Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
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在神经网络的训练过程，一般都是监督学习，这样训练出的神经网络都有很不错的效果。但是由于没有足够的数据集供其使用，所以该篇论文提出了无监督的MEF（多曝光融合）深度学习框架。
在python语言中，通过文件、摄像头获取数据，并不是什么难事。但对于浏览器来说，出于安全的考虑，并不能直接访问本地文件，至于访问摄像头、麦克风这样的硬件设备，只是从HTML5才开始得到支持。本文就如果获取数据展开讨论，看看在浏览器中提取数据有哪些方法。
如果你是一名数据科学家或数据分析师，或者只是对这一行当感兴趣，你都应该了解下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库。
编写一个程序，输入一个类似 “233,234,235” 格式的字符串，然后提取字符串中的数字，将这些数字存储在列表中，并输出该列表。在这里，我们使用 eval 函数来解析字符串中的数字。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集训练出来的。这是
网页抓取是通过自动化手段检索数据的过程。它在许多场景中都是不可或缺的，例如竞争对手价格监控、房地产清单列表、潜在客户和舆情监控、新闻文章或金融数据聚合等。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课，主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展，以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络（包括2G/3G/4G/5G技术）、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议，以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下： 1．培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力，能够理解各种移动通信方法，完成移动定位算法的设计。 2．培养学生移动应用编程能力，能够编写Andorid应用的主要功能模块，并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的： 1．掌握移动互联网的基本概念和原理； 2．掌握移动应用系统的设计原则； 3．掌握Android应用软件的基本编程方法； 4．能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
前段时间，Meta AI 高调发布了 Segment Anything（SAM），SAM 以交互式方式快速生成 Mask，并可以对从未训练过的图片进行精准分割，可以根据文字提示或使用者点击进而圈出图像中的特定物体，其灵活性在图像分割领域内属首创。
上篇的结尾也说到了这个小结，反正我对这个系列的印象老实说也已经淡忘，所以简单把过程重新理一下，然后就结束这个系列了吧。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
在Python中，filter是一种内置的高阶函数，它用于过滤序列（如列表、元组、集合等）中的元素，只保留那些满足特定条件的元素。filter函数的返回值是一个迭代器，这意味着你可以使用list()将其转换为列表，或者直接迭代它。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 作者 | Priya Dwivedi 编译 | Lisa，Saint，Aileen 做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 这篇文章将带你测试这个新的API，并且把它应用在youtube上（可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Ten
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： 📷 Adrian没有访问生成验证码图
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆，尤其是一些老旧的黑白照片，尘封于脑海之中，随着时间的流逝，记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散，这确实有些可惜。但随着科技的发展，这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中，将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型，自动将灰度图像转换为彩色图像，并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现，对性能的要求不高，读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下，亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS：不仅能够对旧图像进行着色，还可以对视频（每次对视频进行一帧处理）进行着色哦！闲话少叙，下面直接进入正题吧。
Python sorted()函数 list内置一个方法sort(),可以实现对list内的元素做排序。 Python中提供sorted()高级函数进行排序，它也可以接收一个函数作为参数来补充定义排序规则，默认按值从小到大排列。 sort()和sorted()区别在于前者进作用于list，后者可以作用于所有可迭代对象。 形式： sorted(iterable[, cmpfunc[, key[, reverse]]]) #[]表示可省略 1)cmpfunc指定一个定制的比较
前面几个章节利用 python 的基础库实现网络数据的获取、解构以及存储，同时也完成了简单的数据读取操作。在这个过程中使用了其他人完成的功能库来加快我们的爬虫实现过程，对于爬虫也有相应的 python 框架供我们使用「不重复造轮子是程序员的一大特点」，当我们了解爬虫的实现过程以后就可以尝试使用框架来完成自己的爬虫，加快开发速度。
然后，我们导入Image lib，这样我们就可以访问每个像素，而不用担心图像的格式问题。
