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这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
元旦的时候接到一个任务，对 Android Camera 的缩略图展示性能做一些优化。作为一个 Camera 0 经验的菜鸟，各种铺面而来的专业术语瞬间就让我迷失了 ... 那么 0.1 s。
好吧，我承认有那么一点标题党。不过说起标题党这事儿，咱先来看看支付BAO，最近几天搞得全国人民都不安心工作的“集五福”： 好（shua）好（hou）的“集五福”活动，怎么又叫 AR 了？ 我们来让李老
快捷支付涉及到方方面面，同时安全问题既是用户所关心的，也是制作者不容忽视的重要部分。 比如涉及到支付和金钱的app，商户端app等等，都需要进行实名认证，实名认证可以通过银行卡认证和身份证认证。 通常办法是通过上传照片，并且手动输入基本信息进行认证，这种方法不仅操作复杂，而且容易出错。 网上很多资源，识别率低，速度慢，用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法，可以快速、高效的识别中国身份证信息。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
本来打算推一篇如何使用 Python 从 PDF 中提取文本内容的文章，但是因为审核原因，公众号上发不出来。尝试排查了一个小时，还是没有搞定，索性就放弃挣扎了。我在这里放出来文章的第一部分，如果有兴趣，可以前往我的 Github 或者码云上查看全文。
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
SceneKit_入门01_旋转人物 SceneKit_入门02_如何创建工程 SceneKit_入门03_节点 SceneKit_入门04_灯光 SceneKit_入门05_照相机 SceneKit_入门06_行为动画 SceneKit_入门07_几何体 SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画 SceneKit_中级02_SCNView 详细讲解 SceneKit_中级03_切换照相机视角 SceneKit_中级04_约束的使用 SceneKit_中级05_力的使用 SceneKit_中级06_场景的切换 SceneKit_中级07_动态修改属性 SceneKit_中级08_阴影详解 SceneKit_中级09_碰撞检测 SceneKit_中级10_滤镜效果制作 SceneKit_中级11_动画事件 SceneKit_高级01_GLSL SceneKit_高级02_粒子系统深入研究 SceneKit_高级03_自定义力 SceneKit_高级04_自定义场景过渡效果 SceneKit_高级05 检测手势点击到节点 SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标 SceneKit_高级07_SCNProgram用法探究 SceneKit_高级08_天空盒子制作 SceneKit_高级09_雾效果 SceneKit_大神01_掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字
LZ-Says：最近好哥儿们因公来廊坊，在家里可谓夜夜笙歌，喝酒喝的俩眼发懵，最近状态欠佳，导致学习计划一直在滞留，今天通过简短的小例子，重新拾起学习之路，滚蛋吧，懒瘤君~
识别近八千种动物，接口返回动物名称，并可获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别分类标签。适用于拍照识图、幼教科普、图像内容分析等场景
该请求用于检测一张车辆图片的具体车型。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片的车辆品牌及型号。
异常com.baidu.ocr.sdk.exception.SDKError[283604]App identifier unmatch.错误的packname或bundleId.logId::30309247
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可识别超过10万类常见物体和场景，接口返回大类及细分类的名称，并支持获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别分类标签。广泛适用于图像或视频内容分析、拍照识图等业务场景。
在现代电子商务平台中，订单管理是一个至关重要的功能。然而，由于并发操作和复杂的业务流程，订单的状态可能会在不同的阶段发生变化。在某些情况下，当用户正在取消订单的同时，系统可能会继续处理支付操作，导致误支付的Bug。为了解决这个问题，我们可以使用分布式锁来确保订单的一致性，本文将介绍如何设计和实现一个分布式锁方案，以防止取消订单误支付Bug。
2019年越来越的企业关注到RPA，也有很多企业开始投入到RPA实施服务商的行业里面。RPA的热度之高，说是空前绝后可能有点夸张，但是说火到极致一点都没有错，RPA机器人最重要的一个功能就是从一些页面上把数据爬下来，所有很多人就想知道RPA机器人和传统意义上的爬冲区别点在哪里？今天，51RPA小编和大家谈谈爬虫、Python、以及和RPA的关系。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
在部分网站CV别人代码或是一段文字时，经常遇到无法选中，或许选中之后，复制时弹出提示让登录/关注。常常让我们感到无奈，那么这是怎么做到的呢？
最近在工作上需要在微信上开发小程序。作为一个熟练于电脑客户端开发，网页前后台全栈开发，驱动开发，系统底层开发等多年经验的老鸟而言，刚开始接触小程序任务时居然一时有点懵逼，这是任何人面对全新领域时的正常状态，经过一段时间摸索后我很快掌握了小程序开发的基本要领，有关小程序开发的资料很多，但在我看来能够让一个毫无小程序开发经验的人能在短时间内快速上手掌握教程还是不多，因此我想把自己做过的项目展现出来，只要你跟着完成一遍，小程序的开发技巧基本就掌握了，本文能够起到省时省力的效果。
