大家都知道 文字和图片的预训练方式有很多。一般只是在论文里看到这些预训练方式感觉还挺有道理的，但实际上去做的时候，有时候会感觉没有方向，挺迷茫的。那么常见的预训练该怎么做呢？ 这篇文章我会主要记录对这些预训练的学习。任务1：MLM。：Masklanguage modeling最常见的预训练任务。 遮住句子里的某一个字，用上下文来预测这个字。代码来源：GitHub - zr2021/2021_QQ_
由于tesseract的中文语言包“chi_sim”对中文手写字体或者环境比较复杂的图片，识别正确率不高，因此需要针对特定情况用自己的样本进行训练，提高识别率，通过训练，也可以形成自己的语言库。 步骤：1、工具准备：（1）官方文档：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4
转载
2024-01-02 12:03:04
86阅读
Big5编码台湾国标繁体编码13053个BIG5采用双字节编码，使用两个字节来表示一个字符。高位字节使用了0x81-0xFE，低位字节使用了0x40-0x7E，及0xA1-0xFE。BIG5编码范围：8140－FEFE，其中汉字编码范围：A440-F9DC。类编码范围字符数造字区8140-A0FE符号区A140-A3BF保留A3C0-A3FE常用汉字区A440-C67E其他汉字区C6A1-F9DC
在日常工作和学习中，我们经常需要处理大量的文本信息，包括阅读电子邮件、文档、新闻等等。而传统的阅读方式可能会对我们的眼睛造成一定的负担，同时也需要占用大量的时间和精力。为了解决这个问题，文字转语音技术应运而生。文字转语音技术是一种将文字内容转换为语音的技术。通过这项技术，我们可以将电子邮件、文档等文本信息转换为语音播放出来，从而达到省时省力的目的。同时，文字转语音技术也可以帮助视力有障碍的人士更加
前言： 文字识别的关键之所在就是单个文字的切割，切割的准确度极大的影响了文字识别的正确率。本文基于传统横纵投影的思想对文字进行切割，使用java与python实现了本算法。 基本思路： 1、横向扫描
DeepIE: Deep Learning for Information ExtractionDeepIE： 基于深度学习的信息抽取技术（预计2020年8月31日前全部更新完毕）TOP知乎专栏文章：nlp中的实体关系抽取方法总结
知乎专栏文章：如何有效提升中文NER性能？词汇增强方法总结
知乎专栏文章：如何解决Transformer在NER任务中效果不佳的问题？
PapersACL2020信息抽
## 深度学习训练集
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来模拟人类大脑的学习方式。深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为人工智能领域的重要技术。
在深度学习中，训练集（training set）是机器学习模型训练的关键。训练集是包含多个样本的数据集，每个样本都有对应的输入和输出。通过使用训练集进行训练，深度学习模型可以学习到输入和
原创
2023-08-24 07:04:37
120阅读
深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，从而实现自动化的学习和决策。在深度学习中，训练集是非常重要的，它包含了大量的数据样本和对应的标签，用于训练神经网络模型。训练集中的数据样本被输入到神经网络中，通过多次迭代优化模型参数，使得模型能够准确地预测未知数据样本的标签。
在深度学习中，训练集学习知识的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，需要对训练集
原创
2023-09-05 20:29:42
96阅读
# 深度学习数据集准备流程
在进行深度学习的项目时，数据集的准备是至关重要的第一步。数据集的质量直接影响到模型的训练效果。下面，我将为你详细介绍深度学习数据集准备的流程，并逐步讲解每一步需要做什么，包括代码示例和注释。
## 数据集准备的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 |
作者：HWCloudAI。OCR介绍光学字符识别（英语：Optical Character Recognition，OCR）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。发展时间较长，使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。文本区域检测——CTPN模型文字区域
