CPU和GPU在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用。 1、CPU即是中英处理器，对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片格式的装欢和转码、图像的绘制等都是CPU处理的。 2、GPU即是图片处理器，主要的工作是纹理的渲染。 卡顿的原因：卡顿的原因主要是GPU和CPU所花的时间太长，垂直同步信号来的时候，计算和渲染才做还没有完成，所以掉帧了，也就是卡
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2024-06-29 12:40:35
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# Python OCR with GPU
## Introduction
Optical Character Recognition (OCR) is a technology that enables the computer to recognize and extract text from images or scanned documents. It has various appl
原创
2023-11-25 07:35:53
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一、简介前面几篇文章对微信公众平台的开通及简单使用做了简单的介绍，但都没有涉及到实际使用中的问题，例如天气查询，公交查询，快递查询等。接下来的几篇文章将对实际生活中会经常使用到的一些功能进行开发讲解，以供读者参考。这一篇文章将对大家每天都会关心的天气查询进行开发，例如，用户发送消息 “苏州天气”，则会返回苏州实时天气状况，以及未来两天甚至未来五天的天气状况。二、思路分析首先要对用户发送过来的消息进
在纷杂的网络超市里，你是不是也有这样的苦恼，面对琳琅满目的办公软件，想选择一款得心应手的，简直难以实现。OCR文字识别软件，一搜一大把，究竟选哪个，着实让人犯愁。想要高识别准确度，强大的转换和编辑功能，便捷的云同步体验，如此多的要求，想要同时满足该怎么选，答案很简单，那便是只有ABBYY FineReader 15了。第一，卓越的识别准确度，作为ABBYY FineReader 15的镇件之宝，高
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2024-09-23 20:50:23
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目录前言一、ai studio平台训练1.1、clone paddocr1.2、安装各种包1.3、准备好数据集1.3.1、导入数据集1.3.2、数据集解压1.3.3、划分训练集和验证集1.4、下载预训练权重并解压1.5、配置文件1.6、train1.7、验证(可省略)1.8、保存测试结果1.9、上传结果，拿到名次Reference 前言这章主要教你从0开始一步步在链接: AIStudio平台上进
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2024-01-08 13:30:29
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Torchvision v0.8.0之前版本： Torchvision v0.8.0之前版本的transforms主要分为两类： 1、一类处理的输入数据类型为Tensor &nb
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2024-08-26 15:22:18
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## 如何优化Java OCR速度
### 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何优化Java OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的速度问题。作为一名经验丰富的开发者，我将带你逐步了解整个过程，并提供相关的代码示例和注释。
### 整体流程
下面是实现Java OCR的整体流程，我将使用表格来展示每个步骤。
```mermaid
journe
原创
2024-01-16 04:17:38
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之前的模型因为是使用rec_r34_vd_none_bilstm_ctc这个预训练模型，resnet34层，所以比较重，跑起来比较慢，导致识别+检测在部署到现场机器上时差不多要一秒一张。为了加速，考虑以下几种措施：换轻量级的backbone用paddleslim剪枝（参数精度降低）是否可以尝试使用c++部署是否可以转换成其他框架的模型，使用mlkdnn来进行加速。1. 换轻量级backbone1.
