前不久有朋友为了方便工作，问我“怎么把图片中的文字提取出来”，我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能，就让他先将图片传到手机，然后再用手机QQ扫一扫 。
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
本文目录 前言 API选择 腾讯云OCR 简介： 请求头： 返回内容 计费方式 调用注意事项 PHP源码分享 使用体验: 前言 前不久有朋友为了方便工作，问我“怎么把图片中的文字提取出来”，我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能，就让他先将图片传到手机，然后再用手机QQ扫一扫 告诉他之后，我也感觉有点不妥，要是一张两张还好，要是图片多了，一直把图片传到手机，用手机QQ扫是极其影响工作效率的，然后就去百度了下看看有没有那种在线识别的，居然没找到。于是乎，作为一个“程序员”，哪能被这些东西给难倒
作为以人工智能驱动的金融科技平台，360数科携手金融合作伙伴，为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品，致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等，截止目前，已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌，360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
orchestrator是一款开源对MySQL复制提供高可用、拓扑的可视化管理工具，采用go语言编写，它能够主动发现当前拓扑结构和主从复制状态，支持MySQL主从复制拓扑关系的调整、支持MySQL主库故障自动切换(failover)、手动主从切换(switchover)等功能。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
现在我的主力听歌软件是 QQ 音乐，心里一直有个念头，想把 QQ 音乐上收藏的歌曲导出成表格保存，顺带还可以看一下我收藏的歌曲中哪个歌手的歌曲是最多的。心动不如行动，利用空闲时间我开始了将想法落地的过程。
2019年12月25日，中国科学院生物物理研究所生物大分子国家重点实验室的李国红课题组与感染与免疫院重点实验室的朱明昭课题组合作，在Nature上发表了题为“H2A.Z facilitates licensing and activation of early replication origins”的论文。
作者 | Uber Engineering 译者 | 王强 策划 | 钰莹 随着 Uber 业务的扩张，为公司业务提供支持的基础数据池也在飞速膨胀，其处理成本水涨船高。当大数据成为我们最大的运维支出项目之一后，我们启动了一项降低数据平台成本的计划。该计划将问题分解为三大分支：平台效率、供应和需求。在这篇文章中，我们将讨论 Uber 为提高数据平台效率和降低成本所做的一系列工作。 1大数据文件格式优化 我们的大部分 Apache®Hadoop®文件系统（HDFS）空间都被 Apache Hive 表占用了。
本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
爬虫最讨厌的就是反爬虫，但是如果没有反爬虫的存在的，那么大家都可以随随便便就进行网络爬虫，那么服务器又怎么支撑得起来呢？那么又怎么彰显我们的能力呢？
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF：3.34)杂志上的一篇文章，“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”，作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析，然后采用了GO和KEGG富集分析，KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因，并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
还有其他命令 explain vectorization operator，explain vectorization expression
英明，携程数据研发专家，负责支付离线数据仓库建设及BI业务需求，对并行计算、大数据处理及建模等有浓厚兴趣。
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎，虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台，一旦大规模应用起来，还是内部写程序进行识别处理比较好。
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
金融业是第一个见证区块链技术带来的快速变革的行业，而对于很多人来说，只看到了该技术在买卖虚拟货币上的应用，而这仅仅只是表层，区块链技术对金融业的影响远超于此。
Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
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因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
有时候就想清空下朋友圈，微博什么的，但是发了好几年，几百几千条 ，官方又不提供批量删除工具，纯手工删，有点为难自己，删到猴年马月了，所以作为一个酷酷的计算机民工，自然要靠代码来解决。
cxzl25，携程高级软件技术专家，关注数据领域生态建设，对分布式计算和存储、调度等方面有浓厚兴趣，Apache Kyuubi PMC Member，Apache Celeborn / ORC Committer。
随着时代的发展，生活质量的提高，汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多，势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作，当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵，给人们停车带来不便，浪费大量的停车时间；停车场票箱内卡容量有限，需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片，而对于车主来说，由于卡片的保存不当，丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失，整个停车记录就无法核对，给停车场管理带来一些麻烦。
回答问题时我的脚本已经完成了60%，昨天凌晨加班完成了，使用到了ORC解析验证码，指定只分析数字！
应读者的要求，这篇文章简单聊聊 Apache Doris。说实话，Apache Doris 比前面提到的 Impala 、Presto 这些交互式查询引擎还要不熟。仅仅以自己的经验简单评述下 Apache Doris。
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的，因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习，在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记，也成功帮助小伙伴们节省了很多时间，这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
Druid 是一款极高性能的数据库服务，以往的社区工作大多集中在提升大规模实时数据处理和历史数据查询等核心能力上。最近，相对于整体架构的核心升级，同时还照顾了一些“轻松”的方向，来帮助用户快速提升使用Druid的工作效率。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
Hive支持索引（3.0版本之前），但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限，效率也并不高，因此Hive索引很少使用。
大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分，属于大数据平台运维管理系统。基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞。
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一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志，
年前都在梳理《大数据成神之路》的目录还有内容，另外Flink的公开课程也在规划大纲和目录。不知道我在说什么，看一下这里《2020年要做的几件大事》。
变一般软件开发中必备的一样工具就是代码编辑器。传统的代码编辑器一般都是以软件安装包的形式安装到电脑里面，代码编辑保存后一般也是通过ftp或者svn等工具提交到服务器的（当然，像.NET开发中Microsoft Visual Studio这样强大的集成工具另说了。）。
在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。
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