在之前的文章中，我们基于Embedding+LSTM的结构实现了一个文本分类的应用。本质上，这是循环神经网络Many-to-One架构下的一种应用。在那种结构中，我们将Embedding后的词向量依次投入到LSTM Cell中，循环结构依照时序逐步计算并且获取到整个文本的语义（向量化表示），在此基础上对文本的语义向量进行SoftMax，得到分类标签。这种基于循环神经网络的分类结构最主要的问题在于长
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2024-05-31 10:28:40
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Tess4J是Tesseract的Java JNA wrapper。本文介绍了在CentOS 7 操作系统中使用Tess4J的步骤及注意事项。在正式开始之前，先花一点篇幅，对相关的技术作一简要介绍。一点点背景TesseractTesseract 是一个著名的开源OCR引擎，支持100多种语言，可以开箱即用。还可以通过训练方式支持更多语言。Tesseract诞生于1984年，来自HP公司，2005年
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2024-03-01 21:01:51
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北京易泊时代私有云车牌识别是在OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的基础上，一款服务部署于企业自有服务器上的（云服务器或本地服务器）车牌识别服务程序，部署完成后，APP端、web端、微信H5端、PC客户端均可发送识别请求，通过Web Service接口调用该识别服务，上传的车牌图像在服务器端，进行完成识别，识别后会返回标准XML识别结果，整个识别过程均
1.pom文件添加依赖 <!-- 图形验证码识别https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.tess4j/tess4j -->
<dependency>
<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
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2024-03-08 13:53:41
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public static void main(String[] args) throws Exception { ITesseract instance = new Tesseract(); File imageFile = new File("jcaptcha.jpg"); BufferedImage bi = ImageIO.read(image
原创
2022-10-27 14:25:16
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Eclipse Deeplearning4j GitChat课程：Deeplearning4j 快速入门_专栏在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnis
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2024-07-21 10:11:59
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一、前言 上一篇博客《有趣的卷积神经网络》介绍如何基于deeplearning4j对手写数字识别进行训练，对于整个训练集只训练了一次，正确率是0.9897，随着迭代次数的增加，网络模型将更加逼近训练集，下面是对训练集迭代十次的评估结果，总之迭代次数的增加会更加逼近模型（注：增加迭代次数有时也会发生过拟合，有时候也并非很奏效，具体情况具体分析）。&nbs
最近有个需求，读取一个网站的信息，需要读取验证码。一、环境依赖1、如果在Linux下运行，需要安装如下 tesseract-ocr，在 centos 上yum install tesseract在ubuntu上apt install tesseract在docker中如果是ubuntu系统（centos把apt-get换为yum），添加如下信息到docker命令RUN apt-get update
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2024-05-16 11:08:23
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识别率有问题A大概率识别为n，因此需要训练，这里讲一下 如何训练参考java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装，但是如果要训练，还是需要在进行安装tesseract-ocr的下载地址参考另一篇然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEdi
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2024-05-27 18:39:28
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1.Tess4j& Tesseract OCR简介Tess4J 是一个基于 Tesseract OCR 引擎的 Java 接口，可以用来识别图像中的文本。Tesseract 是一个由 Google 开发的开源 OCR 引擎，可以识别多种语言的文本。Tess4J 将 Tesseract 引擎的优势和简单性与 Java 的可移植性和易用性相结合，是一个非常强大的 OCR 解决方案。 Tess4
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2024-03-28 09:55:23
