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css行高line-height的用法（转）

本文导读： “行高“指一行文子的高度，具体来说是指两行文子间基线间的距离。在CSS，line-height被用来控制行与行之间的垂直距离。line- height 属性会影响行框的布局。...该属性会影响行框的布局。在应用到一个块级元素时，它定义了该元素中基线之间的最小距离而不是最大距离。...line-height 与 font-size 的计算值之差(行距)分为两半，分别加到一个文本行内容的顶部和底部。可以包含这些内容的最小框就是行框。...三、line-height中行高、行距与半行距 行高是指上下文本行的基线间的垂直距离，即图中两条红线间垂直距离。 行距是指一行底线到下一行顶线的垂直距离，即第一行粉线和第二行绿线间的垂直距离。...行框高度等于本行内所有元素中行内框最大的值（以行高值最大的行内框为基准，其他行内框采用自己的对齐方式向基准对齐，最终计算行框的高度），当有多行内容时，每行都会有自己的行框。

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别再被“答非所问”气到！RAG 系统 4 步「意图还原」黑科技，让 AI 答得更准、更快、更聪明

> 一篇看懂：检索前如何猜中你的潜台词，检索后如何踢走无用信息，把 LLM 回答准确率提升 42%！ 先吐槽：为什么 AI 总在你急需答案时“已读乱回”？...第一步：打开 Windows 设置……“大模型温度怎么调？”温度=0.7，建议穿短袖（？）“研究生自命题怎么管？”...第 1 步：双路检索——向量语义+标签过滤，先把“大圈”切成“小圈”提取标签（0 成本）undefined用 tiny-bert+crf 做序列标注，10 ms 抽出主题标签：[macOS, 字体, 安装...百万级文档→千级候选 向量语义再精排，千级→百级 收益：检索耗时从 1.2 s→0.18 s，切片灌水率↓48% 第 2 步：滑动窗口检索，拒绝“断章取义”痛点：切片 512 token，常把“步骤 3”切成两半...分数文本哈希去重，余弦>0.95→丢弃结果：20 条召回→6 条高相关，LLM 幻觉率↓42% 第 4 步：重生成＋引用回链，给用户“答案+证据”双保险把

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    文本分块大揭秘，五种境界让你的RAG系统从菜鸟变大神

    各位AI爱好者们，今天我们要聊一个看似平淡无奇，实则暗藏玄机的话题——文本分块（Text Splitting）！没错，就是把长文本切成小块的那个操作。...在深入技术细节之前，让我们先用一个简单的比喻来理解文本分块在RAG中的重要性：图1：RAG系统中文本分块的位置和作用 想象你是一个图书馆管理员，你需要整理一大堆百科全书以便快速查找信息。你会怎么做？...这种方法可能会把一个完整的句子切成两半，比如：❝ "我今天去超市买了一些水果和蔬菜" → "我今天去超市买了一些" + "水果和蔬菜" ❞看出问题了吗？...如果你的分块策略没有考虑Python代码的结构，可能会把一个函数定义切成两半，导致检索结果不完整。而使用特定文档分块，就能准确地将整个函数作为一个块返回。...2023年第一季度的销售趋势，呈上升走势"将这些文本描述与原文一起存入向量数据库查询时可以同时返回相关文本和图像描述这种方法让我们不再局限于纯文本，而是能充分利用文档中的所有信息类型。

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    越南文识别技术：连接传统信息与数字世界的重要桥梁

