@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

参考资料 github 讨论地址 示例代码地址 示例代码 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); var scene = viewer.scene; var imagePath = '../../../../Apps/SampleData/models/CesiumAir/0_Cesium_Air.png'; var model = createModel('../../../../Apps/SampleData/models/Ces

一.各种部署方式特点及注意事项 简称 hubserving=PaddleHub Serving pdserving=PaddleHub Serving hub install =指通过paddlehub库直接安装部署服务 部署方式 都是基于Docker进行部署,Docker环境搭建参照该博文 如果你对Docker比较熟悉,可以直接拉取该项目,对应的方式及版本都做了归类 git pull https://github.com/steinvenic/PaddleOCR-Docker.git 如果被墙

在手游中换装成了越来越不可缺的一个功能,毫无疑问各式各样的时装为游戏增添了不同的色彩. 对于2D手游,或许是更换对应的序列帧,也或许是如同3D手游一般,更换模型动画. 对于游戏中的人物,一般分为头.上身.下身.武器四大部分就可以了.所以在游戏中,我们把这四部分单独做四个模型动画,然后动态拼接为一个整体,达到换装的效果. 然后根据动画制作人员的喜好 又有两种方式来拼接: 1.每个身体部位自带动画数据 2.每个身体部位不带动画数据,动画数据单独提取出来 我们这里介绍第二种. 对于我们这种每一个动作的

  在淘宝上联系了一个3d打印服务的卖家,他要我转成stl.obj.xt.xst.igs任意一种格式给他发过去,我就把它转成了obj格式给他发过去了.   然后他那边打开是这样的,没有贴图,看上去模型也很粗糙的样子:   经询问得知,他们那用的是materialise magics21.0,于是我自己也下了一个,打开看看,发现这个软件可以找到贴图但是无法加载贴图:   打开后是这幅鬼样:   和c4d打开的效果截然不同呢,c4d打开就看起来很光滑:   毕竟游戏里用的都是低模,要转高模还是需要一

看了一篇国外的文章,关于iOS9的Core Data教学,在这里做了一下总结 Core Data 教学 示例开源地址:LastDayCoreData 在这篇文章中我们将学习Core Data的系列教程,你将使用Swift2.0写你的Core Data.你将发现在Xcode中它是很容易上手的,从启动代码导师数据模型编辑器.在教程结束后,你会了解到: 使用Xcode的model editor将你想存储在Core Data. 添加新的记录到 Core Data 从Core Data中读取一组数据 在表

大家好,我是秦培.欢迎关注我的博客,我的博客地址">blog.csdn.net/qinyuanpei. 不知从什么时候開始,国产RPG单机游戏開始出现换装,仙剑系列中第一部实现了换装的游戏是仙剑奇侠传四,后来原上海软星团队.眼下的烛龙科技更是在/<古剑奇谭>中将换装发挥到了极致. 我们来看几组图片吧: 换装从某种意义上来说就是改变角色的外观.尽管没有什么特别有用的功能,但从视觉上能够打破以往PRG游戏一套行头走天下的尴尬局面,所以换装还是非常不错的.那么从技术上来讲,换装主要分

一, Xcode 将加​​载其主页面并显示模板选择页面.模板简化了入门过程.然后选择增强现实应用程序图标,单击"下一步"按钮. 二, 运行程序会看到一个飞机 三,尝试更换模型 在这一步中,我们将从 3D 模型库(TurboSquid)中找到一个 3D 对象.这里需要注册一个账号! 最后把文件解压出来放进工程的art文件下面 四,显示一下结果 至此,尝试结束,有待深入了解 参考链接 http://geek.csdn.net/news/detail/202193 http://www.ji

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

我理解的推荐系统本质是一种排序方式.排序的规则是按照我们预测的用户喜好程度的一个排序的列表,而如何定义用户的喜好程度是推荐系统要解决的核心问题.机器学习的算法只是推荐系统的一部分.构建一个完整的推荐系统将会使用到多个大数据的组件,从而在实际的项目中实现数据的存储,计算,模型更新. 一.什么是推荐系统 举个例子,我使用读书,如果是去传统的图书馆,面对一个个的书架我会迷茫拿出哪一本来阅读.但是现在登录个阅读软件或者使用kindle,他们会给出一些阅读建议. 这些建议的基础就是推荐系统,底层通常是使用

