这里记录的是较为灵活的方案，不考虑使用swaggervel，具体使用参考一下步骤：
在网页中经常会遇到将简体字转换成繁体字，方便于其他同胞查看。网页中实现简体中文转换成繁体字方法，今天分享给大家，此方法借鉴于他人博客； 一、html代码 <!
web项目开发中，中文繁体、简体切换是个挺恶心的需求，下面是本人测试可用的流程，希望能帮助你！不多废话，上干货。
用ubuntu远程访问win7后，发现登录后语言为繁体字，这个还是比较烦人的，网上找到了一个解决办法，在此记录一下。以后肯定还会再用到。
3、多拼音格式输出支持； JPinyin支持多种拼音输出格式：带音标、不带音标、数字表示音标以及拼音首字母输出格式； 4、常见多音字识别； JPinyin支持常见多音字的识别，其中包括词组、成语、地名等...部分内容如下： multi_pinyin.dict定义了多音字、词语等，部分内容如下： chinese.dict则定义了繁体字和简体字对应的键值对，用于繁体字和简体字的转换，部分内容如下：...有了上述的字典库，读取相关的字典资源文件，就可以完成繁体字到简体字、汉字到拼音的转换等功能。...将单个简体字转换为繁体字 判断某个字符是否为汉字 判断字符串中是否包含中文 等等 PinyinFormat.java是拼音格式类，主要提供了三种拼音格式类： WITH_TONE_MARK WITHOUT_TONE...wangmengjun * */public class ChineseHelperExample { public static void main(String[] args) { /** * 简体字和繁体字互转
随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。...这次识别存在一些繁体字，而关于繁体字的训练样本比较少，会导致识别比较困难。...虽然这个字很简单，但是因为训练集中没有，普通的模型没办法识别，很有可能将其识别成「成」、「龙」或其他字。对 RAN 模型来说，可以在 OOV 场景下将其识别出来。...在识别繁体字时也是同理。 如下图所示，由于图像都是基于真实场景，所以出现了「薬」和「購」这样的繁体字。虽然一般的语言模型，能够将「代購」识别成「代购」，这在语义上是对的，但其实还是存在问题。...通过 RAN 网络，就能很好地解决这里的 OOV 问题，正确识别出繁体字。 ?
3、多拼音格式输出支持； JPinyin支持多种拼音输出格式：带音标、不带音标、数字表示音标 以及拼音首字母输出格式； 4、常见多音字识别； JPinyin支持常见多音字的识别...，用于繁体字和简体字的转换，部分内容如下： 臺=台 萬=万 與=与 醜=丑 專=专 業=业 叢=丛 東=东 絲=丝 丟=丢 兩=两 嚴=严 喪=丧 個=个 爿=丬 豐=丰 臨=临 為=为 麗=丽 舉=举...齒=齿 齔=龀 齕=龁 齗=龂 齟=龃 齡=龄 齙=龅 齠=龆 齜=龇 齦=龈 齬=龉 齪=龊 齲=龋 齷=龌 龍=龙 龔=龚 龕=龛 龜=龟 有了上述的字典库，读取相关的字典资源文件，就可以完成繁体字到简体字...jpinyin 1.1.7 3.1 汉字简繁体互转 /** * 简体字和繁体字互转.../** * 是否为繁体字 */ System.out.println(ChineseHelper.isTraditionalChinese('东')); // false
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版），...当然可以通过后处理判断下巴是否过框，效果是不够人工智能的），高抬腿计数，目标检测是无法计数的，判断人物的球类运动，目标检测是有很大的误检的：第一种使用球检测，误检很大，第二种使用打球手势检测，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标...开始 目前以手势和运动识别为例子，因为cv君没什么数据哈哈 项目演示： 本人做的没转gif，所以大家可以看看其他的演示效果图，跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 一、 基本过程和思想
识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析，以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。...语音识别：语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡，因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上，差不多达到了当前语音识别技术的极限，彼此之间差距不是那么明显。...国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别：现代信息社会对精准识别的需求，呼唤更加不可替代的生物体特征，虹膜识别应运而生。...目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ?...唇语识别：相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大，其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解，而这些都只通过视觉来呈现的。