    工作原理：从图像到可编辑文本的智能转换越南文OCR技术的工作原理与其他语言OCR类似，但其核心算法针对越南文的独特性进行了专门优化。...倾斜校正：自动检测并矫正歪斜的文本行，确保文字水平对齐。2.文本检测与定位：在复杂的图像（如包含图片、表格的杂志页面）中，系统需要先“找到”文字所在的区域。...利用深度学习模型（如CTPN、EAST等），精确框出文本行或单词的位置。3.字符分割：对于传统的OCR，这一步会将文本行分割成单个字符。但对于现代基于深度学习的端到端OCR，这一步常常与识别合并进行。...批量处理与自动化：支持一次性处理大量文档，极大提升了数据录入和文档数字化的效率。多场景适应：先进的算法能够应对拍照时的阴影、透视变形、复杂背景等挑战，具备一定的抗干扰能力。...一个音调的错误就会完全改变词义（例如，“ma”（鬼）、“má”（妈妈）、“mà”（但是））。特殊字符的相似性：字母如u和ư，o和ơ，d和đ在形态上非常相似，尤其在笔迹潦草或字体特殊时，区分难度大。

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    面试官：说说Mysql数据库分库分表，并且会有哪些问题？

    垂直分表 垂直分表的意思形象点就像坐标轴的y轴，把x轴切成了两半，对应到我们的表就是比如我们表有10列，现在一刀切下去，分成了两张表，其中一张表3列，另一张表7列。...那垂直分表影响就是之前只要一个查询的，现在需要两次查询才能拿到分表之前的完整用户表信息。 水平分表 水平分表的意思形象点就像坐标轴的x轴，把y轴切成了两半(当然不仅限于切一刀，可以切好几份)。...水平分表的问题比垂直分表就更烦了。 要考虑怎么切，讲的高级点就叫路由 1、按id也就是范围路由，比如id 值1999万的放一张表，1000万1999放一张表，一次类推。...这个得试的，因为范围分的大了，可能性能还有问题，范围分的小了。。那表不得多死。 这种分法的好处就是容易切啊，简单粗暴，以后新增的数据分表都不会影响到之前的数据，之前的数据都不需要移动。...再说说查询时候的问题。 比如你要查注册时间最早的前100名用户，这就等于你得在水平分的每一张表都order by 一下注册时间并且取100个，然后再把每个表的100个结果对比一下得到最终的结果。

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    腾讯数平精准推荐 | 横扫ICDAR 2019，斩获七项冠军

    自2003年大会开始设立技术竞赛，ICDAR竞赛因其极高技术难度和强大实用性，一直是各大科研院校、科技公司的竞逐焦点。...比赛包含端到端文字识别、单字符识别、文本行识别、文本行检测等任务。腾讯数平在端到端文字识别获得冠军。...比赛包含四个任务：多语言文本行检测、词条语言鉴别、文本检测和语言鉴别、端到端多语种文字识别，腾讯数平获得全部冠军，且最多领先第二名达6.65%。...官方排名如下： MLT-19文本检测官方排名（Top-10） MLT-19词条语言鉴别官方排名（Top-10） MLT-19文本检测和语言鉴别官方排名（Top-10） MLT-19端到端多语种文字识别官方排名...国际竞赛是技术水平的试金石和腾讯技术影响力的证明，同样重要的还有技术应用与落地。

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    【文本检测与识别-白皮书-3.1】第三节：算法模型 2

    检测到的文本建议是由文本/非文本得分为>0.7（具有非最大抑制）的锚点生成的。通过设计的垂直锚定和精细尺度检测策略，检测器能够通过使用单尺度图像处理大尺度和长宽比的文本线。...图片Side-refinement:CTPN可以准确、可靠地检测到精细尺度的文本建议。通过连接文本/非文本得分为> 0.7的连续文本建议，文本行构造很简单。文本行的构造如下。...首先，当(i) Bj是距离Bi最近的水平距离，（ii）该距离小于50像素，（iii）其垂直重叠时，CTPN将Bi（Bj）定义为> 0.7。其次，将两个建议分为一对，如果Bj−> Bi和Bi−> Bj。...当水平两侧的文本提案没有被地面真实文本线区域完全覆盖，或者一些边提案被丢弃（例如，文本得分较低）时，这可能会导致不准确的本地化，如图4所示图片这种不准确性在一般的对象检测中可能不是关键的，但在文本检测中也不应被忽视...这6个层的feature map（特征图）尺寸是不同的，每一层的尺寸只有前一层的一半，从这6个不同尺寸的层上得到segment和link，就可以实现对不同尺寸文本行的检测了（大的feature map擅长检测小物体

