本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

  RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m.可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心.隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了.   RBF Network 通常只有三层.输入层.中间层计算输入 x 矢量与样本矢量 c 欧式距

请求数据管理的集中化: 请求配置的标注化: 请求管理的函数式参量化: 几个端点: target代表应用端的原始数据; endpoint代表应用端到网络端的中间数据,这个数据可以编辑公用数据header; request代表网络端可以直接使用的请求数据,这个数据可以操作所有请求配置; provider:提供了全功能的初始化配置接口: 从生命周期监控到网络监控到安全性配置都可以在这个接口中配置

Overview 本文将引入一个思路:"在Kubernetes集群发生网络异常时如何排查".文章将引入Kubernetes 集群中网络排查的思路,包含网络异常模型,常用工具,并且提出一些案例以供学习. Pod常见网络异常分类 网络排查工具 Pod网络异常排查思路及流程模型 CNI网络异常排查步骤 案例学习 Pod网络异常 网络异常大概分为如下几类: 网络不可达,主要现象为ping不通,其可能原因为: 源端和目的端防火墙(iptables, selinux)限制 网络路由配置不正确 源端

一:SDN包含的核心思想:解耦,抽象,可编程 二:解耦 (一)SDN网络解耦思想 解耦是指将控制平面和数据平面进行分离,主要为了解决传统网络中控制平面和数据平面在物理上紧耦合导致的问题 控制平面和数据平面之间不需要相互依赖,只需要遵循一定的开放接口即可进行通信 (二)传统网络比较 传统网络 在传统网络中数据平面和控制平面没有分离. 在同一个网络设备中,设备的转发行为基于控制协议生成的转发表. 比如:二层交换机基于MAC地址表进行转发.路由器基于路由表结合性转发. 而各种转发表是由设备的控制平面,

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

Linux就这个范儿 第12章 一个网络一个世界 与Linux有缘相识还得从一项开发任务说起.十八年前,我在Nucleus  OS上开发无线网桥AP,需要加入STP生成树协议(SpanningTreeProtocol).当时我对STP不太了解,只知道它是由一个名字叫man却不是man的,并有“互联网之母”称号的牛人发明的.于是就上网査找资料.那时参考资料很少,很幸运Linux上有STP的源码可以借鉴,从而顺利的在Nucleus上实现了STP,也因此与Linux结下了不解之缘.从那时起我就下决心不

在Linux下进行网络编程,使用的语言一般为C.就个人感受而言,在Linux下进行网络程序的编写,重要的不是代码能力要多强,而是对Linux的网络编程思想的理解和对Linux网络数据结构的掌握.如果想要掌握一般的Linux网络代码编写,首要的任务是理解TCP和UDP协议,要在写代码的时候清晰的知道某段代码的作用是什么,对应的是网络协议哪一个步骤.这样才能够深刻的理解代码,慢慢的写出真正属于自己的代码,而不是人云亦云,亦步亦趋. 网络相关的数据结构 当然只是把IPv4和IPv6的常用数据结构总结一

第四章 数值计算(numerical calculation)和第五章 机器学习基础下去自己看. 一.深度前馈网络(Deep Feedfarward Network,DFN)概要: DFN:深度前馈网络,或前馈神经网络(FFN)/多层感知机(MLP) 目标:近似模拟某函数f  y=f(x;θ) 学习参数θ的值,得到最佳的函数近似. 注:并非完美模拟大脑,只是实现统计泛化,函数近似机.源于大脑,但远远比不上大脑 结构:  f(x)=f(3)(f(2)(f(1)(x))) 前馈(feedforwar

深度在神经网络中有及其重要的作用,但越深的网络越难训练. 随着深度的增加,从训练一开始,梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛,normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题.但依旧会出现degradation problem:随着深度的增加,准确率会达到饱和,再持续增加深度则会导致准确率下降.这个问题不是由于过拟合造成的,因为训练误差也会随着深度增加而增大. 假定输入是x,期望输出是H(x),如果我们直接把输入x传到输出作为初始

[概述] Neutron是OpenStack中负责提供网络服务的组件,基于软件定义网络的思想,实现了网络虚拟化下的资源管理,即:网络即服务. [功能] ·二层交换 Neutron支持多种虚拟交换机,一般使用Linux Bridge和Open vSwitch创建传统的VLAN网络,以及基于隧道技术的Overlay网络,如VxLAN和GRE(Linux Bridge只支持VxLAN). ·三层路由 Neutron从J版本开始,正式加入了DVR(Distributed Virtual Router)服

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

1.写在前面 实验表明,RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现,包括语音/文本识别.机器翻译.手写体识别.序列数据分析(预测)等. 在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算.这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理,特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时.这也意味着 RNN 极度地计算密集,因为在整个任务运行完成之前,必须保存所有的中间结果. CNN 在处理图像时,将图像看作一个二维

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

做ios开发,AFNetworking 这个网络框架肯定都非常熟悉,也许我们平时只使用了它的部分功能,而且我们对它的实现原理并不是很清楚,就好像总是有一团迷雾在眼前一样. 接下来我们就非常详细的来读一读这个框架的代码,我们的目标就是理解了它的思想之后,能够明白我们的请求是如何实现的,我们的代码哪里还需要进行改进,如果能够更进一步,我们能够总结出一套适合大部分应用的网络架构思想. 能够让一些人从中受益. 我们先来看看整个框架的文件系统,我们先不对每个文件的作用进行说明,在整个源码解读最后的一篇中我

做ios开发,AFNetworking 这个网络框架肯定都非常熟悉,也许我们平时只使用了它的部分功能,而且我们对它的实现原理并不是很清楚,就好像总是有一团迷雾在眼前一样. 接下来我们就非常详细的来读一读这个框架的代码,我们的目标就是理解了它的思想之后,能够明白我们的请求是如何实现的,我们的代码哪里还需要进行改进,如果能够更进一步,我们能够总结出一套适合大部分应用的网络架构思想. 能够让一些人从中受益. 我们先来看看整个框架的文件系统,我们先不对每个文件的作用进行说明,在整个源码解读最后的一篇中我

T-SQL切割字符串方法小结,只有表值函数那个是自己的思想,其它都是来源于网络的思想,请大家不要笑话,嘻嘻~网上大牛太多,这点东西虽然上不了台面,但是也算是自己的一个学习吧,能够对一个人有用也行.再不济也可以作为自己的参考笔记. 一.拼接动态SQL方法: 1. 把逗号替换为 ') insert into temptab values(' 讲逗号间的值截出来存入表变量,但是这种有些局限性 ),) WITH ENCRYPTION,EXECUTE AS OWNER AS BEGIN ) SELECT

本篇讲解Result的封装 前言 有时候,我们会根据现实中的事物来对程序中的某个业务关系进行抽象,这句话很难理解.在Alamofire中,使用Response来描述请求后的结果.我们都知道Alamofire返回的数据可以经过特殊的处理,比如说序列化,那么我们应该如何在Response中获取到这些类型不同的数据呢? 假如说序列化后的数据是data,最直接的想法就是把data设置为Any类型,在实际用到的时候在进行判断,这也是最普通的一种开发思维.现在我们就要打破这种思维.我们需要封装一个对象,这个

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network