1、揭开Python args和kwargs的神秘面纱[1] 学习如何在Python中使用args和kwargs来为你的函数添加更多灵活性。
论文: MultiModal-GPT: A Vision and Language Model for Dialogue with Humans 代码: https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT (包含代码、数据、demo) 作者:OpenMMLab
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型 Mini-Gemini 堪称绝绝子,相当于开源社区的 GPT4+DALLE3 的王炸组合!
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合!
在此背景下,OpenMMLab 重磅推出具备多模态对话能力的 Multimodal-GPT(MMGPT)!
Bunny 团队推出第一个基于 Llama-3 的多模态大模型!Bunny-Llama-3-8B-V 正式上线,超越一众如 LLaVA-7B、LLaVA-13B、Mini-Gemini-13B 模型。在众多主流 Benchmark 上表现良好,具有更好的识别、数学和推理能力。
验证码 是防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页的手段。验证码有 多种类型。 现在我给大家实现如何使用图片验证码,其原理是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字,扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件(OCR)自动辨识。由于计算机无法识别验证码的图片,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。在这里$代表cmd命令行符号。
【新智元导读】OpenAI 昨天发布 OpenAI Universe, 根据其官方博客的介绍,这是一个能在几乎所有环境中衡量和训练 AI 通用智能水平的开源平台,当下的目标是让 AI 智能体能像人一样使用计算机。目前,Universe 已经有1000种训练环境,由微软、英伟达等公司参与建设。研究人员介绍说,Universe 从李飞飞等人创立的 ImageNet 上获得启发,希望把 ImageNet 在降低图像识别错误率上的成功经验引入到通用人工智能的研究上来,取得实质进展。 继今年 4 月发布 OpenAI
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
这真是一个 idea 喷薄的时代! 2016 年的最后一个月,OpenAI 在 NIPS 2016 来临之际发布 Universe,一个在世界范围内的游戏、网站及其他应用上衡量和训练 AI 通用智能的
在低方差的模型中,增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候,我们需要考虑:大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果,通过绘制学习曲线来进行判断。
本周主要是介绍了两个方面的内容,一个是如何进行大规模的机器学习,另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。
来源:深度学习爱好者编辑:深度学习自然语言处理 链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768本文约1500字,建议阅读5分钟tensorflow和pytorch很多都是相似的,这里以pytorch为例。 19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用
由于目前已经几乎不再使用传统的方法来做OCR,后续我们主要分享基于深度学习的OCR算法。该算法一般需要训练两个模型,一个是文本检测模型,一个是文字识别模型。
链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768
损失函数是深度学习中重要的概念,选择合适的损失函数是系统能够得到理想结果的保证,本文将以pytorch工具为例,介绍这19中损失函数与实现方法。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据(如图片
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。本文以吴恩达老师的机器学习课程为主线,使用 Process On 在线绘图构建机器学习的思维导图。
大多数人类知识,也都是通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官体验,以及与物理世界的交互所获得。
OCR就好比Windows的一个注册表,存储了所有与集群,RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置,也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点:OCR(Oracle Cluster Registry,Oracle集群注册表)和VF(Voting File,表决磁盘文件)。这两种文件必须存放在共享存储上。其中,OCR相当于集群的控制文件,用于解决健忘问题,VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件,称作OLR(Oracle Local Registry,Oracle本地注册表),它只允许存放在本地。
基于文字识别与文本翻译技术,满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API,传入图片,指定源语言与目标语言,通过POST请求方式,就可以识别图片中的文字并进行翻译。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息,可能的原因为在该节点离线时,OCR信息发生变化
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言,所有的软件信息,用户,配置,安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢,同样如此,所有和集群相关的资源,配置,节点,RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常,需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言,是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
在日常的工作中,例如自动化测试开展时,经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景,市面上虽也有很多识别工具,但质量、准确性参差不齐。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上,这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念,因此有两种备份方式,两种恢复方式。 物理备份与恢复: 缺省情况下,Oracle 每4个小时对其做一次备份,并且保留最后的3个副本,以及前一天,前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成,因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名,以反应备份时间顺序,最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份,因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个,一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复,不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成,该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复: 使用ocrconfig -export 方式产生的备份,统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后,如添加删除节点,修改集群资源,创建数据库等,都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下,我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上,而ASM的启动依赖于ocr和votedisk,所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
上节介绍运行集群环境所需的进程,这节总体上说Oracle集群的安装,升级以及克隆等
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
本文作者系肖遥(花名),原甲骨文技术支持工程师 ,专注于Oracle RAC领域。个人主页:
OCR(光学字符识别)是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
在RAC中有两种Masters,一种是Clusterware层面的,另一种是Block层面的Masters。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
与Oracle数据库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的,逻辑备份需要手动进行。
Asprise是一个优秀的OCR软件,下面是Asprise_Python的官网网页
实验环境准备: RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes)
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。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。
OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称,光学字符识别。从名字我们不难看出,OCR就是读取手写和印刷文字,并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel,World等软件上使用的文字信息处理技术。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
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