Tesseral Pro使用方法正演的三步流程第一步：创建速度体
第二步：建立观测系统
炮点是怎么激发的
接收点是怎么展布的
第三步：Run Modeling1.建立一个速度模型2.建立楔形模型3.建立二维的观测系统4.二维声波波动方程的模拟5.子波窗口6.叠前深度偏移（克希霍夫深度偏移）正演1.建立速度模型 2.设置震源参数 设置子波为雷克子波，频率设置为30hz 运行模型，su
随着京东云业务规模、管理机器规模的扩大，各类agent也在逐渐增多，如日志agent、监控agent、控制系统agent等。这对agent的部署、升级、状态维护提出了很高的要求，一旦某个全局agent进行了错误地部署、升级，可能会导致agent的资源使用率过高，进而会对全公司的业务产生影响。在此背景下需要有一个统一管理系统来对全网agent的部署、升级进行管控，可以灵活的指定不同的发
前言大家在学习爬虫验证码识别时，有时候会用到OCR识别，而tesseracr库即为对tesseract做的python封装。因此，我们需要安装tesseract。 在安装过程中，我遇到了一些问题，在这里分享给大家。本篇文章主要是讲win10环境下，tesserocr的安装。安装步骤1、安装tesseract在win10下，安装tesseract可以进入该网址进行下载 https://digi.bi
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2024-03-07 18:40:04
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务必注意，升级时有可能造成 ssh 损坏，要有其他方式连接服务器，如桌面连接、telnet，以防掉线后连不上服务器，云服务器可以做镜像，坏了及时恢复测试方式运行 ssh/sbin/sshd -d
# 查看 22 端口
ss -tunlp | grep 22
# 重启 ssh 服务
systemctl restart sshd.service
# 修改 ssh 配置
vim /etc/ssh/ss
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2024-06-30 22:23:56
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步骤1: 安装Tesseract如果要使用Tesseract库，首先需要安装它到你的机器上。针对macOS用户，我们使用Homebrew 去安装Tesseract：brew install tesseract注意：这里安装都是国外的网，建议更换下镜像源加速下载速度# 替换brew.git:
$ cd "$(brew --repo)"
# 清华大学:
$ git remote set-url ori
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2024-04-10 07:58:39
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前言这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容：什么是Batch Size？为什么Batch Size很重要？小批量和大批量如何凭经验执行？为什么大批
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2024-08-22 11:20:22
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实验环境（我用Cisco Packet Tracer画了一个简图）： 因为防火墙规则，内网主机不能直接访问win_service2003，现在通过kali做流量转发我把用到的机器的名字也写上了 上面的配置上不了网，我忘了配置dns服务器IP，dns服务器的IP设置为1.1.1.1，没啥难度，填上就好了，这个就不截图了，现在内网机器能通过防火墙上网了，我的机器也基本配
EPD(Enthought Python Distribution)，现在已经归为Enthought Canopy的一部分了，大家可以直接下载Enthought Canopy，Enthought Canopy自带pandas，无需另行安装pandas，可直接点击下载Enthought Canopy，然而有些书中的案例会依旧用到EPD，故在此讲述一下自己安装EPD以及pandas的过程。准备软件软
一、背景先说下开发背景，今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了)，发现每天都要对着各种租房广告打很多电话。当时就想现在OCR技术那么流行，为什么不能做个程序来解决这个问题。因为租房电话有部分还是手写号码，所以也要解决手写识别的问题。同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等。所以有部分并不是我们所需要的，为什么这块信息就不能做个平台进行共享，类似于手机里面识别和提交诈骗电话一样。然后自己
Tesseract-OCR样本训练方法一、简介Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护。二、下载1.从https://github.com/UB-Mannheim/tes
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2024-05-11 12:27:39
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# Android开发如何使用Tesseract解决文字识别问题
在Android开发中，有时我们需要对图片中的文字进行识别，Tesseract是一个开源的OCR引擎，能够帮助我们实现这一功能。本文将介绍如何在Android应用中集成Tesseract，并实现文字识别的功能。