文章目录第16章：应用实例：图片文字识别16.1 流水线16.2 滑动窗口16.3 获取大量数据和人工数据16.4 上限分析 第16章：应用实例：图片文字识别16.1 流水线在设计机器学习项目的时候，通常会制定一条流水线（数据预处理、特征提取…之类），根据流水线完成项目。 在完成项目的时候，通常对其精确率进行优化，可采取上限分析（Ceiling analysis），分析最有可能提高精确率的地方。
转载
2024-01-08 13:27:43
33阅读
目录
1. 准备代码与数据deep_sort开源代码克隆到本地服务器git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git下载MOT16数据集（MOT:Multi-Object Tracking, 16的意思是相比MOT15多了更多的细节信息)MOT16数据集预训练权重下载1.1 数据集介绍该数据集分为了t
1）直观理解 深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离，深度缓存中存储着每个象素点（绘制在屏幕上的）的深度值！深度测试决定了是否绘制较远的象素点（或较近的象素点），通常选用较近的，而较远优先能实现透视的效果！！！ 2）Z值（深度值)、Z buffer(深度缓存) 下面先讲讲Z坐标。Z坐标和X、Y坐标一样。在变换、
# 深度学习中的训练集与测试集划分
在深度学习模型的构建与训练中，数据的准备至关重要。特别是数据的划分，通常我们会将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的性能。下面，我们将详细讨论这一过程，并提供相关的代码示例。
## 什么是训练集和测试集？
*训练集* 是用来训练模型的数据集。模型会在这些数据上进行学习，以调整其参数并减少预测误差。一般来说，训练集中的样本数量
深度学习综述1.深度学习 深度学习是为了能够得到有助于理解图片、声音、文本等的数据所表述的意义而进行的多层次的表示和抽取的学习。例如，给定一张图片(包含许多黄色的郁金香)， 大脑做出的反应是：“许多黄色的郁金香。”同样的图片，输入到计算 机中，是描述图片的最原始数据，那就是用向量表示的像素． 用简单的机器学习，例如用含2个或3个隐含层的神经网络，是不可能达到与人类类似的判别决策的。这就需要多层的
# 如何实现HALCON深度学习文件
## 一、整体流程
下面是实现“HALCON深度学习文件”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 训练深度学习模型 |
| 3 | 保存模型为HALCON文件格式 |
## 二、详细步骤
### 步骤1：准备数据集
在这一步中，你需要准备好数据集来训练深度学习模型。数据集应包
## 深度学习文本定位
在现代社会，文本定位是一项非常重要的任务。例如，在自然语言处理中，我们需要将文本中的关键信息定位出来，以便进行后续的分析和处理。传统的文本定位方法往往需要手动设计特征和规则，工作量大且效果有限。而使用深度学习技术，可以更加高效地进行文本定位，并且可以处理更加复杂的情况。
### 深度学习文本定位原理
深度学习文本定位的原理是通过神经网络模型学习文本的特征，然后根据这些
文章目录摘要引言结果讨论方法1 - P-NET设计2 - P-NET训练和评估3 - 统计分析4 - 基因组规模ORF筛选分析5 - 对RO-5963的敏感性6 - MDM4基因缺失实验7 - 免疫印迹法 8 - MDM4基因缺失降低前列腺癌细胞活力 9 - MDM4的化学抑制降低前列腺癌细胞活力附录扩展数据图1 摘要P-NET——一种生物信息深度学习模型 ——根据治疗耐药状态对前列腺
read_image (Image, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-20.11-Progress/examples/images/claudia.png')
get_image_size (Image, Width1, Height1)
get_image_size (Image, Width, Height)
rgb1_to_gray (Imag
为什么要训练数据集与测试数据集？ 在上一篇博客主要学习了过拟合和欠拟合的概念。在后面的学习中慢慢就会发现机器学习中主要处理的是过拟合问题。 现在我们仔细观察一下在上一篇博客最后得到的过拟合的曲线。 我们说它之所以过拟合，是因为虽然我们学习到的这个曲线使得我们整个样本使用这个曲线进行预测的误差变小了，但是如果有一个新的样本的话，比如下图紫色的点对应的 在以上情况下，我们就称我们得到的这
