文心一言+OCR是一种新颖的程序开发方法，它结合了深度学习与OCR技术，能够自动化提取图像中的文本信息。这一技术的崛起已经改变了信息提取的方式，因为它能够帮助人们更多地关注信息理解和分析，从而自动完成许多繁琐的任务，如文本扫描和识别。 在传统的文本信息处理过程中，人们通常需要投入大量的时间和精力来进行文本扫描、识别和整理等工作。在这个过程中，借助文心一言+OCR等智能化工具进行辅助，能够极大地提高工作效率和信息准确性。 如果您正在着手开展项目，使用文心一言+OCR技术可以帮助您更高效地实现项目目标。它可以自动化文本信息提取，减少处理时间和成本，同时提高信息准确性和可用性。此外，文心一言+...

目录  大模型（LLMs）基础面  1.目前主流的开源模型体系有哪些？  2.prefixLM和causalLM区别是什么？  3.涌现能力是啥原因？  4.大模型LLM的架构介绍？  大模型（LLMs）进阶面  1.llama输入句子长度理论上可以无限长吗？  1.什么是LLMs复读机问题？  2.为什么会出现LLMs复读机问题？  3.如何缓解LLMs复读机问题？  1.LLMs复读机问题  2.llama系列问题  3.什么情况用Bert模型，...

场景：做一个通用型的多种证件解析服务 需求：调研一种又新又快的定位模型。要求： 1）支持倾斜的文字，可以是4点定位或分割法后获取box，但不能是2点的定位； 2）快速，过往的psenet需要至少0.6s，pan和db在一些场景中效果差一点但快，是否有更好平衡速度和效果的方法； 3）方便改输出通道数量，这种一般是分割？； 4）边缘准确； 5）适用于中文大字典 方法：从3个方法研究，pp、mmocr、paperswithcode PP https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/PP-OCRv3_int...

标题：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf 训练深度神经网络非常复杂，因为在训练过程中，随着先前各层的参数发生变化，各层输入的分布也会发生变化，导致调参工作要做的很小心，训练更加困难，论文中将这种现象称为“internalcovariateshift”，而BatchNormalization正式用来解决深度神经网络中internalcovariateshift现象的方法。 介绍 Ba...

Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT paper：https://arxiv.org/abs/2302.10205 利用ChatGPT实现零样本信息抽取（InformationExtraction，IE），看到零样本就能大概明白这篇文章将以ChatGPT作为一个基座然后补全前后端，来实现抽取任务。主要针对抽取中的三个重要任务： 对于句子：《我的爱情日记》是1990年在北京上映的中国… 实体关系三元组抽取任务，如（我的爱情日记，上映日期，1990年） 命名实体识别任务，如人物的实体有（吴天戈，…） 事件抽取任务，如事件是（产品行...

一、前言 MobileOne论文：https://arxiv.org/abs/2206.04040 MobileOnegithub：https://github.com/apple/ml-mobileone 二、基本原理 使用Reparameterize重参数化实现模型的轻量化，基本模块如下图所示。 三、改进方法 说明：该部分的改进代码尽可能地根据官方代码的写法与YOLOv7项目进行整合； 3.1改进分析 通过阅读MobileOne源码和结合论文中Table2可以发现以下两点： （1）Table2中BlockType全写为MobileOneBlock，但在源码中的Stage1和后面的Blo...

今天为大家推荐一个相当牛逼的AI开源项目，当前Star3.8k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来Star数应该可以到 10k甚至20k！ 着急的，可以到GitHub直接去看源码 传送门：​​https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub​​ 啥也不说，带着大家看一些项目Readme截图 1.先看简介 首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，“共享人工智能时代红利”以及“全部模型开源下载，离线可运行” 我只能说，这个repo，绝对是伸手党福音! 继续看特性部分: 涵盖的模型数量，CV、NLP、Audio、...

华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章，借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型，取代了Attention结构，不仅实现了效果上的提升，而且还实现了效率上的提高。 1.Transformer的探讨 Transformer在时间序列预测中的作用最近得到非常广泛地探讨。下图为经典Transformer时间序列预测模型图。 Transformer做时间序列预测时，存在以下几个问题。首先，Temporaldependency的提取是时间序列预测的关键，而Attention机制如何实现这种信息提取还没有被合理得到解释。其次，Transformer对时间特征、Position...