前言- 明确了项目目录的结构,但是结构什么的也太"抽象"了. 本篇开始上代码! 模型的绘制- 前几天的学习中,live2d的绘制有了一些了解了,在Android端使用OpenGL ES绘制模型时需要Surface绘制和Renderer渲染,那么切入点就为GLSurfaceView和Renderer. 在SampleApp1中的sample包下LAppView和LAppRenderer就分别饰演的这两个角色 LAppRenderer implements GLSurfaceView.Re

#!--*-- coding:utf-8 --*-- # Deeplab Demo import os import tarfile from matplotlib import gridspec import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image import tempfile from six.moves import urllib import tensorflow as tf class Dee

SICP CONCLUSION 让我们举起杯,祝福那些将他们的思想镶嵌在重重括号之间的Lisp程序员 ! 祝我能够突破层层代码,找到住在里计算机的神灵! 目录 1. 构造过程抽象 2. 构造数据抽象 3. 模块化.对象和状态 4. 元语言抽象 5. 寄存器机器里的计算 Chapter 1 构造过程对象 练习答案 程序设计的基本元素 强有力的程序设计语言,不仅是一种指挥计算机执行任务的方式,还应该提供一种框架,使我们能够自己有关计算过程的思想 基本表达形式 (过程 or 数据?) 组合的方法 抽象

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil

Tensorflow聊天机器人 聊天机器人也叫做对话系统,是一个热门领域.微软.facebook.苹果.google.微信.slack都在上面做了大的投入,这是一波新的试图改变人和服务交流的创业浪潮.例如operator x.ai,chatfuel,以及一些库例如botkit,微软的bot开发库. 许多公司都希望机器人可以自然对话,和人类没有区别.并且许多对外声明说用了NLP和深度学习技术来实现这个目标.但围绕AI这些天花乱坠的宣传有时候也很难区别现实和虚化的差别. 我要在这个系列文章里将一些构

说明 本文的内容来自Tao Hong博士的Energy Forecasting: Past, Present and Future一文的翻译和整理. 引入 能源预測包括了电力行业中有关预測的广泛的内容,比方短期负荷预測.长期负荷预測.局部负荷预測.电价预測.需求响应预測还有可再生能源发电预測等. 因为电力存储的限制和社会对于电力的需求造成了几个能源预測的有趣性质,比方复杂的季节性模式.24/7的电网数据收集.对精确度的需求等. 高级的能源预測依赖于严格的測试数据集.对于商业需求的理解,从统计学.

前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv

Live2D看板娘 前言(PS:本教程使用的Vue项目) 一.下载文件 二.使用步骤 1.引入文件 2.引入js 3.修改app.vue 4.如何换模型? 更换模型的效果 5.如何换语音? 结尾(后续更新更强的配置看板娘~) 前言(PS:本教程使用的Vue项目) 接上一篇简单版的Live2D看板娘的教程,这次使用高级一点点的,花里胡哨的还有很多,可自行百度,简直眼花缭乱,我这也是刚研究的,后面还搞出什么花样了,再发后续...好了好了,步入正题吧,开肝~ 一.下载文件 要玩看板娘,需要一些写好的资

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数

1 高度纹理 使用一张纹理改变物体表面法线,为模型提供更多细节. 有两种主要方法: 1.高度映射:使用一张高度纹理(height map)来模拟表面位移(displacement).得到一个修改后的法线值. 2.法线映射:使用一张法线纹理直接存储表面法线. 1.1 高度纹理 高度图中存储的是强度值(intensity).越浅越说明向外凸起,越深越向里凹. 缺点是计算复杂,消耗性能. 高度图也会与法线映射一起使用.给出表面凹凸的额外信息. 1.2 法线纹理 法线纹理中存储的是法线方向.法线方向的范