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    天若ocr文字识别工具,集合百度、腾讯、有道、搜狗

    1、对于搜狗的接口调用的还是http://ocr.shouji.sogou.com/v2/ocr/json,这个接口识别效果很好,但是对于图片的尺寸有规定。 本人对截取图片进行了尺寸上的优化,保证较小的文字也能识别。具体大家自行测试。 2、腾讯ocr接口,也比较准确,但是速度比较慢。 3、百度ocr接口,精确度还可以,但是标点符号识别不准确,速度一般。 4、有道ocr接口,速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。但是接口受ip请求的限制。(仅供参考) 软件使用: 1、默认快捷键F4,可以自行修改,在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。 3、截图时按住Ctrl,强制性拆分文字。 说明:如果有问题请及时反馈 链接:https://pan.baidu.com/s/1P2xb9kBwX1gj8j2_APivZw 更新公告:

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    标准程序流程图的符号及使用约定

    一、引言 程序流程图(Progran flowchart)作为一种算法表达工具,早已为工国计算机工作者和广大计算机用户十分熟悉和普通使用.然而它的一个明显缺点在于缺乏统一的规范化符号表示和严格的使用规则.最近,国家标准局批准的国家标准(GB1525-89)<<信息处理–数据流程图,程序流程图,系统流程图,程序网络图和系统资源图的文件编制符号及约定>>为我们推荐了一套标准化符号和使用约定.由于该标准是与国际标准化组织公布的标准ISO5807–85 Information processing–Documentation symbols and comventions for data,program and system flowcharts,program network charts and system resources charts是一致的,这里将其中程序流程图部分摘录出来,并做了一些解释,供读者参考. 根据这一标准画出的程序流程图我们称为标准流程图.

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    【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

    【新智元导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索,介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用,包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。 网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似

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