Cpk(Process capability index)--工序能力指数SPC(Statisical Process Control)--工艺过程统计受控状态分析PPM(Parts Per Million)--百万分之几 第一章 习题1.1 对现代电子元器件生产，常规可靠性评价方法（抽样实验、可靠性寿命试验、现场使用数据积累等）存在什么问题？抽样方法 不能区分出高水平产品之间的质量差别
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2024-05-07 23:57:04
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参考(三)Kubernetes 源码剖析之学习Informer机制如何高效掌控K8s资源变化？K8s Informer实现机制浅析25 | 深入解析声明式API（二）：编写自定义控制器k8s client-go informer中的processorlistener数据消费，缓存的分析架构Informer 和 Controller便于理解的架构图这里 Indexer「索引」 和 Local Sto
CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法，其理论基础可以参考我上一篇文章，本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。
数据处理利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像，一共360万张图像样本，效果如下：我们划分了训练集和测试集（10:1），并单独存储为两个文本文件：文本文件里的标签格式如下：我们获取到的是最原始的数据集，在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为l
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2024-07-30 16:09:06
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NX 系统环境 python3.6 部署 PPOCR 报错记录前言（这环境，就硬配）问：为什么要用系统环境，不用 conda？答：因为 conda 的 ARM 端 python 最低只支持 3.7，而 paddlepaddle 提供的 Jetpack4.4 的 whl 只有 python3.6。问：干嘛非要用 Jetpack4.4答：绝影里就这版本，我 XXX 没办法。apt get instal
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2023-09-04 20:37:37
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# 实现“ppocr python”教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“ppocr python”的整体流程。我们可以用以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
STEP1 --> STEP2: 下载ppocr源码
STEP2 --> STEP3: 安装依赖环境
STEP3 --> STEP4: 运行ppocr
```
## 详细步骤
原创
2024-04-28 06:23:02
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SPP-Net是对rcnn的改进，spatial Pyramid Pooling，主要观点： （1）共用特征卷积图 （2）空间金字塔池化，有效地解决了不同尺度的图片在全连接层输出不一致的问题。RCNN存在的问题： （1）RCNN通过对图像的裁剪crop或缩放warp，使得输入图片的信息缺失或变形，降低了图片识别的准确率。 （2）对每个RP进行卷积计算，算力过大。 下图上是RCNN
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2024-07-23 10:11:25
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PPOCR（Positional-aware Prototype Rectification）是一个用于文档检测和识别的模型，它采用了位置感知的原型校正技术，能够有效地处理各种复杂的文档场景。在本文中，我们将介绍如何使用DockerFile来部署PPOCR模型，以便在不同的环境中快速部署和运行该模型。
首先，我们需要准备一个DockerFile，用于构建PPOCR模型的Docker镜像。以下是一
原创
2024-03-09 06:07:46
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public static void main(String[] args) {
//初始化数据
// 数据主体：一组订单信息
String[] names = new String[4];//订餐人姓名
String[] dishMegs = new String[4];//所选菜品
int[] times = new int[4];
视频效果不仅可以用来解决拍摄过程中一些问题，如摄像机抖动、白平衡不准等，还可以用来改善画质，营造特定画面感觉，并可以通过合成技术创建复杂、生动的视觉效果。Pr 的视频效果控件可分为三类：标准效果、固定效果以及第三方效果。标准效果指的是 Pr 内置的 100 多种效果，被分类保存在效果面板中的相关文件夹（约 18 种）中。 效果控件面板中默认有三个视频效果：运动、不透明
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2024-07-27 10:25:12
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整体来说，Backbone、RPN和Fast RCNN是三个相对独立的模块。Backbone对每张图片产生5 level的特征，并送入RPN。RPN对送入的特征，首先经过3x3卷积，随后用sibling 1x1卷积产生分类和bbox信息，分类是指该anchor是否包含Object，bbox信息为四维，包括(dx, dy, dw, dh)。初始anchor加上偏移量后用于判断正负或忽略样本，并确定归
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2024-07-10 15:07:18
131阅读
《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》，是比较老的一篇文章了，在2015年6月发表在arxiv上，但是该方法还是被广泛运用。文章思想：文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的
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2024-04-24 15:22:52
122阅读
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition作者:Xiang Bai摘要与以前的场景文本识别系统相比，所提出的架构具有四个不同的特性：（1）与大多数现有的组件需要单独训练和协调的算法相比，它是端对端训练
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2024-04-19 18:40:37
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深入GPU硬件架构及运行机制
NVidia Turing架构深入GPU硬件架构及运行机制 - 从Fermi开始NVIDIA使用类似的原理架构，使用一个Giga Thread Engine来管理所有正在进行的工作，GPU被划分成多个GPCs(Graphics Processing Cluster)，每个GPC拥有多个SM（SMX、SMM）和一个光栅化
安全扫描要求屏蔽ssh版本信息，也就是说在你ssh -V的时候，不能够显示ssh的版本信息，我之后在网上查找了一些资料，都说需要使用tar包安装ssh，并在解压之后修改sshd.c文件，将version部分进行修改，我这个项目中有700多台设备，所以需要使用rpm包，之后通过脚本来进行升级ssh的操作。 那如何将tar包变成rpm包呢，使用rpmbuild工具是
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2024-09-29 14:46:56
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# 实现“python ppocr gpu”教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。可以用以下表格展示每个步骤所需的操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库和工具 |
| 2 | 克隆PP-OCR仓库 |
| 3 | 安装依赖包 |
| 4 | 运行PP-OCR代码 |
## 操作步骤
### 步骤1：安装必要的库和工具
原创
2024-04-29 04:35:40
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CRNN
原创
2021-08-02 16:17:20
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MTCNN部分1. MTCNN理解 MTCNN是用在人脸识别中的人脸定位领域，使用MTCNN取得了比较好的效果，目前在人脸识别中的人脸定位阶段，很多都是使用MTCNN来完成的； MTCNN一共有3个模型，分别为PNet，RNet，ONet；三个模型就意味着我们要训练三次，事实上也的确如此；训练过程在第三部分讲。 我们使用
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2024-07-03 03:19:22
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车牌识别文字识别训练全过程解析 目前代码解读还不算完善 后续会补充车牌识别github链接车牌识别文字识别github链接车牌检测end2end实现过程训练方式按照github上介绍就行在解释前定义几个方便理解plate_chr="#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ危险品"
pl
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2024-06-12 14:57:48
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下载地址：https://lestore.lenovo.com/detail/L104558 软件官网：http://www.batchtoolset.com/众里寻他千百度对于我这种经常要和很多PPT打交道的人来说，一款能够批量处理很多PPT文件的软件简直是我的救星。为了减少工作量，解放双手，我下定决心要找到这种软件。在网上连续搜索几天之后，我终于在百度某一页底部的一行小字中，发现了这款软件——
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2024-09-20 16:18:12
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4.CRNN原理介绍本文主要是根据论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》翻译总结而来。CRNN可以识别不同大小，不同长度的图片文字。论文还识别了乐谱，理论上该模型也可以有效的识别中文，不区
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2024-03-28 18:12:38
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