昨天一个前端的朋友找我帮忙用excel提取代码中的汉字(字符串),可算费了劲儿了,他要提取的内容均在单引号中,但问题是没有统一的规律,同一个单元格可能存在多个要提取的内容,而且汉字中间也夹杂其他字符。
([['m'], ['t']], [['ing'], ['ian']], [['2'], ['1']],
选自arXiv 作者:Danyang Sun等 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 近日,清华大学提出了一种风格感知变分自编码器(SA-VAE),通过引入先验知识,结合少量的样本学
最近受到b站一个视频的启发,想做一套属于自己的字体,但是又不想写好几千个字,为了偷个懒,调研了一下用神经网络合成字体的算法,最终找到一篇名为W-Net的论文:
笔者以前在网上看到有民间高手制作字体的相关事迹,觉得把自己的手写字用键盘敲出来是一件很有意思的事情,所以一直有时间想制作一套自己的手写体,前几天在网上搜索了一下制作字体的方法,发现技术上并不是太难,结合了自己PHP方面的开发经验,很快的做出了一套自己的手写字体。
re.U:根据Unicode字符集解析字符,影响\w,\W,\B,\b.
手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;
CJK(CJK Unified Ideographs,中日韩统一表意文字)字符集中了从0x4E00到0x9FA5的连续区域,包含了 20902 个来自于中国、韩国、日本的汉字,涵盖了多数中文字符,可以说CJK是GB2312-80和BIG5等字符集的超集。
汉字机内码,又称“汉字ASCII码”,简称“内码”,指计算机内部存储,处理加工和传输汉字时所用的由0和1符号组成的代码。输入码被接受后就由汉字操作系统的“输入码转换模块”转换为机内码,与所采用的键盘输入法无关。机内码是汉字最基本的编码,不管是什么汉字系统和汉字输入方法,输入的汉字外码到机器内部都要转换成机内码,才能被存储和进行各种处理。
做爬虫的时候,经常都会听到 scrapy VS requests+beautifulsoup的组合 在本次分布式爬虫实现中只用scrapy而不用后者的原因是:
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索,简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ,文字识别简介 计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中,印刷体文字识别是开展最早,技术
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天,手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事,拿汉字来说,让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。 今天,苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》,介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Wat
一、背景知识 目前已经存在很多的词向量模型,但是较多的词向量模型都是基于西方语言,像英语,西班牙语,德语等,这些西方语言的内部组成都是拉丁字母,然而,由于中文书写和西方语言完全不同,中文词语包含很少的中文字符,但是中文字符内部包含了很强的语义信息,因此,如何有效利用中文字符内部的语义信息来训练词向量,成为近些年研究的热点。
上期刚刚分享了简单的通过智能填充和Len与LenB函数实现的文本数字拆分! 感兴趣可以点我先看上一期的! 本期难度较上期略有提高,和您分享新的技巧。 没有最不规范!只有更不规范! 上次文本数字混合
我写这个帖子的意图,在于三个: 1.用代码生成代码的思维。 2.shell编程的思路。 3.裁剪字库的具体程序。 我打算分为三节来说: 第一节讲裁剪词库的意义以及使用场合; 第二节讲如何用shell来解决这个问题; 第三节讲如何测试结果。 很多带有点阵液晶的硬件项目可能需要显示汉字、ASCII字符,有的廉价的液晶里没有字库,有的液晶里带有了字库但可能需要其他字体的支持。这种时候我们就需要使用外置的字库了。一般一个字库需要几百K大小,当然对于有外置flash的情况下根本不算
异名在一个游戏项目中遇到一个比较有意思的问题,在游戏的玩法设定中,当怪物在消失的时候会爆出一个中文字,这个效果在部分机型上会出现乱码符号
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
学习了这么多课,我想大家已经发现了,web scraper 主要是用来爬取文本信息的。
相关论文下载:cw2vec: (Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information) 与2016年facebook提出的论文(Enriching Word Vectors with Subword Information)直通车
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统,系统采用多层MVC软件架构,采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度,以及通过协同过滤及图书特征提取的方式,实现在用户与图书,用户与用户之间,发现关联性,从而实现校园图书的精准推荐功能等。
人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本,老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。文本智能处理,亦即自然语言处理,试图让机器来理解人类的语言,而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体,不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象,它的主要应用主要是在智能问答,机器翻译,文本分类,文本摘要,标签提取,情感分析,主题模型等等方面。