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2023-10-09 00:30:04
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六、 硬件(GPU)加速对比GPU 加速测试地址：GPU 加速，简单来说就是借助相对闲置的显卡资源，分担一部分网页渲染功能(比如文字渲染、图片合成、图片缩放、WebGL、HTML5 等)，从而降低网页浏览时对 CPU 资源的依赖。为了让结果看上去更加直观，我们选择了微软测试中心(微软 IE9、IE10 前瞻功能的官方评测平台)作为本节评测平台，并从中选取了“FishIETank”作为具体评测页面。
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2024-04-23 10:55:52
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GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-04-05 09:59:43
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一、预先工作 1、一般网站登录有个第一次成功登录提示是否记录密码和用户名等信息已经写在文本框中，测试回放代码时会出现问题，所以要先将这些清理掉。 做法：工具–>Internet选项–>内容–>自动完成–>将所有复选框都不选，若之前登录过测试系统还要将“清理表单”和“清除密码”点击 2、网站登录，要通过浏览器打开，一般打开浏览器时，默认的是IE主页面，若再点击收藏等操作
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2024-04-04 07:32:01
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当为了提高CUDA程序的主机内存和设备内存传输消耗时，可以尝试一下两种方案 一：使用分页锁定内存，分页锁定内存和显存之间的拷贝速度大约是6GB/s，普通的分页内存和GPU间的速度大约是3GB/s，（另外：GPU内存间速度是30G,CPU间内存速度是10GB/s），但是这种方法会带来额外的cpu内存间的拷贝时间 二：使用内存映射（Zero Copy）让GPU直接使用CPU的内存，减少主机和设备间内
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2024-06-21 09:33:45
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文章目录1 安装PaddleOCR1.1 安装docker1.2 安装PaddleOCR1.2.1 准备docker环境1.2.2 安装PaddlePaddle Fluid v2.01.2.3 克隆PaddleOCR repo代码1.2.4 安装第三方库1.2.5 安装位置2 启动训练2.1 X 下载预训练模型2.2 开始训练2.2.1 下载和配置文件匹配的预训练模型2.2.2 本地上传数据集2
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2024-08-10 10:55:08
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为什么学习内核自带的LED驱动？ 前面已经学习过了基于纯字符设备的LED驱动，也学习过了基于平台驱动的LED驱动，但是感觉都是按照教程在生搬硬套，到底我们写出来的驱动能不能拿得上台面，是否能在实际的生产环境中使用呢？其实我自己在学习的时候，就在不断地问自己这个问题，自己学习时写的驱动代码，跟大公司里面使用的驱动代码，是否有区别？如果有，怎么向他们靠齐呢？比如说对于LED，原理上来说是很简单的，在大
文章目录1. 依赖类库2. 相关下载(可跳过本步,依据后面步骤按需下载)3. 源码调试3.1 下载源码3.2 下载预训练模型3.3 下载数据集4. 运行代码4.1 用VSCode打卡项目文件夹4.2 运行测试代码5. 问题5.1 若提示页面文件太小，无法完成操作，则需要调高虚拟内存大小。5.2 若提示错误：BrokenPipeError，将utils/datasets.py的87行的num_wo
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2024-10-18 07:17:49
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CPU时钟(clock, clock pulse, clock rate, cycle)时钟（clock): 计算机（CPU）用时钟来同步(synchronize)CPU执行的指令。（不明白继续往下看）时钟脉冲（clock pulse）和时钟频率/时钟频率速度（clock rate/speed）：时钟脉冲有固定的频率，这个频率就叫做时钟频率。如买的2.60GHz的笔记本，2.60GHz就是时钟频率
不管是为了学术研究还是实际应用，都有必要对OCR技术进行探究和改进。研究背景关于光学字符识别(Optical Character Recognition, 下面都简称OCR)，是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容，众多的研究人员对相关的技术研究已久，也有不少成熟的OCR技术和产品产生，比如汉王OCR、ABBYY FineReader、Tesseract OCR等. 值得一提的是
# Python OCR 用GPU计算指南
在本文中，我们将学习如何使用Python和GPU来进行OCR（光学字符识别）处理。我们将分步进行，并提供详细的代码示例和说明。以下是整个流程的简要概述。
## 流程步骤
下表展示了我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 内容 |
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TextSniper for Mac是Mac平台上一款超好用的OCR文字识别工具，TextSniper mac版能够快速从图像、网页、视频教程、幻灯片、电子书、PDF等内容中抓取和识别文本，而且识别的文本会复制到剪贴板，以便使用，另外支持textsniper mac版离线使用，就算没有网络也能进行文字识别，还在找文本识别工具的朋友不妨试试TextSniper mac版吧！TextSniper fo
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2024-09-14 18:28:41
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Python第三方模块tesserocr安装介绍在爬虫过程中，难免会遇到各种各样的验证码，而大多数验证码还是图形验证码，这时候我们可以直接用 OCR 来识别。tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装 t
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2024-05-30 09:07:48
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