人见人爱的 Spring 已然不仅仅只是一个框架了。如今，Spring 已然成为了一个生态。但深入了解 Spring 的却寥寥无几。这里，我带大家一起来看看，我是如何手写 Spring 的。我将结合对 Spring 十多年的研究经验，用不到 400 行代码来描述 Spring IOC、DI、MVC 的精华设计思想，并保证基本功能完整。首先，我们先来介绍一下 Spring 的三个阶段，配置阶段、初始
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2024-03-21 00:00:49
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前几天由于老师的课题关系去了解了一下OCR 方面的知识。总结一下，当然都是浅解析的点。（很可能由于认知不足存在问题……）1、关于发展历史。一开始的OCR 是从报刊行业发展而来，由于印刷的关系，字的光电反应（还是别的什么？）和没有字的地方不同，这是最早的OCR，然后应用于了复印，传真这些方面。在后来是为了方便盲人的生活，OCR用于分辨书籍中的字然后用软件读出来。渐渐地应用于邮政分类等方面。现在发展最
手写体辨识手写体文本辨识问题可以追溯到第一代从手写体文档中识别单个字符的自动化机器。例如，你可以想象这样一个场景：邮局里信件堆积如山，因此需要借助自动化手段识别五位邮政编码，而只有正确识别，才能实现自动化和高效地分拣邮件。面对该应用场景，你可能想到多种应用，其中也许会有OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件，它读入手写体或印刷体文本，识别其中的文字后
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2024-04-09 12:57:53
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提高OCR识别手写体的准确率可以从以下几个方面入手：1. 图像预处理二值化：将图像转为黑白，减少噪声干扰。去噪：使用滤波算法去除噪点。对比度增强：提升文字与背景的对比度。倾斜校正：调整图像角度，确保文字水平。边缘检测：突出文字边缘，便于识别。2. 使用专门的手写体OCR引擎选择支持手写体识别的OCR引擎，如Google Cloud Vision、Tesseract（需额外训练）或ABBYY Fin
综述：目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn、mnn等）没有任何优势，基于之前对部署框架的使用经验，下面我就以手写数字识别
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2024-10-16 10:11:10
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# Android OCR手写体识别
## 简介
在移动设备上进行OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）操作可以让我们将手写文本转换为可编辑和可搜索的电子文件。Android平台提供了多种OCR库和API，可以方便地实现手写体识别功能。本文将介绍如何使用Tesseract OCR库实现Android OCR手写体识别，并提供相关代码示例。
## T
原创
2023-07-31 19:10:04
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环境准备：IDE：pycharmpython版本：python3.8外部库：tensorflow2.3、opencv4.0+、matplotlib3.5、sklearn因为python3.9好像与opencv4.0不兼容还是什么问题，3.9导入之后导入不了opencv4.0的，所以使用3.8导入库的话可以参考用到的数据集：先上代码：这一个是主体代码，就是一整个模型训练测试的，import os
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2023-11-30 12:28:44
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一、mnist数据描述MNIST数据集是28×28像素的灰度手写数字图片，其中数字的范围从0到9具体如下所示（参考自Tensorflow官方文档）：二、原理 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识
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2024-04-04 09:40:52
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一、介绍TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。今天，就让我们从手写体数字识别入手，看看如何用机器学习的方法解决这个问题。二、编程环境Python2.7+TensorFlow0.5.0下测试通过，Python3.5下未测试。请参考《TensorFLow下载与安装》配置环境。三、思路没有接触过图像处理的人可能会很纳闷，从一张图片识别出里面的内
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2023-11-16 11:48:56
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不管是在课堂上还是在会议中，我们经常都会使用纸笔来进行一些重要内容的记录，这样子可以方便我们在过后，回想起之前的一些重要内容。不过记录在纸上难免会有遗失或者是损坏的情况发生，所以我们可以将纸上的文字做成电子版来保存。可是如果文字量比较大的话，我们一个一个字进行输入的话，这样子的效率就有些低下了。其实我们可以使用软件来识别这些手写文字，那你们知道手写转文字的软件有哪些吗？下面我就来为大家分享几款不错
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2023-05-18 15:46:27
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OCR相关介绍0 计算机视觉技术（computer version）计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它要解决的问题就是：看懂图像里的内容。人的大脑皮层， 有差不多70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道，没有之一。下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据，蓝色是非结构化数据（大部分都是图像和视频）。可以很明显的发现，图片和视频正在以指数级的速度在增长。而在计算机视觉出
手写数字识别：基于PyTorch的卷积神经网络实现 一、项目概述 使用PyTorch实现一个基于卷积神经网络(CNN)的手写手写数字识别模型，通过MNIST数据集训练，实现对手写数字(0-9)的分类识别。 二、环境依赖 Python 3.x PyTorch torchvision matplotli ...
'''
#2018-06-25 272015 June Monday the 26 week, the 176 day SZ
手写字体识别程序文件1：
定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数
问题代码：
#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；
tf.truncated_normal_initializer 从
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2024-01-03 13:17:44
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MNIST手写体识别--tensorflow对于tensorflow给出的几个版本的手写体识别的代码进行分析。其中tensorflow的mnist代码在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist1：softmax版本# Copyright 2015 The Tens
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2024-08-10 10:53:37
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-- 环境：win10, jupyter notebook/pycharm, python3.x, tensorflow1.3.0-gpu环境搭建看上一章首先手写字图片加载Tensorflow为我们提供了一个方便的封装，可以直接加载MNIST数据成我们期望的格式，代码如下：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist
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2023-09-05 17:00:44
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基于SVM的手写字体识别1.案例背景 (1)手写体数字的识别在社会经济中的许多方面都有着广泛的应用，其识别方法也有许多种，如神经网络，Bayes判别法等。由于手写体人为因素随意性大，手写字体识别的难度远高于印刷体的识别。 (2)本次项目所用训练样本为300张256x256像素点的0~9的手写数字图片，每个数字均30 张。 (3)数据集获取：gethub下载 2.准备工作 (1)下载安装matlab
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2023-12-16 07:20:38
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手写字识别对手写字体图片进行识别最重要的一点就是要将其转化为二值化（就是就是将图像上的像素点或灰度值设置为0或1，其呈现就是非黑即白）后的数据，然后再进行处理，在手写体处理中，二值化就是有手写笔画的部分用1表示，其余部分用0表示（当然也可以根据自己所写的算法进行调整）手写字识别可以用很多种算法来计算，首先用Knn算法来实现：Knn算法进行手写数字的识别# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-12-07 08:27:01
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一张图片上的文字字体如果觉得不错，这么才能知道这是什么字体呢？遇到这种情况，我们可以试试一下下面这3个用于识别字体的在线工具，我们只需要上传一张包含文字的图片，就能知道这些文字是用的是什么字体了。1、求字体：求字体 是个网站，只需上传图片，就可以找到图片上文字的字体，目前可识别中、英、日韩、俄、书法等多种类字体，还可以实时预览和下载字体。(官方主页)2、MyFont：MyFont是一个在线字体识别
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2023-10-28 13:17:49
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基本原理：把图片当成像素来看，下图为手写体数字1的图片，它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵，每个元素都是0~1之间的数字，0代表白色，1代表黑色，小数代表某种程度的灰色。 对MNIST数据集中的图片来说，当成长度为784的向量就可以了，忽略它的二维结构。任务就是让这个向量经过
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2023-12-14 21:39:31
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mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)OneHot编码：One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分
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2024-01-08 20:41:00
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