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    腾讯数平精准推荐 | 横扫ICDAR 2019，斩获七项冠军

    自2003年大会开始设立技术竞赛，ICDAR竞赛因其极高技术难度和强大实用性，一直是各大科研院校、科技公司的竞逐焦点。...比赛包含端到端文字识别、单字符识别、文本行识别、文本行检测等任务。腾讯数平在端到端文字识别获得冠军。官方排名如下： ?...比赛包含四个任务：多语言文本行检测、词条语言鉴别、文本检测和语言鉴别、端到端多语种文字识别，腾讯数平获得全部冠军，且最多领先第二名达6.65%。官方排名如下： ?...MLT-19文本检测官方排名（Top-10） ? MLT-19词条语言鉴别官方排名（Top-10） ? MLT-19文本检测和语言鉴别官方排名（Top-10） ?...国际竞赛是技术水平的试金石和腾讯技术影响力的证明，同样重要的还有技术应用与落地。

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    大数据时代的装逼利器之CAP理论

    比如说大卸活人，如果是由你我来操刀，把人切成若干块，那么头也好手也罢脚也好，应该都成死人没反应了，自己还要进个班房吃颗花生米或者注射点什么。...这个人是不是partition tolernce的取决于被partition以后是不是还能够正常工作。所以你我都没这个水平，换个人就可以做到partition tolerance。...既然是个定理就需要证明一下，严格的证明我不给了，简单一点的说说为什么AP和CP只能选一个吧。 假设看官您就算是个大数据系统吧，系统出了点问题，被大卫科伯菲尔德连腰砍成了两半。...CAP理论是一个典型的worst case analysis，问题说一个网络平时不会莫名其妙断开，比如一个人也不会莫名其妙被切两半。那么如果不是worst case的时候CAP理论到底有神马鸟用呢？...这实际上是这么多年以来分布式系统的发展过程中被反复的问然后反复的改变的一个问题。在死守worst case的时候必须牺牲某一个的前提下，不是worst case的时候我们应该干一些神马？

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    大数据时代的装逼利器之CAP理论

    比如说大卸活人，如果是由你我来操刀，把人切成若干块，那么头也好手也罢脚也好，应该都成死人没反应了，自己还要进个班房吃颗花生米或者注射点什么。...这个人是不是partition tolernce的取决于被partition以后是不是还能够正常工作。所以你我都没这个水平，换个人就可以做到partition tolerance。...既然是个定理就需要证明一下，严格的证明我不给了，简单一点的说说为什么AP和CP只能选一个吧。 假设看官您就算是个大数据系统吧，系统出了点问题，被大卫科伯菲尔德连腰砍成了两半。...CAP理论是一个典型的worst case analysis，问题说一个网络平时不会莫名其妙断开，比如一个人也不会莫名其妙被切两半。那么如果不是worst case的时候CAP理论到底有神马鸟用呢？...这实际上是这么多年以来分布式系统的发展过程中被反复的问然后反复的改变的一个问题。在死守worst case的时候必须牺牲某一个的前提下，不是worst case的时候我们应该干一些神马？