今天无意间翻到3年前回复过的一个帖子:用SAS做成语接龙。编程思路如下:首先导入成语大全,提取首尾汉字,将所有成语放入哈希表中,然后将成语最后一个汉字去哈希表中查询匹配,如果成功匹配则把哈希表中匹配的成语最后一个汉字做为KEY去查询匹配,直到遍历整个哈希表。更新的代码(SAS 9.2 for Windows)如下:
问一个问题,单片机液晶上的字是怎么显示出来的,电脑上的字是怎么显示出来的,您真的知道真真实实的原理了吗?? 关于字库,您真的知道实质是如何调用的吗???? 先看一下 相信大家都听说过 GB2312,实
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
用户在浏览器输入网址之后,经过DNS 服务器,找到服务器主机,向服务器发出访问请求,服务器经过解析之后,发送给用户的浏览器HTML、JS、CSS等文件,浏览器解析出来呈现给用户。
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配,从而对车牌进行识别。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.16038.pdf
cut 译为“剪切, 切割” ,它是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分处理。cut 命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
最近在使用 jQuery.validator 验证插件,其中有地方需要用到手机号码验证的功能。
在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上,达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术,特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法?以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。 人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本,达观数据所专注的是文本智能处理领域。文本智能处理,亦即自然语言处理,试图让机器来理解人类的语言,而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体,不像图
人类经过漫长的历史发展,在世界各地形成了很多不同的语言分支,其中汉藏语系和印欧语系是使用人数最多的两支。英语是印欧语系的代表,而汉语则是汉藏语系的代表。中英文语言的差异十分鲜明,英语以表音(字音)构成,汉语以表义(字形)构成,印欧和汉藏两大语系有很大的区别。
文本信息: “Ta说群众笑脸smile是最好的扶贫成绩单1234”,按照以往的思路是知道英文字符在文本中的起始位置与终止位置,再根据位置提取出来。当数据量小的时候,这种思路操作是没什么毛病的,但是,当数据量大时,显然这种方法又土又麻烦。
爬取过大众点评的朋友应该会遇到这样的问题,在网页中看起来正常的文字,在其源代码中变成了下面这样:
描述:用一个或几个字符(find_text),在一个字符串(within_text)中查找, 返回所在的位置数.
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
jieba(结巴)是百度工程师Sun Junyi开发的一个开源库,在GitHub上很受欢迎,使用频率也很高。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 20 篇原创文章,关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
本次以一个盗墓笔记的小说阅读网(http://seputu.com)为例,抓取盗墓笔记的标题、章节名和链接,如下图 前提: 这是一个静态网站,标题、章节都不是由JavaScript动态加载的,无代理,
自然场景文本提取是图像语义信息抽取的一个重要分支,它的实现需要CV和NLP技术,即既需要使用视觉处理技术来提取图像中文字区域的图像特征向量,又需要借助自然语言处理技术来解码图像特征向量为文字结果。
你说这车轱辘是圆的,地球是圆的,太阳是圆的,脑袋是圆的。万物之初之所以将万物设计成圆形肯定有它的意义。
语音合成(text to speech),简称TTS。将文字转化为语音的一种技术,类似于人类的嘴巴,通过不同的音色说出想表达的内容。将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
前言:最近写了一个bat用于快速编译swf至目标目录,想利用FINDSTR命令通过匹配目标目录名称,匹配数量大概600多个,发现匹配耗时比较久,大概花费10余秒,因此还是放弃字符匹配,乖乖拼出全称来定位目录。感觉bat的运行效率是比较低的。
点击分享按钮后会弹出一个模态框,先不管它,按 F12 打开开发者工具,切换至控制台(Console),将以下代码复制粘贴到控制台,然后回车;
在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析、R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
随着信息碎片化时代的来临,人们每天不得不被迫接受处理生活各种场景中无限砸向面前的信息,被各种终端图像、文字数据搞得力倦神疲。而针对大数据的处理,人工能力显然已经无法应对,人工智能与机器学习或将成为劳动力转移和工业革命的切口。过去一年来,研究人员和开发者在人工智能各领域取得多个重要突破。北京旷视科技旗下的 Megvii Image++团队近日刷新了2015 ICDAR 鲁棒阅读竞赛(Robust Reading Competition)和离线手写体汉字单字识别(公开测试集)双项赛事记录,实现了图像识别技术的又
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