- 本文就目标检测算法的基础知识进行简要综述，方便大家学习查看。 本文就目标检测算法的基础知识进行简要综述，方便大家学习查看。
- 做项目时，需要将负责的服务部署到华为云的mrs上，这部分服务是用pyton开发，用到了mrs中的spark服务，现将部署过程记录一下，供大家参考。 做项目时，需要将负责的服务部署到华为云的mrs上，这部分服务是用pyton开发，用到了mrs中的spark服务，现将部署过程记录一下，供大家参考。
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- 文本图像中包含两层信息：视觉纹理信息和语言信息。由于单纯根据视觉纹理信息进行文字识别缺少了对上下文的字符语义信息的挖掘，时常会导致错误的文本识别结果（之后会详细说明）。因此如何获得鲁棒的语言信息来提升识别性能成为了最近场景文本识别任务中比较受欢迎的思路。 文本图像中包含两层信息：视觉纹理信息和语言信息。由于单纯根据视觉纹理信息进行文字识别缺少了对上下文的字符语义信息的挖掘，时常会导致错误的文本识别结果（之后会详细说明）。因此如何获得鲁棒的语言信息来提升识别性能成为了最近场景文本识别任务中比较受欢迎的思路。
- 从 1950 年图灵测试的提出到现在，对话系统已经走过了将近 70 年的时间，在这期间对话系统技术得到了快速的发展。方法也从当初的规则演变成如今的深度学习方法，对话系统的鲁棒性和准确性都得到了大幅提升。2020 年，自然语言处理顶级会议 ACL 被接收论文中，对话系统相关工作论文数量达到历史之最，这也进一步验证了对话系统最近几年得到了非常大的关注。本文将围绕对话机器人相关技术及其在行业中应用... 从 1950 年图灵测试的提出到现在，对话系统已经走过了将近 70 年的时间，在这期间对话系统技术得到了快速的发展。方法也从当初的规则演变成如今的深度学习方法，对话系统的鲁棒性和准确性都得到了大幅提升。2020 年，自然语言处理顶级会议 ACL 被接收论文中，对话系统相关工作论文数量达到历史之最，这也进一步验证了对话系统最近几年得到了非常大的关注。本文将围绕对话机器人相关技术及其在行业中应用...
- 传统的AI应用开发和部署意味着高成本和高门槛,借助HiLens Studio,AI应用开发和部署仅需要三步。 传统的AI应用开发和部署意味着高成本和高门槛,借助HiLens Studio,AI应用开发和部署仅需要三步。
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- 从上一篇简化的贝叶斯公式出发，将语音识别的问题转化为求概率的问题。引入隐马尔可夫链模型用于解决输入输出序列不定长的建模。并推导使用GMM或DNN来表示概率，从而建立声学模型。之后介绍了n元法和RNN用于语言模型的表示。最后介绍了加权有限状态转换机WSFT用于找出最优概率。 从上一篇简化的贝叶斯公式出发，将语音识别的问题转化为求概率的问题。引入隐马尔可夫链模型用于解决输入输出序列不定长的建模。并推导使用GMM或DNN来表示概率，从而建立声学模型。之后介绍了n元法和RNN用于语言模型的表示。最后介绍了加权有限状态转换机WSFT用于找出最优概率。
- 语音转写文字ASR技术的基本概念与数学原理简介。 语音转写文字ASR技术的基本概念与数学原理简介。
- 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，Hadoop社区引入了统一的资源管理框架YARN。YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。在原生的YA... 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，Hadoop社区引入了统一的资源管理框架YARN。YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。在原生的YA...
- 欢迎来到DGC数据开发的世界，跟着云小课一起学习云数据开发。本文主要介绍DGC数据开发的基本概念、优势、应用场景及数据开发的示例，帮助您快速掌握智能数据开发。 欢迎来到DGC数据开发的世界，跟着云小课一起学习云数据开发。本文主要介绍DGC数据开发的基本概念、优势、应用场景及数据开发的示例，帮助您快速掌握智能数据开发。
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- 逻辑集群是基于Node Group机制来划分物理节点的一种集群模式，从节点层次将大集群进行划分，和数据库形成交叉。一个数据库中的表可以按逻辑集群来分配到不同的物理节点，而一个逻辑集群也可以包含多个数据库的表。 逻辑集群是基于Node Group机制来划分物理节点的一种集群模式，从节点层次将大集群进行划分，和数据库形成交叉。一个数据库中的表可以按逻辑集群来分配到不同的物理节点，而一个逻辑集群也可以包含多个数据库的表。
- 本文的内容是平安在 ICDAR 2021表格识别比赛中的解决方案。在此解决方案中把表格识别分成了四个部分：表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的，文字检测模型用到的是PSENet，文字识别用到的是Master模型。最终结果取得了此赛道的亚军。 本文的内容是平安在 ICDAR 2021表格识别比赛中的解决方案。在此解决方案中把表格识别分成了四个部分：表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的，文字检测模型用到的是PSENet，文字识别用到的是Master模型。最终结果取得了此赛道的亚军。
- Google 2021 本文研究了文本行识别问题。与大多数针对特定领域（如场景文本或手写文档）的方法不同，本文针对通用问题研究了一个通用体系结构，该体系结构可以从任何图像中提取文本，而不管图像源或输入模式如何。本文对两种解码器（CTC和Transformer）和三个编码器模块（双向LSTM、自我注意和GRCL）进行研究并进行广泛的实验，以比较它们在广泛使用的场景和手写数据集上的准确性和性能。 Google 2021 本文研究了文本行识别问题。与大多数针对特定领域（如场景文本或手写文档）的方法不同，本文针对通用问题研究了一个通用体系结构，该体系结构可以从任何图像中提取文本，而不管图像源或输入模式如何。本文对两种解码器（CTC和Transformer）和三个编码器模块（双向LSTM、自我注意和GRCL）进行研究并进行广泛的实验，以比较它们在广泛使用的场景和手写数据集上的准确性和性能。
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