## 步骤一：集成Tesseract
首先，我们需要在项目的build.gradle文件中添加Tesseract的依
原创
2024-04-14 05:11:45
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在前一阵子，由于作品展导致电脑上下载了很多东西所以运行很慢。于是重装了一下系统，并且安装了优化大师将电脑优化了一下，之后开机速度相当快也就20多秒。可是好景不长，在以后使用过程中不断地下载并安装了一些软件，导致电脑的运行速度又慢了下来。想了想或许是软件太多的缘故，于是打算先把暂时不用的软件卸载掉，随用随装。这时就遇到问题了：的确有的软件写在很顺利，下面以卸载“优化大师”为例介绍一下软件卸载的方法：
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2024-02-19 07:08:25
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浏览器访问（B/S架构）APP访问（C/S架构）Jmeter官网 Jmeter组成
取样器进行脚本的逻辑控制线程组场景设置监视器监视脚本的运行，取得性能指标Jmeter操作添加虚拟用户组（线程组）添加被测页面（取样器）添加结果监听器（监视器）参见JMeter入门教程 Jmeter脚本的录制使用badboy 进行录制使用代理方式脚本录制的流程业务流程BadBoy介绍代理录制用户自定
安装Tesseract-OCR 1. leptonica 需要源码编译安装http://www.leptonica.org/ leptonica 包: leptonica-1.73.tar.gz 解压后切换到leptonica-1.68 根目录 ./configure make make install2.tesseract安装: 依赖安装完毕后开始
一.简介 Tesseract是一个开源的文本识别【OCR】引擎，可通过Apache 2.0许可获得。它可以直接使用，或者使用API从图像中提取打印的文本，支持多种语言。该软件包包含一个ORC引擎【libtesseract】和一个命令行程序【tesseract】。Tesseract4添加了一个新的基于LSTM的OCR引擎，该引擎专注于行识别，但仍支持Tesseract 3的传统Tess
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2024-05-06 09:11:50
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引言大语言模型 (Large Language Models，LLM) 真正彻底改变了人工智能 (AI) 领域。这些功能强大的人工智能系统（例如 GPT-3）为多种应用打开了大门，从让用户进行有意义对话的会话聊天机器人（chatbots）到可以流畅地起草文章和故事的内容生成器（content generators）。它们已成为解决复杂自然语言处理任务和自动化类人（human-like）文本生成各个
Tesseract是一款优秀的开源OCR软件，目前由Google维护改进，已发展到5.0版本，从4.0版本起增加了基于LSTM神经网络的识别引擎。今天聊聊怎么安装Tesseract命令行软件和语言包，正确配置Tesseract是制作自定义字体和使用其Python接口pytesseract的基础。1、下载软件安装包首先下载安装包，进入tesseract的github文档页(https://tess
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2024-03-25 17:07:43
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python爬虫学习笔记 3.9 （了解参考：训练Tesseract）参考阅读：训练Tesseract要使用 Tesseract 的功能，比如后面的示例中训练程序识别字母，要先在系统中设置一 个新的环境变量 $TESSDATA_PREFIX，让 Tesseract 知道训练的数据文件存储在哪里，然后搞一份tessdata数据文件，放到Tesseract目录下。在大多数 Linux 系统和 Mac
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2023-12-12 12:29:26
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ABAP子程序（Subrouting）是包含在程序中的一段具有一定功能的代码，能够将某个功能单独作业一个小程序包含在主程序中，以方便程序分析及阅读。特别一一些程序中多次用到的功能，可以简化代码，增加程序的可读性且便于维护。 1.子程序的定义 通过FORM...ENDFORM语句可以实现子程序的定义,通过
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2024-05-14 12:37:06
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训练样本
关于如何训练样本，Tesseract-OCR官网有详细的介绍http://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/TrainingTesseract3。这里通过一个简单的例子来介绍一下如何进行样本训练。
1.下载工具jTessBoxEditor. http://sourceforge.net/projects/viet
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2024-03-25 16:39:30
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