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OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出!...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。

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openGaussPostgreSQL vacuum full源码解析

pg和opengauss通过vacuum过程来清理无效的元组,普通的vacuum只清理死元组,释放的页面空闲空间新元组可以使用,但不会反映到磁盘上,而vacuum full会进行重组,保留页面最小大小,...在源码中普通vacuum和vacuum full并不是放在一起的,vacuum full是和cluster过程放在一起的。...This is now also used for VACUUM FULL....我整理了一下vacuum full的大体函数结构和调用关系,这里只列出对于一个普通表的vacuum full操作的主要步骤,当然对于分区表和toast表有一些额外的处理,不再列出。 ?...,做完之后竟然惊奇的发现这个索引(索引名没变,索引oid变了)变成了可用的索引,查询也能正常走到索引,看了源码后现在就明白了,vacuum full中途会进行索引的重建。

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OCR技术简介

OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。...因此我们仍需要从传统方法中汲取经验,使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。

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OCR技术综述

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?...比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...太多太多的应用了,OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类,我觉得可以分为两类:手写体识别和印刷体识别。...OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程,为了方便描述,那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。...针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。

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OCR技术简介

OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。...在传统OCR技术中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。...[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。

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三十万次Full GC

意外发现 本来应该早就该发现的 再去看日志,发现业务日志基本停止了,但是gc日志一直在刷新,而且都是Full GC,频率很快,差不多2秒一次(一次时间约1.5秒)。...仔细分析日志可以看出,Full GC后回收的内存特别少 jstat -gcutil PID: 发现Full GC高达三十多万次 这个时候我们基本确定是因为系统内存占用量太大,导致一直Full GC,又因为回收的内存很少...,所以马上又需要再次Full GC,JVM根本没有时间去响应业务请求 而且我们也在其他几台服务器上也发现了同样的问题,只是那些服务器的内存还没有这么满,JVM还有部分时间可以用来响应用户请求 内存泄漏?...至此,问题已经完全定位,元凶也已经找到 原因 内存占用太大,导致内存不足,Full GC过于频繁,JVM无法影响请求 办法 减小模型大小,不同算法实例共享模型 结果 内存占用降下来了,Full GC也恢复到正常的个位数...如果一开始就使用了jstat -gcutil PID查看的话,就可以很快的地发现Full GC的问题 知道是Full GC导致响应时长很慢,就明白了为什么相邻的两行日志的时间会差那么多了(因为JVM Stop

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