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调用指南 评估模板应用后，就完成模板制作，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估。 操作步骤 在“应用开发>评估”页面完成模板评估后，单击“下一步”
模板总览 预览分类器下面所有模板的状态，如果有模板的识别区未设置，则无法进行后续的评估。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 删除模板 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 在“应
调用指南 评估模板应用后，就完成模板制作，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估. 操作步骤 在“应用开发>调用指南”页面完成
如何选取参照字段？ 参照字段是在所有图片中，文字位置和内容均不发生变化的文字。 参照字段有两个作用： 在单模板应用中，用于矫正识别图片，从而找准识别字段； 在多模板应用中，参照字段的内容和位置将作为相应模板的分类特征。 在框选参照字段时，首先要确保所框选的文字位置和内容都固定不变
如何解决账号锁定“The account is locked.” 华为云账号锁定后，请等待15分钟，重新进行登录。如果需要修改密码，请参见重置密码（可选）。 重置密码（可选） 主动修改密码 如果您的华为云账号暂未升级成华为账号，且您记得当前密码，需要主动修改密码，可以在“基本信息”中修改自己的密码。
文字识别使用流程 功能体验与试用 在开通OCR前，可在线体验试用 注册华为云帐号 注册华为云账号，进行实名认证 开通文字识别服务 选择按需计费或套餐包计费 准备数据 查看数据要求及数据传入方式 调用API或SDK 在线测试，本地调用 获取识别结果 解读识别结果，识别结果后处理
如多层感知机那样的，而且卷积也很容易用GPU并行运算。因此卷积神经网络除了能够高效地采样从而获得精确的模型，还能够高效地计算。所以不管是语音识别还是自然语言处理还是图像识别，从事相关工作人员都喜欢用CNN去处理。 在本讲中，我们将介绍构成所有卷积网络包含的基本元素。这包括卷积层本
常见的BLOS设置 开启虚拟化支持、设置启动顺序、设置安全密码； 清除BLOS自定义设置； 在线攒机 浏览器中输入在线攒机即可：例如：http://zj.zol.com.cn/ 二、网络概述 什么是计算机网络 硬件方面：通过线缆将网络设备和计算机连接起来；
160×64 的声纹特征向量作为网络输入，VAD 处理以消去voices中的很多静音片段，而且加入归一化处理。 本文采用的策略是将所有需要的原始音频进行一次提前处理，得到的声纹特征数据使用 numpy 库函数的 npy 文件格式保存下来， 训练时使用这些 npy 文件的作为输入。数据预处理一些主要过程如下：def
n类型，表示订阅视频或音频的选项，如果不传则订阅音频和分辨率最高的视频。 SubscribeOption类型定义如下： { video：可选，boolean类型，表示是否订阅视频，默认为false。 audio: 可选，boolean类型，表示是否订阅音频，默认为false。 }
期性的特性，将计算量由 O(n^2) 降到 O(n log n)，极大提高了计算效率。 实际详细应用代码示例实现 示例：音频信号的 FFT 分析 % 读取音频文件 [audioData, fs] = audioread('example.wav'); % 计算 FFT Y = fft(audioData);
DevRun在线训练营 大数据全栈成长计划 从理论到实践，全方位提升大数据应用技能 报名活动 了解更多 课程亮点 大数据应用模块化教学，学练结合快速上手 模块化大数据应用学习 精准 课程涵盖多种大数据应用模块，从理论到实践，3阶段快速上手 课程涵盖多种大数据应用模块，从理论到实践，3阶段快速上手
锁定会场视频源 描述 该接口用于锁定或者解锁某在线会场的视频源。只适用于专业会议终端（如TE系列等）。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型
“文件导入”方式上传的脚本，名称会根据导入文件名自动填充。 描述 脚本简要描述。 单击“确定”，返回脚本列表页面，查看新建的脚本信息。 后续管理 新建在线编辑脚本后，可在脚本详情页面，在线编辑脚本，详情请参见查看和修改脚本信息。 父主题： 脚本管理
业务场景：最近接到需求，想实现将一份word文档，其中特定的文本内容获取出来，首先想到两种方法，一种是通过OCR技术，一种是通过模板占位符。 虽然想起来好像是可以实现的，不过ocr技术自己要在短时间实现是不太现实的，要用第三方的会加重项目成本。然后思路是想通过先固定
深度学习模型已经在OCR领域，包括文本检测和文本识别任务，获得了巨大的成功。而从文档中提取关键信息（如图1所示），其作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景。使用人力来从这些文档中提取信息是重复且费时费力的。如何通过深度学习模型来从文档图片中自动化地提取出关键信息成为一
导入手写数字识别 import keras from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import keras.datasets.mnist as mnist (train_image
Qt实战：基于Qt的简易人脸识别功能 一、效果图 如图1所示，为我用Qt所做的一个简易的人脸识别代码，点击识别即可自动识别出照片中的人脸。 二、使用步骤 项目架构： 1. .pro部分 代码如下： #-------------------------------------------------
PCThreadState对象维护了2个变量 pid_t
🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题 🍊往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波 基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别 🍊近期目标：拥有5000粉丝 🍊支持小苏：点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩 @[toc]
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