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
在数据库设计和优化中，索引是一个至关重要的概念，它可以极大地提高查询性能。唯一索引和普通索引是两种常见的索引类型，它们在某些方面有着明显的区别。本文将深入探讨唯一索引和普通索引的差异，解释为什么唯一索引在某些情况下可能比普通索引更快，并提供相应的代码示例来演示它们的用法。
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
视杆细胞 rods ：接收灰度信息，在较弱的光线下可以提供对环境的分辨能力（比如夜里看到物体的黑白轮廓）。
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉，该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址：https://github.co
9 月 25 日，一家名为 "百图生科"（英文简称为 BioMap）的生命科学平台公司宣布成立；其中，百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏确定作为牵头发起人，并担任该公司的董事长。
参数加密指的是在请求中需要加上类似token、uuid 字段，例如在某个请求中query string parameters中有_token和uuid、customerKey等字段，
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
wordpress程序日渐成熟，开发者越来越多，各种模版层出不穷，但是想要做一个好的wordpress模版，前提不只是要掌握HTML5前端技术，还必须了解wordpress的各种标签如何调用才可以。今天全百科网就把整理的WordPress各种标签以及是如何调用分享给大家。
一个企业的档案文件的类型是多种多样的，包括文本，图像，电子档，扫描件，音视频等等，怎么样才能让它们发挥更大的价值呢？
之前已经写过 那些实用的 Chrome 扩展神器 ，如果你不能上谷歌没法直接安装Chrome扩展，可以使用https://crxdl.com/ 这个网站下载crx文件，然后手动安装。
从简单的爬取数据到可视化分析，不仅实践中掌握发现学习Python的乐趣与价值，也在过程中掌握 数据获取，数据清新，数据可视化的整个流程。可谓是“麻雀虽小，五脏俱全“ 。
边策 鱼羊 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本疫苗，又双叒上热搜了。这一回还和AI有关。 事情是酱婶的，为了防止疫苗保管失误（辉瑞疫苗要求-80℃保存），日本埼玉县现在引入了一种新的冷冻室检测系统： △ 摄像头监测冰箱读数（图片来自NHK） 用摄像头盯着冰箱的读数，再用电脑软件识别出来。 当温度超出设定范围后，就会向管理人员发出邮件警报。 △ 电脑识别保管温度（图片来自NHK） 不用天天盯着看，工作人员这下是开心了，但这摄像头读数字的操作被po上网，欢乐的气氛可就不是
写文章的时候会经常文章中引用其他文章链接，是为了让用户方便浏览，也增加文章关联度；更重要的是适当的引用文章，也可以让内容更加丰满，对用户体验上也是有提高；但是常规的文章内链一般就是直接放一个链接进去，干巴巴的一个链接不管是美观度还是用户体验都不是很好，所有全百科网搞了个简约美观的卡片内链样式。
大家平时查询资料都喜欢用什么搜索工具呢？ 也许很多人都是百度吧，但是也有一部分小伙伴习惯使用维基百科~ 维基百科（Wikipedia），又称人民的百科全书，是来自世界各地的人民用不同的语言共同创建的百科全书。 它基于wiki技术，强调自由、免费、内容开放，任何人都可以编辑百科全书中的任何条目。其宗旨是为全人类提供一个动态的、可自由访问和编辑的全球知识体。 你可以把它看作是一个纯文科类的百度百科的升级国际版，毕竟人们常说：北冥有鱼，其名为鲲。鲲之大，不知其几千里也，错了错了，拿错台词了，应该是这句，维基百科，
Google现在想到了一个办法能让AI来回答这个问题，他们开放了一个名叫自然问题（Natural Questions, NQ）的数据集，能够训练AI阅读维基百科，并找到各种开放领域问题的答案。
Miriam Adelson是一位很有成就的医生，已发表了大约一百篇关于成瘾生理学和治疗的研究论文。她还在拉斯维加斯经营一家备受瞩目的药物滥用诊所。并且，她是以色列最大的报纸的出版商，还有她的丈夫谢尔顿，是一位慈善家和有影响力的共和党捐助者（亿万富翁）。
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
@JFinal 波总在 JFinal 4.8 发布新闻的评论 中给出了下面的表述:
调研是一门学问，但是我并不觉得我非常擅长。过去，我没有立志于成为一个研究性的程序员，实践对于我来说更有感觉。只是呢，随着编程年轮的一圈一圈地增长，研究性的开发也变成一个不可缺少的日常活动。虽也说不上是每日必备的活动，但是呢，每隔几天、向周也得做一些相关性的研究。
Data Resource Overview: Data Concrpt and Type
最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能：识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算，并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器，可以对不同的问题类型和答案风格进行评估，从而产生统一的评分指标。”
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