    1K90

    四、博客详情页完成《iVX低代码仿CSDN个人博客制作》

    ，咱们直接放到博文之下进行显示即可；顶部标题需要注意，不是只限于俩行，因为这是博文详情页，顶部标题肯定是需要显示完毕的，接下来就是发布时间和点赞，点赞在此是需要制作的，接着往下是一个作者信息，在此咱们只需要制作一个头像和右边的昵称即可...，因为这是个人博客并不涉及关注内容，接着下面是富文本内容，富文本我们需要使用富文本容器进行显示，在此处咱们使用富文本框进行代替，在之后的内容编写时在进行对应的赋值即可。...，所以只需要复制过来即可： 随后删除不必要的内容，只剩下头部即可： 随后在主要内容下新建一个行，命名为博文头部，在这个行中存放博文标题以及发表时间、点赞： 由于此时你并不清楚标题的具体长度...，按钮文本为点赞，设置其宽度以及字号，再设置边框颜色、文字颜色以及背景色透明即可： 但此时再左边显示并不是我们想要的，我们想这个按钮在右侧显示，那么此时需要设置右这一行的水平方向对其为右即可：...那么该部分内容即完成： 随后再添加一个行，命名为富文本并且选择高度为撑开即可： 接着在富文本行下添加一个富文本容器： 设置高度为 100%即可占满整个富文本行： 随后再通过富文本的编辑去显示内容即可

    1.4K40

    基于深度学习的阿拉伯文识别技术，推动阿拉伯世界与全球数字经济的深度融合

    行/词分割：虽然不分割字符，但通常需要先利用投影分析等方法将文本段落切割成独立的文本行（Text Lines）的图像区域。2....CNN充当一个强大的“视觉特征提取器”，从输入的文本行图像中逐层提取出从边缘、笔画到更复杂的字符部件的特征图（Feature Maps）。3....这对于处理连写的阿拉伯文至关重要。5. 训练与优化使用大量标注好的阿拉伯文文本行图像（图像-文本对）来训练整个网络（CNN+RNN+CTC）。...核心难点：阿拉伯文识别的独特挑战在将深度学习应用于阿拉伯文时，研究者们必须直面其文字系统固有的复杂性：字母的形态变化（Contextual Forms）：这是最核心的难点。...基于深度学习的阿拉伯文识别技术，正以前所未有的精度和智能化水平，打破人与古老文字之间的数字壁垒。

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    大盘点|OCR算法汇总

    前期的研究主要集中在使用矩形包围盒或水平滑动窗口进行文本定位，这可能会导致冗余的背景噪声、不必要的重叠甚至信息丢失。...它每秒处理超过20幅512x512大小的图像； 3）通用性：无需修改，SegLink能够检测长的非拉丁文字的行，如中文，论文在一个多语言数据集上演示了这种能力。 网络结构 ? ? ? ?...），该网络能够准确地定位自然图像中的文本行，CTPN直接在卷积特征映射中检测一系列精细尺度文本建议中的文本行。...在从粗到细的过程中，本地化文本行时同时考虑了本地和全局提示。首先，训练一个全卷积网络（FCN）模型来整体预测文本区域的显著性映射。然后，结合特征映射和字符分量估计文本行假设。...上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。

    2.7K10

    水平投影法检测&分割多行文本图像

    引 做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。...预处理完后，就可以开始做水平投影了，所谓水平投影法，就是很简单，想象文本图像上有很多条水平直线，有些线穿过了文字区域，有些线在文本行之间穿过。...，begin用来记录是否遇到一个新的文本行（z[y]有值），lastH记录文本行后遇到的第一个值为0的有坐标，h_list记录每个文本行的高度，如果这个数组数量大于1，说明文本多于一行，也就是判断为多行文本了...问题与优化 倾斜文本 这种方法其实也有问题，第一个问题在于只能处理水平的文本行，当然如果文本行是竖行的，那打不了统计竖直的像素点即可，问题是倾斜的文本行，比如： 倾斜文本行 这时直接用水平投影就无法奏效了...密集文本 另一种不好处理的是密集文本行，这种文本行的行间距非常小，所以在做水平投影的时候，上下两行之间的字的线头会出现交错，这样会导致投影后在行间距的位置值并不为0，那就无法准确地判断和分割了，对于这种问题其实很难处理