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
网站登录验证码的存在一直让人感到不爽，因为输错一个字往往就意味着账号密码什么的就得重新再输一遍。更有甚者（如12306网站），仅仅验证码一道工序就把人整到怀疑人生。不过看了国外一位大神的分享，小编我算是知道为什么12306网站要把验证码设置的这么变态了！ 愿世间少一些套路，多一些真诚。 📷 以下是原文: 相信每个人都对验证码没有好感——你必须输入图像里的文本，然后才能访问网站。验证码的设计是为了防止计算机自动填写表格，以此验证你是一个真实的人。但随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在已经变得脆弱不堪。 我
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。
从 Microsoft Word 文档中提取数据可以通过编程来实现，有几种常见的方法，其中之一是使用 Python 和 python-docx 库。python-docx 是一个处理 .docx 文件（Microsoft Word 文档）的 Python 库，可以读取和操作 Word 文档的内容。以下就是我如何使用 python-docx 库从 Word 文档中提取数据的步骤和示例代码：
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： Adrian没有访问生
使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力，让我们探索一个粗粒度的 知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。
谷歌大脑让AI更像儿童了，至少在对象识别和感知方面是这样。最近，他们和加州大学伯克利分校的学生研究了一种算法Grasp2Vec，通过观察和操纵来“学习”物体的特征。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
今天将分享Unet的改进模型U2-Net，改进模型来自2020年的论文《U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
本文将综合使用前面系列中学习到的技术，包括布尔逻辑、动态单元格区域、提取满足条件的数据、统计唯一值等，创建出一个解决问题的大型公式。当然，如果你不需要自动动态更新数据，完全可以使用Excel内置的高级筛选或数据透视表功能。
本模块共有四篇文章，参考郭神的《第一行代码》，对Content Provider的学习做一个详细的笔记，大家可以一起交流一下：
【导读】文章标题是个很有趣的问题，深度学习作为机器学习的子集，它和普通机器学习之间到底有什么区别呢？作者使用了一种很普通的方式来回答这个问题。 本质上，深度学习提供了一套技术和算法，这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工神经网络中有很多隐含层数和参数。深度学习背后的一个关键思想是从给定的数据集中提取高层次的特征。因此，深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战，并帮助将传统的神经网络进行参数化。 现在，为了引入深度学习，让我们来看看一个更具体的例子，这个例子涉及多层感知器(ML
Python库种类很多，本文介绍了用于数据清理、数据操作、可视化的Python库。
近年来，大量的视频增强研究致力于同时提高时间帧速率和空间分辨率，这些方法要么不能揭示时空信息之间的内在联系，要么在最终的时空分辨率的选择上缺乏灵活性。本文主要贡献如下：
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
安卓有一套自己的安全权限机制，大部分来自linux的权限机制，某些地方也做了延伸，比如linux中的用户概念，在安卓上来说就相当于app。对于一些刚学习安卓的同学来说，如果之前也没有了解过linux的
我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。
分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG）（https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation）应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程，虽然听起来非常简单，但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型，需要采用不同的分块策略。
在开发 WordPress 插件或者是制作 WordPress 主题的时候，都会引用一些 JavaScript 和 CSS 脚本资源。通常大家直接使用 link、script 标签写进 HTML 当中，其实 WordPress 内置了比较完善的引用脚本的函数和方法。显然，使用 WordPress 内置的方法引用，更专业更具有可扩展性一些。
存在问题： 那么多小伙伴想root，root后好处多多你懂的，那么开发的小伙伴最想关心的是安全机制问题。 解决方案： 我们就以此来了解一下Android 安全机制 安卓有一套自己的安全权限机制，大部分来自linux的权限机制，某些地方也做了延伸，比如linux中的用户概念，在安卓上来说就相当于app。对于一些刚学习安卓的同学来说，如果之前也没有了解过linux的权限概念，对于安卓的这个安全机制也会比较迷茫，看到一篇文章对于android的这个安全权限机制写的还算不错，推荐初学的同学阅读一下。当然如果某些部
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.04620v1.pdf
今天给大家介绍南开大学的Wenya Guo等人在AAAI 2020发表的文章“Re-Attention for Visual Question Answering”。作者在文章中提出了一种用于处理VQA任务的再注意模式，该模式充分利用答案中的信息使关键问题相关内容在视觉图像中得到准确的关注。此外，作者还提出了一个新的注意力模块，它将每对“对象—词”在细粒度场景中的关系联系起来，并在图像和问题的引导下生成注意力映射。
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