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程序员区别于其他岗位的一个优势是，我们可以充分利用自己掌握的编程语言，将平日一些琐碎的，重复的日常工作，通过代码来实现自动化，从而省下更多的时间来投入到技术含量更高的工作中，提高工作效率。 本文介绍一个笔者在实际项目工作中 ABAP 这门编程语言实现的一个工作自动化的例子。 客户端轮询 vs Web Socket
p！up！！ 前言 Lambda表达式和方法引用是Java 8中的两个比较重要的特性，它们可以帮助我们减少代码量、提高代码可读性和简洁性，从而提高我们的开发效率。在本文中，我们将详细介绍Lambda表达式和方法引用的用法和实现方式，并通过实例来说明它们的优势。 摘要
话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。
3 BP神经网络训练与分类 神经网络是由多输入、单输出或多输出的神经元连接而成的网络，能通过学习外界环境中的知识不断优化自身的网各参数，从而提高自身性能18]。由于神经网络可以采用并行方式大规模、高速地处理大型问题，目前已经被广泛应用在车牌识别领域19]. BP神经网络是一种基于最
如果你使用预置算法训练的一个模型精度不高，可以尝试以下哪些方法来再次训练，提高模型精度？
类器的决策结果进行融合，以提高算法的鲁棒性和准确性。常见的决策融合方法包括投票法、加权融合法等。 未来，随着深度学习技术的不断发展，活体人脸识别检测算法将进一步提高准确性和鲁棒性。一方面，可以
持 Java 和 Kotlin；支持计算测试代码对项目的覆盖情况，能定位到测试未覆盖的代码部分；同时它也能检查程序中的废代码和不合理的逻辑提高质量；JaCoCo 能本地进行代码的检查，也可以把它与持续集成工具 Jenkins 进行集成，这样就能在代码提交后自动对提交的代码进行覆盖率的验证，保证提交代码的质量。
log4j是apache基金会开源的一个Java项目输出日志的解决方案，slf4j仅仅是一个为Java程序提供日志输出的统一接口，并不是一个具体的日志实现方案，就比如JDBC一样，只是一种规则而已，所以单独的slf4j是不能工作的，必须搭配其他具体的日志实现方案例如log4j或l
7hXCH3mJJt设计器中如下控件可使用上面的信息用于测试使用。getpicinfo_online在下图的链接里，对于习惯于老版本里的识别率且不满足当前识别结果的开发者可以试试把这里的v3修改成v2。
1．图片的质量，一般建议150dpi以上 2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式 3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。 国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在
“竹间的客服机器人帮助我们处理了大量客服问题，不仅提高了服务效率，还帮我们实现了7x24的不间断服务；智能外呼续期提醒服务，提高了与客户的沟通效率，让更多的客户享受到有温度的服务！”——同方全球人寿COO 一、背景与挑战同方全球人寿保险有限公司（简称同方全球人寿），由荷兰全球人寿
文章目录 一、提高流量利用率二、挖掘和匹配长尾需求三、提升用户体验四、技术积累 推荐系统的作用可以从以下4个方面分析： 一、提高流量利用率 流量特点： 稀缺性：获取流量是有成本的，流量成本：
#环境# 类别 | 版本 -- | -- OS | CentOS 7.6 for ARM JDK | 1.8.0_191 Maven | 3.5.4 netty | 4.1.32 neo4j | 3.5.6 #软件准备# ##OpenJDK安装## 下载并安装到指定目录（如/opt/tools/installed）：
可以看到车牌成像质量对识别率 有很大影响。因此在建立车牌识别系统时，适当角度的补光可有效提高识别的准确率。 1 图像的预处理 由于车牌多是通过交通监控等条件获得，因周边交通环境、拍摄角度、光照和实时性要求等多种原因，得到的照片直接用于车牌的识别准确率难以得到保证。因此，预处理图像可以提高识别的准确性。
化是目前管理的主流方法，既可以节省现实空间，又方便后期的资源再利用。高识别率的OCR技术可以帮助员工更快的实现文档电子化，因此，OCR技能的成熟性对纸质文档电子化管理异常重要。厦门云脉OCR文档识别技术识别率≥98%，用时≤2秒，支持批量识别，在短时间内实现对文档的电子化存储。高
SLF4J: Hbase和Flume的slf4j-log4j12-x.x.xx.jar与hadoop的slf4j-log4j12-x.x.xx.jar冲突 SLF4J: Hbase和Flume的slf4j-log4j12-x.x.xx.jar与hadoop的slf4j-log4j12-x
A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace 【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一
难点是，在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原，进而提高识别率。总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了，但说100%识别是肯定不可能的，但是说识别得不错那是没毛病。 （2）手写体识别一
今天看到一篇有趣的文章，说AI虽然有时候能在某些数据集上达到很高的识别率，但是有时候也会犯低级错误，显得很愚蠢，比如下面这张图：图中左边的人可以被检测到，右边的人在胸前挂油画之前可以被检测到，挂了油画之后，就不会被检测到了，轻松地就把AI给骗过去了。怎么解释AI这种很愚蠢的行为呢？
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