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Tesseract 目前是由 Google 进行维护，它是一个开源的 ORC 识别引擎。它最早诞生于 HP实验室。目前我看到的版本是 4.1.1 。他的官网在 https://tesseract-ocr.github.io 。虽然目前为止业内有很多值得令人称赞的 OCR 识别接口，但是这个开源免费还是很不错的一个引擎，它能通过训练丰富自己的文字识别。不过我们主要讲的不是这个东西，而且讲了这一堆估计
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2024-05-29 10:56:15
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本研究描述了一个名为BEHAV3D的系统，该系统旨在通过3D成像分析平台和转录组学，研究免疫细胞和癌症患者肿瘤类器官的动态相互作用。应用BEHAV3D实时追踪了与癌症患者衍生的实体肿瘤类器官一起培养的工程化T细胞（大于150,000个），确定了一个具有'super engager'行为的集群，其中包含具有强效连续杀伤能力的T细胞。本研究还探索了癌症代谢组感应工程T细胞（cancer metabol
文章目录概要图像预处理阶段默认反转图像重新缩放二值化噪音消除膨胀/腐蚀旋转/偏移校正边框缺少边框边框太大扫描边框去除透明度/Alpha通道引擎处理阶段语言模型配置提高识别速度词典、单词列表和模式表格识别使用 Tesseract OCR 的 GUI 和其他项目 原文如下：https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/main/ImproveQualit
有时候看到一些好的视频ppt，想把ppt内容记录下来，需要进行截图然后ocr识别，网上的工具大都限制使用次数，有的免费的只能一次次导入导出，各种验证码频次限制，所以使用起来不方便。现有的tess4j就是目前开源比较流行的ocr识别库了，今天down下来试了试，还不错，图片识别准确度和速度也都挺好的，完美解决我们的需求（不想充会员，ps--得力的ocr识别ui和速度都不错~）导出下载项目地址：htt
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2024-07-27 10:35:36
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文章目录1. SqliLab_Mysql_Injection详解_字符型注入(十三)1.1. SQL注入_ORDER BY注入1.2. 原理1.3. 1.3.ORDER BY 语句的排序方式 排序方式2. SqliLab关卡（包含46,47,48,49,50,51,52,53）（图片占据空间太大，payload具体返回情况均写在每条payload下的注释中）2.1. SqliLab-46（ORD
很多客户会问到：3D打印采用什么软件查看数据？怎么知道3d打印数据有问题？3d打印因为涉及到行业领域较多，所有软件不可能一一列举，不过有一点可以肯定的：文件需要特定格式——STL，因为只有该格式才能对文件进行切片处理，才能满足3d打印设备需求。下面睿现小编为大家介绍一下：1. 3D建模软件3d打印前必须有设计3D打印模型，所以首先需要选择适合自己的一款3D建模软件(Pro/e、UG、犀牛、3dma
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2024-07-08 11:43:25
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一.简介Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。而Tess4J则是Tesseract在Java PC上的应用。在英文和数字识别中性能还是不错的，但是在中文识别中，无论速度还是识别率还是较弱，建议有条件的话，针对场景进行训练，会获得较好结果，本文仅对目前Tess4J的用法进行介绍二.入门教程2.1 Tess4J官网下载最新的源码包Tess4J官网
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2024-03-15 14:35:51
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Tesseract训练识别数字一、软件环境1.安装Tesseract 3.0.22.安装jTessBoxEditorFX训练工具二、训练前需要准备的素材1.多张包含数字的图片三、开始训练1. 新建一个名为 font_propertities 的文本文件2. 用jTessBoxEditorFx将多个图片合并成一个包含多页图片的tif文件3. 创建Box文件4. jTessBoxEditorFx打开
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2024-04-15 21:18:11
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年初的时候安利过，如今过了将近一年了，功能加了不少，所以重新给各位小伙伴搞，依然是免费开放所有功能使用。 ↑ 如上图可见，如今新版已经加入了表格识别、手写字识别、PDF格式转换等非常强大的新功能！下面一起来看看吧~▌ 文字识别与文件扫描↓ 【文字识别】和【文件扫描】这两个功能是软件最基础的功能了，新版本依然保持这非常高的识别率，文件扫描也是保持一如既往的高品质。-文字
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2024-08-09 17:15:25
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刚学的idea，因为和eclipse有很多冲突。至于快捷键的学习，有一堆，但就像工具书一样，不太连贯。 github上的文档：https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial/blob/master/keymap-introduce.md我整理了一份上面说要必备的快捷键：https://github.com/dulinanaaa/Intel