（一）高斯低通滤波去噪     高斯低通滤波器（GaussianLowPassFilter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normaldistribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数(高斯低通滤波器的传递函数)的表达形式分别如下： 图1：不同标准差时的高斯曲线 从上图可以看出，高斯函数的标准差越大，高斯曲线越平滑。去噪能力越强，图像越模糊。 下图2用均值为0方差分别为0.1,0.5,1.0的高斯噪声对原图像进行污染的结果。 高斯滤波的实现方式...

1.导读 随着企业数字化进程不断加速，PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件，但普遍需要繁琐的安装注册操作，大多还存在额度限制。此外，最终转换效果也依赖于版面形态，无法做到针对性适配。 针对开发者的需求，飞桨文字识别套件PaddleOCR全新发布PP-StructureV2智能文档分析系统，支持一行命令实现PDF转Word功能，文字、表格、标题、图片都可完整恢复，一键实现PDF编辑自由！ 图1PDF文件转Word文件效果图 PP-StructureV2智能文档分析系统升级点包括以下2方面: 系统功能升级...

一Python运行软件（Pycharm,Anaconda    注意事项：我们一般用的python版本是python3.5,python3.6和python3.7安装      tensorflow时很麻烦，而且各种包也与高版本的python冲突。所以我们统一采    用python3.5。解释一下：官网安装的是高版本的，但需要在Anaconda下添加      python3.5的操作平台。 •Pycharm安装： •Anacon...

AI应用 文心一言:https://yiyan.baidu.com/ 百度出品的人工智能语言模型 ChatGPT:https://chat.openai.com 一款功能丰富、智能化、易用性强的人工智能工具，适用于各种内容创作者 TreeMind树图:https://shutu.cn/?from=haiyong 新一代“AI智能”思维导图，在线思维导图制作工具软件，免费思维导图模板。 NotionAI:https://www.notion.so/ 这是真人工智能，不是人工智障 StableDiffusionWebUI:https://github.com/AUTOMATIC1111/stab...

预备知识 要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息。因此，我们先学习一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。 机器学习通常需要处理大型数据集。我们可以将某些数据集视为一个表，其中表的行对应样本，列对应属性。线性代数为人们提供了一些用来处理表格数据的方法。我们不会太深究细节，而是将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上。 深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。本章将简要介绍这些知识。幸运的是，autograd包会自动计算微分，本章...

首先，机器学习深度学习这些和硬件是两个领域的内容，个人不建议一起学，注意力不能聚焦的话效果会很差。。而且机器学习对数学要求很高，在数学水平不够的时候很难做出什么比较新奇的东西。最好先把硬件底子学好，软件部分知识可以同时学，硬件基础一定要打好。。。个人认为分为以下几个阶段吧。提示：本回答只针对稚晖君嵌入式基础部分的学习路线。 第一阶段：数理基础 这个阶段主要是打基础，题主是高中生就先把数理基础打好，比如高等数学和线性代数还有复变函数。之后在学电路分析和模电还有信号与系统还有自动控制原理的时候会很有用。。而这些都只是后面具体应用的理论基础而已。。所以这阶段很重要，一定要重视再重视。。本人就是当年...

文章目录 一、背景 二、方法 2.1AdaptiveScaleFusion(ASF)模块 2.2Binarization 2.3AdaptiveThreshold 2.4DeformableConvolution 2.5LabelGeneration 2.6Optimization 三、效果 论文：Real-TimeSceneTextDetectionwithDifferentiableBinarizationandAdaptiveScaleFusion 代码： https://github.com/open-mmlab/mmocr/tree/main/configs/textdet/db...

1.单行蓝牌 2.单行黄牌 3.新能源车牌 4.白色警用车牌 5教练车牌 6武警车牌 7双层黄牌 8双层武警 9使馆车牌 10港澳牌车 11双层农用车牌 12民航车牌 项目开源代码获取地址: 关注微信公众号datayx 然后回复 车牌 即可获取。 测试demo: 以yolov7-lite-s为例: pythondetect_rec_plate.py--detect_modelweights/yolov7-lite-s.pt --rec_modelweights/plate_rec.pth--sourceimgs--outputresult 测...

1.关于LamaCleaner LamaCleaner是由SOTAAI模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人，或者擦除并替换（poweredbystablediffusion）图片上的任何东西。 特征： 完全免费开源，完全自托管，支持CPU&GPU&M1/2 Windows一键安装程序 本机macOS应用程序 多种SOTAAI模型 擦除模型：LaMa/LDM/ZITS/MAT/FcF/Manga 擦除和替换模型：稳定扩散/绘制示例 后期处理插件： RemoveBG：删除图像背景 RealESRGAN：超分辨率 GFPGAN：面部恢复 R...