驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。 NLP 自然语言处理技术想必大家都不陌生，NLP 可以说是 AI 领域内落地实践最广的技术之一。此次分享，将会从腾讯云NLP技术和能力矩阵出发，浅谈NLP背后的算法、原理及架构。以及在工程实践中，如何应用 NLP 来保障服务的高效及快速迭代。
有了之前的铺垫和理论，本文就用一些现实中的实际数据进行一些具体的算法的应用。数据为网络访问日志文件，主要选择了单位时间内的访问请求次数与单位访问中的动作数作为二维特征，并且便于可视化的显示，下面分别进
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
作为2022届3月毕业的学生，现在开始找实习，主要目的是为之后的秋招积累一些面试经验和工作经验，如果能通过实习转正也算是为秋招找到了一个基础选项。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，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。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务，可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别，通过将OCR技术应用于学校环境，可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
1. 课程名称：计算机图形学 2. 实验目的和要求： 目的：理解、掌握区域填充算法原理。 要求：读懂示范代码并对其改进。 3. 实验题目：区域四连通填充算法 4. 实验过程： （1） 复习区域填充算法原理； （2） 根据算法原理，读懂示范代码； （3） 尝试在示范代码的基础上，实现扫描线填充算法。 5. 实验结果 6. 实验分析 试比较扫描线填充算法与简单种子填充算法。 7. 附示范代码 /Files/opengl/区域四邻接点填充算法.rar
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。
参考： 详解Graph Embedding经典方法：算法原理、代码实现与应用样例 Graph Embedding 图表示学习的原理及应用
欢迎大家通过博客浏览我的历史文章，博客园包含了目前为止所有的文章，浏览效果更佳，并且有评论留言功能，有任何问题都可以给我留言，微信后台留言可能回复得不及时。 博客地址为：https://www.cnblogs.com/icparadigm/ 感谢栗子塔的投稿 澜起 数字前端设计 介绍下项目 项目相关:询问crc算法原理，怎么实现并行运算的。介绍aes算法原理，怎么提高带宽。 apb slave怎么实现的，axi这边怎么搞的。 axi outstanding和id是什么关系，我介绍了下oustanding长度
假设 A 与 B 通信。A 和 B 都提供一个公开的公钥。A 把需要传递的信息，先用自己的私钥签名，再用 B 的公钥加密。B 接收到这串密文后，用自己的私钥解密，用 A 提供的公钥验签。
作者：石文华 编辑：祝鑫泉 前 言 文章来源：https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
如今，深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容，入门门槛高是事实。 虽然市面上有着很多优秀的AI著作，但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。作为一个科技小编，其实我清楚我的问题出在哪里。就像学游泳，只学理论而不下水，永远学不会。 只懂原理而不进行编程训练，那永远也别想学会强化学习算法！ 淦！道理说的头头是道，可如何动手，去哪动手？ 问题就出在这里。市面上大部分强化学习资料的重心用在了描述算法原理上，
一、题目分析 要将0放在所有数组的最后，而且非零元素的顺序保持不变，要求原地对数组进行移动。
为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI曾整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题（上篇），获得了小伙伴们的广泛好评，并强烈要求推出下篇的面试问题集锦。千呼万唤始出来，今日特地奉上，希望帮助各位更好的理解机器学习和深度学习的算法原理和实践应用。
1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题
一. 人工智能应用领域 1. 计算机视觉 生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别； 图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR； 视频分析：安防监控、智慧城市； 2. 自然语言处理 语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译； 3. 数据挖掘 消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）； 4. 游戏 角色仿真、AlphaGo（强化学习）； 5. 复合应用 无人驾驶、无人机、机器人；
最近在复盘项目的时候，想到了之前做的关于前端加密与验签的需求，感觉这块很少有文章介绍，所以我就把这块内容做一下整理，希望可以帮助到后面有这一块需求的朋友。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据，极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能，为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
我记得在刚毕业那会一次去面试一个图像算法工程师岗位，面试官问了一个关于高斯滤波的问题。这个再熟悉不过，可是当时我的脑子里只有关于这个滤波的效果如何以及如何使用opencv调用，它的公式却怎么也写不完整，更不用说这个公式中的期望和方差这两个参数的作用了。
RSA加密算法是一种非对称加密算法，所谓非对称，就是指该算法加密和解密使用不同的密钥，公钥加密、私钥解密（加密信息）或者私钥加密、公钥解密（证书）。
DES是对称性加密里常见的一种，全程是Data Encryption Standard，即数据加密标准，是一种使用秘钥加密的块算法。秘钥长度是64位（bit）， 超过位数秘钥被忽略。所谓对称性加密，加密和解密秘钥相同。对称性加密一般会按照固定长度，把待加密字符串分成块。不足一整块或者刚好最后有特殊填充字符。常见的填充模式有：'pkcs5'、'pkcs7'、'iso10126'、'ansix923'、'zero' 类型，包括DES-ECB、DES-CBC、DES-CTR、DES-OFB、DES-CFB。
经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
Apriori算法是常用于挖掘出数据关联规则的算法，能够发现事物数据库中频繁出现的数据集，这些联系构成的规则可帮助用户找出某些行为特征，以便进行企业决策。例如，某食品商店希望发现顾客的购买行为，通过购物篮分析得到大部分顾客会在一次购物中同时购买面包和牛奶，那么该商店便可以通过降价促销面包的同时提高面包和牛奶的销量。了解Apriori算法推导之前，我们先介绍一些基本概念。
排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种排序算法。 下面这个表
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷体或手写文字转换为可编辑文本的技术。它通过将图像中的字符转换为计算机可以理解的文本形式，实现了从纸质文档到数字化数据的转换。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140210.html原文链接：https://javaforall.cn
我不知道大家要花多长时间学习机器学习？前文我们已经介绍的Python爬虫和数据分析的知识，如果只是做入门，平均每门一个月，问题也是不大的；但大部分觉得机器学习很难学，需要很好的数学基础，现在毕业那么久，看到数学公式就晕，机器学习可能从入门直接到放弃，花很长时间都学不会。
进制表示方法举例二进制0b/0B0B1011八进制007654十六进制0x/0X0xa1f1
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http：//www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C：Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载地址：http：//code.google.com/p/pytesser/，（CSDN下载） 下载解压后直接放C：Python27Libsite-packages(根据你安装的P
你知道 Vue3.0 Object.difineProperty和vue3.0的proxy的区别吗？
在日常生活中，我们经常能看到一些限流场景，比如旅游景点限流、餐厅排队等号、交通限流等，目的就是为了确保可以正常运转。
GiantPandaCV 一直是以公众号的形式和大家见面，但现在随着分享干货的日益增多，我们不满足于公众号小小的窗口，为了方便大家快速检索自己感兴趣的知识，也为了增加和大家的交流， GiantPandaCV.COM 应运而生，拉到底部点击 阅读原文 即可访问，或者复制网址到浏览器访问。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法，包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点，以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
在这篇文章中，我将介绍knn算法，knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题，其算法原理简单，没有涉及太多数学原理，准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题：
在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前，建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法，以及EM算法原理总结，这些在本篇里会用到。在李航的《统计学习方法》中，这个算法的讲解只考虑了单个观测序列的求解，因此无法用于实际多样本观测序列的模型求解，本文关注于如何使用多个观测序列来求解HMM模型参数。
据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。
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