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训练深度神经网络完成text spotting的方法不同，Mask TextSpotter利用简单且平滑的端到端学习过程，通过语义分割获得精确的文本检测和识别。此外，它在处理不规则形状的文本实例（例如，弯曲文本）方面优于之前的方法。在 ICDAR2013、ICDAR2015和To
大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
实用小技巧 后台运行程序，以signal 应用程序为例 ./signal & // 后台运行
搞定自动化测试项目，途牛搜机票。》 ，本文将对其代码进行优化与重构。 @[toc] 封装元素定位函数 Selenium 中，经常需要复用某些元素获取的方法，毕竟每次都 find_element_by_xxx 有点太繁琐了。 我们可以将一些常用的方法进行二次封装，在弄一个简单的函数出来。 from
0. 简介 深度学习中做量化提升运行速度是最常用的方法，尤其是大模型这类非常吃GPU显存的方法。一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度（例如8比特定点）来近似表示达到模型轻量化，加速深度学习模型推理，目前8比特推理已经比较成熟。比如int8量化，就是让原来32bit
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知到责任人。跟踪问题整改进度，保证数据质量问题全过程的管理。 正所谓，工欲善其事，必先利其器。 1、构建数据质量规则库 定义数据验证方法，内嵌空值检查、值域检查等13种检查规则，基本覆盖目前数据质量相关问题。 2、发现数据质量问题 灵活定义多模型质检方案，多点监测、多模
step() IV. 联邦学习（Federated Learning）简介 联邦学习是一种分布式机器学习方法，通过在多个设备上本地训练模型，并在不共享数据的情况下，集中更新模型参数。联邦学习可以在保护数据隐私的同时，利用分布式数据资源，提高模型性能。 1. 联邦学习的基本流程 本地训
精准防护恶意机器人 华为云WAF具备特征反爬虫与JS动态脚本反爬虫能力。WAF支持根据工具特征和IP进行多维度的规则匹配，快速识别工具行为，并通过UA区分出浏览器Bot与恶意爬虫工具，支持识别常见工具的Bot攻击行为；其次，WAF支持通过机器学习，人机识别等自动学习业务特征，将基
从2018年福州生态大会上的一个沙盘，到2019年华为机器视觉业务部门试水，再到今年3月上线在线交易版，Huawei HoloSens Store这一华为机器视觉的算法“泉水”已经蓄势待发。 2020年伊始，华为智能安防改名为“华为机器视觉”，剑指千亿机器视觉赋能千行百业的新市场。华为常务董事汪涛说，HoloSens
至 10月20日 7 基于非受限触觉反馈的交互方法 (1) 基于空气动力的触觉反馈方法； (2) 基于热感应的触觉反馈方法； (3) 基于电磁理论的触觉反馈方法； 2 8 10月23日 至 10月27日
收敛于全局最优解。实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计 算速度和更好的全局搜索能力。 (1)粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。
音乐插件播放器样式更新6. 产品分类功能优化7. 文章列表插件增加浏览次数设置项8. 手机版保存按钮样式修改9. 英文段落换行优化10. 发布通知功能优化11. 新站点自动加载地区信息12. 小程序规格操作优化13. unslider插件增加提示说明14
传统特征提取方法简单直观，计算效率高，但往往忽略了数据中的复杂非线性关系。 2.2 深度学习方法 深度学习方法是一种基于多层神经网络的机器学习方法，通过多层次的特征提取和表示学习，可以自动从原始数据中学习到更高层次的抽象特征。在地震测井数据的处理中，深度学习方法可以有效地提取出地震测井数据中的复杂特征。
这篇文章比较简单，只是简单的学习一下，对它有更多的认识，在有需求的时候最起码有路子，虽然很简单，但是也是可以学到东西的，我们学习了新的知识，对我们的知识储备及技术又有新的一点点的进步，C#的技术就是先简单再难嘛，积少成多之后才会成长才会进步，我们要不断的学习不断的探索，才能有学习的动力，才会有
推荐系统的基本原理：包括协同过滤、内容推荐等常见算法。 实现推荐系统：基于Python实现一个简单的推荐系统。 大数据优化技术：如何使用分布式计算、批处理和在线学习等技术来优化推荐系统的性能。 项目背景 推荐系统的应用场景广泛，电商平台通过推荐系统帮助用户发现感兴趣的商品；社交平台则通过推荐系统向用户推送感兴趣
通道数、激活函数和全连接层输出个数。在优化方面，可以尝试使用不同的学习率、初始化方法以及增加迭代周期。##5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）{-:-}扫码直达讨论区在 LeNet 提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然 LeNet 可
关注微信公众号【开源Linux】，后台回复『10T』，领取10T学习资源大礼包，涵盖Linux、虚拟化、容器、云计算、网络、Python、Go等书籍和视频。 几乎每一门科学学到深入都是要接触 Linux 的，很多专业的软件甚至针对 Linux 做了大量的优化。 除去 Windows，几乎你所知道的每一个系统都是
本篇博客是SpringCloud的学习笔记，主要介绍SpringCloud中的基础组件，若文章中出现相关问题，请指出！ 所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新) 一、微服务基础 微服务拆分，从单体架构开始演变；微服务扩展。 微服务重要模块： 服务化：把传统的单体应用中的本地方法调用，改造成通过RPC、HTTP产生的远程方法调用。
罗拉（取机器人）机器人校准校准是几乎所有机器人的基本前提。我们已经建立了一个快速，准确，robotagnostic校准系统，校准机器人的几何形状，除了典型的相机内部函数和/或extrinsics。该系统可与各种特征的检测器可以用于更新成本函数，并使用CERES优化的凸优化。然后，
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