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不足之处：港澳台地区，以及海外华人，有不少用繁体字的。意见建议：建议网站版本增加繁体字版本。
HanLP中文分类如下： 简体s繁体t台湾繁体tw香港繁体hk 多种繁简之间的转换 尽然有这种多繁体，那么转换起来也肯定有很多种。下面，我们来分别实现这些字体之间的互相转换。
web项目开发中，中文繁体、简体切换是个挺恶心的需求，下面是本人测试可用的流程，希望能帮助你！不多废话，上干货。 1.导入包ZHConverter.jar A--maven引入 <!
【功能模块】设备BO【操作步骤&问题现象】1、BO配置--->Device--->设备规格分类定义--->设备规格分类--->名称--->多语言信息中输入中文(繁体)2.页面查询结果中文、英文可以正常显示，中文繁体仍然显示为中文。
问题：idea中使用搜狗输入法输入中文变成繁体字，但是浏览器中输入时一切正常。
目录 一、安装 二、代码 三、运行结果 一、安装 pip install zhconv 二、代码 transform2_zh_hant：转为繁体 transform2_zh_hans：转为简体 import zhconv def transform2_zh_hant
Jupyter Notebook 可视化体验还是很不错的.在线的方式能让人更加快速了解mindspore，也能大概梳理整个流程。之前的mindspore 1.0 本地环境配置还是需要点时间的。邮箱地址：yuanyanglv@qq.com
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繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。
该API属于APIHub22579服务，描述: 转换字符串至简体、繁体、火星文,每次最多支持100个字符接口URL: "/charconvert/change.from"
【功能模块】发送请求【操作步骤&问题现象】1、portal页面多语言切换成中文繁体2、页面发送请求，调用接口，请求头中locale不能变成中文繁体，怎么样才能使locale变成zh_TW【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）顾庆耀/guqingyao@chinasoftinc.com
支持识别数字、中文简体文字、中文繁体文字、英文字幕等。能够识别场景较为清晰的水平文字、以及部分竖直文字和艺术字体，不能很好的处理环形文字、倾斜角度较大等场景。视频分辨率不低于300*300。视频帧率必须大于1。
识别过程 书本级：中文，英文；简体，繁体； 版式级：竖排，横排；有无分栏； 行切分 字切分 识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息 后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
云脉文档识别app可以支持简繁体中英文、德文、日文、法语等多种语言，识别率均达到99%以上，可生成扫描文件再打印出来，装订成册比手动抄写速度更快。论文写作引用的时候，可以直接复制粘贴电子文档，不用手动敲录，超级方便。
在本专栏第十篇记录过CNN的理论，并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST的方式，由于课件中不包含完整代码
【问题现象】部署一个字体识别案例，但是部署结束之后一旦运行就会报一个段错误。【解决过程】联系了作者，得知我手里的代码都是最新的，且他可以正确运行。所以推测或许是开发板本身的环境部署有问题。更换了另外的SD卡，测试发现依然是相同的问题。所以只能继续分析代码。
【功能模块】标准页面的分页组件【操作步骤&问题现象】1、IOC portal 页面语言切换成中文繁体，2、标准页面中分页组件无法换成中文繁体，显示的还是中文或者英文，请帮忙解决，最好拉个会议看看【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）顾庆耀/18068848554/guqingyao
tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架，免费使用，现在已经支持中文，而且识别率非常高，这里简要来个helloworld级别的认识 下载地址：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/detail
2 车牌定位原理 每张车牌的车牌区域都具有鲜明的特征，即车牌的底色、车牌的字体颜色等，那么就可以运用彩色像素点统计的方法来锁定该图像中的车牌区域。首先，先要确定车牌底色R、G、B三个分量分别对应的颜色范围。
人脸识别 场景介绍 对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。 流程一览 操作步骤 开通服务 登录人脸识别服务控制台。
图1 车牌识别系统组成示意图 1 车牌图像预处理 车牌图像预处理是对车牌进行智能识别的基础，处理结果直接影响后续车牌识别的精度。
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