    2.5K10

    CSS基础04-CSS文本属性

    04-CSS文本属性 CSS Text（文本）属性可定义文本的外观，比如文本的颜色、对齐方式、文本装饰、文本缩进、行间距等。...4.1文本颜色 color属性用于定义文本的颜色 表示方式 属性值 预定义的颜色值 red，green，blue等 16进制（最常用） #FF0000，#FF6600等 rgb值 rgb(255,0,0...)等 4.2对齐文本 text-align属性用于设置元素内文本内容的水平对齐方式。...4.4文本缩进 text-indent属性用来指定文本第一行的缩进，通常是将段落的首行缩进。通过设置该属性，所有元素的第一行都可以缩进一个给定的长度，甚至该长度可以是负值。...可以控制文本行与行之间的距离。行间距由上间距、文本高度、下间距三部分组成，当我们修改行间距时，文本高度不会变，修改的是上下间距。

    98610

    一种基于深度学习算法的维吾尔文OCR技术，支持高精度识别、多场景适配、跨平台应用

    维吾尔文OCR技术是一种基于人工智能和深度学习技术的维吾尔文光学字符识别工具，能够快速、准确地将印刷体或手写体维吾尔文转换为可编辑、可搜索的数字化文本。...维吾尔文OCR技术原理1. 维吾尔文OCR的核心流程维吾尔文OCR的识别过程主要包括以下几个关键步骤：（1）图像预处理去噪与二值化：去除扫描或拍摄时产生的背景干扰，转换为黑白图像以提高对比度。...倾斜校正：检测文本行的倾斜角度并自动旋转校正（如基于Hough变换或深度学习的方法）。光照均衡化：解决因拍摄光线不均导致的识别困难（如CLAHE算法）。...深度学习方法：CTPN（Connectionist Text Proposal Network）：适用于水平文本检测。...多场景适配文档识别：支持扫描件、PDF、图片（JPG/PNG）输入，自动矫正扭曲文本。古籍识别：针对老维吾尔文（如察合台文）优化，结合超分辨率技术提升清晰度。3.

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    常用快捷键

    拖动某一项时按 CTRL 复制所选项。 拖动某一项时按 CTRL + SHIFT 创建所选项目的快捷键。...Ctrl+P(或Ctrl+Shift+F12):打开“打印”对话框。 Ctrl+R:使光标所在行的文本右对齐。 Ctrl+S:为新文档打开“另保存为”对话框，或对当前文档进行保存。...Ctrl+X:将选中的文字剪切到剪贴板中。 Ctrl+Z:撤销刚才进行的操作(可以多次使用)。 Ctrl+0:将选中的文本每段前增加12磅的间距。...Ctrl+1:若选中的文本行距不是“单倍行距”，则将其快速设置为“单倍行距”。 Ctrl+2:将选中的文本行距设置为“两倍行距”。 Ctrl+5:将选中的文本行距设置为“1.5倍行距”。...Ctrl+F2:快速执行“打印预览”功能。 Ctrl+F4:关闭当前文档。 Ctrl+F5:使窗口还原到最大化之前的状态。 Ctrl+Shift+F5:打开“书签”对话框。

    1.4K20

    【说站】css line-height属性是什么

    css line-height属性是什么 概念 1、css line-height属性会影响行框的布局，用于设定行与行之间的距离(行高)，不允许使用负值。...2、当应用于块级元素时，它定义了基线之间的最小距离，而非距离。 line-height和font-size的计算值之差(在CSS中成为行间距)分为两半，分别增加到文本行内容的顶部和底部。...“秋分”的意思有二：一是太阳在这时到达黄径180.一天24小时昼夜均分，各12小时；二是按我国古代以立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的季节划分法，秋分日居秋季90天之中，平分了秋季。...北方冷气团开始具有一定的势力，大部分地区雨季刚刚结束，凉风习习，碧空万里，风和日丽，秋高气爽，丹桂飘香，蟹肥橘黄，秋分是美好宜人的时节。... 秋季降温快的特点，使得秋收、秋耕、秋种的“三秋”大忙显得格外紧张。秋分棉花吐絮，烟叶也由绿变黄，正是收获的大好时机。

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