，那PyAutoGUI 一定是其中一个！充满魔力！
之前分享过markdown软件typora ，不过现在要收费了，marktext是个简单易用的免费跨平台开源 Markdown 编辑器，支持表格、流程图、甘特图、数学公式、代码高亮、图床、拼写检查等功能https://marktext.app ，比如查看我之前整理过的公众号文章2021 年公众号苏生不惑百篇原创文章整理
笔者从事智能音箱系统测试，这是一款基于android系统的智能语音助手产品。基本功能特性和测试方法都已稳定，目前多产品快速迭代，涉及的场景较多且数据量大，例如不同场景下的灯效多达四五十种，每一种灯效又包含十多项参数，靠人工检查成本较高（时间、人力等），繁琐又易出错，且无法做长期稳定性测试，适合采用自动化来对更新的版本做基础验证。
* 本文原创作者：zzz66686，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 1. 引言 AES算法，即高级加密标准，在密码学中又称为Rijndael加密算法。该算法已被用来替代原先的DES算法，并在世界范围内广泛使用。需要指出的是，AES算法不仅仅在合法的场合有着广泛的运用，在各种勒索软件等恶意程序中，同样有着广泛的应用。 本文将分为三部分介绍恶意代码中的AES算法，分别是： 1.基本AES算法的逆向识别； 2.Locky勒索软件中的AES算法识别； 3.TeslaCrypt勒索软件中AES算法
Source Insight 实质上是一个支持多种开发语言（java,c ,c++等等）的编辑器，只不过由于其查找、定位、彩色显示等功能的强大，而被我们当成源代码阅读工具使用 。
之前，作为 ChatGPT Plus 用户，如果你集齐下面这五个模式，就会成为别人羡慕的对象。
近日，Intel发布了最新版本的Linux处理器微代码数据文件，而这个补丁文件能够修复Intel CPU中的Spectre以及Meltdown漏洞。广大用户可以使用微代码文件来修复操作系统中目前已知的
现在web技术蓬勃发展，办公应用特别是excel都搬到了线上，比较流行的有腾讯文档，金山文档，石墨文档，google doc，属于企业服务。但是小型企业或者团队，如果想自己搭建一套在线表格系统呢？有没有开源的方案？
现在大家都开始使用古腾堡编辑器了，特别是 WordPress 最新几个版本的发行，大部分更新都围绕古腾堡编辑器，不过在一些地方还是有用到经典编辑器的，比如我们花生小店的商品编辑，就用不到古腾堡那么高级的编辑器。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。一种流行的解析策略是将文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术，在某些情况下，预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。 OCR (Op
大家好！我们又见面啦，我们在上篇文章《使用 App Store Connect API v2.3 管理 App Store 新定价机制》讲解了关于 App Store 新定价机制 API 的介绍。但当时没有对 API 之间的关系性和联动进行介绍，有接口也不知道怎么串联起来使用。所以本文将详细介绍 App Store Connect API v2.3 如何实现批量配置自定价格和销售范围等。
SVG，全称Scalable Vector Graphics，即可缩放矢量图形，在Power BI中有着广泛的用处。本文将用法总结为三类，并详述在每种用法使用什么图表插件。
多模态大模型 Multimodal LLM (MLLM) 相关研究致力于实现通用的图片理解，其中类别多样、文字丰富且排版复杂的文档图片一直是阻碍多模态大模型实现通用的痛点。当前爆火的多模态大模型QwenVL-Max, Gemini, Claude3, GPT4V都具备很强的文档图片理解能力，然而开源模型在这个方向上的进展缓慢，距离这些闭源大模型具有很大差距 （例如DocVQA上开源7B SOTA 66.5，而Gemini Pro 1.5为86.5）。
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