最后一章内容,主要是OCR的实例,很多都是和经验或者实际应用有关:看完了,总之,善始善终,继续加油!! 一.图像识别(店名识别)的步骤: 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3.字符分类(Character class…

Lecture 18—Photo OCR 应用实例:图片文字识别 18.1 问题描述和流程图 Problem Description and Pipeline 图像文字识别需要如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类(Character classification)——确定每一个字符是什么 如果用任务流程图来表达这个问题,每一项任务可以…

Elasticsearch笔记九之优化 ).get(); } curl命令可以在linux中建立一个定时任务每天执行一次,同样java代码也可以建立一个定时器来执行. 2:内存设置之前介绍过es集群有两种启动方式第一种是bin目录下bin/ elasticsearch打开/usr/local/elasticsearch-1.4.4/bin/elasticsearch.in.sh文件修改文件中的两个参数,将ES_MIN_MEM=256m和ES_MAX_MEM=1g的值改成一样一般设置为可用内存的6…

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

目录 多线程学习笔记九之ThreadLocal 简介 类结构 源码分析 ThreadLocalMap set(T value) get() remove() 为什么ThreadLocalMap的键是WeakReferrence? 总结 多线程学习笔记九之ThreadLocal 简介   ThreadLocal顾名思义理解为线程本地变量,这个变量只在这个线程内,对于其他的线程是隔离的,JDK中对ThreadLocal的介绍: This class provides thread-local var…

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的“回归”一词源于最佳拟合,表…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—…