其内核为基于 BERT 的联合模型，其在 13 个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别四项任务。...模型对句子进行依存分析、命名实体识别的简单例子如下： ?...命名实体识别任务相较其他任务独立。 模型的输出是在 fastHan 模块中定义的 sentence 与 token 类。...每个 token 本身代表一个被分好的词，有 pos、head、head_label、ner 四项属性，代表了该词的词性、依存关系、命名实体识别信息。...在分词风格中选择 'as'、'cityu' 可进行繁体字分词，这两项为繁体语料库。由于各项任务共享词表、词嵌入，这意味着即使不切换模型的分词风格，模型对繁体字也具有执行分词及其他任务的能力。
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
导言 我们都知道中国汉字有两种，简体字和繁体字，有些人喜欢用简体，有些人喜欢用繁体。...可是大家在使用繁体字的过程中会发现有些字简体繁体一样，比如说“字”这个字，今天我们就来统计一下像这样的字占到所有汉字的百分之多少。...获取简体字这一步已经完成了，接下来我们开始下一步，把简体字翻译成繁体字。 简体字翻译成繁体字 ?...比较简体字和繁体字 ? 比较的过程很简单，就是一个一个字比较，在比较之前我们先定义两个全局变量，一个是简体字集，一个是繁体字集。...traditional_pattern.findall(browser.page_source)[0].strip() traditional += traditional_chars # 将获取的繁体字添加到繁体字集合中
“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
0x4DBF)) { echo "该字符是简体字"; } elseif ($unicode >= 0x20000 && $unicode <= 0x2A6DF) { echo "该字符是繁体字...如果字符的 Unicode 编码在繁体字的范围内（即 0x20000 到 0x2A6DF），则判断该字符为繁体字。 如果字符的 Unicode 编码不在中文字符的范围内，则判断该字符不是中文字符。
语音识别已经是很成熟的技术了，本文记录调用百度 API 实现语音识别的过程。...简介 百度语音识别的功能： 技术领先识别准确 采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98% 多语种和多方言识别 支持普通话和略带口音的中文识别...；支持粤语、四川话方言识别；支持英文识别 深度语义解析 支持50多个领域的语义理解，如：天气，交通，娱乐等。...，使识别结果的表现方式贴合表述，更加可懂 数字格式智能转换 根据语音内容理解可以将数字序列、小数、时间、分数、基础运算符正确转换为数字格式，使得识别的数字结果更符合使用习惯，直观自然 支持自助训练专属模型...音频重采样 语音识别需要将音频采样频率固定在 16k，如果当前音频不是 16k 采样率，需要重采样。 可以参考 修改 wav 音频采样率 测试音频 原神中的一段 音频 为例。
，那么智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用？...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次...，那就可以用七个模型按照顺序识别。...0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率...，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来...例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作 我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、 空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签...命名实体识别工具 Stanford NER：斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的 https://nlp.stanford.edu...支持命名实体识别。...用于对序列数据进行分割和标记，主要用于NLP任务，例如命名实体识别、信息提取和序列标注等任务。
需求，在搜索简体的时候，应该也能把繁体字搜出来。...因为我们一般很少用繁体字进行搜索，所以本篇文章，仅仅从索引层的analyzer的char_filter入手，在索引的时候，将繁体字转化为简体且存储为简体的索引进行建立，然后搜索的时候就可以使用简体字来搜索
这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一个自动识别工具类库...最终的识别率： ?...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步，也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来，就都能被识别出来。分割的方式有多种多样，对分割后的精细处理也复杂多样。...4．识别结果，依次将所得到的字符C拼接起来，得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程： ?...发票编号识别 这个是基于aforge.net实现的，参考国外一位扑克牌识别的代码。 过程是先确定发票的位置，然后定位到发票编号，切出发票编号，调用自动识别类库识别数字，然后再将识别数据写到屏幕上。
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