上一篇讲了PaddleOCR的简单使用，但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的，这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种：Python推理C++推理Serving服务化部署（Python/C++）Paddle-Lite端侧部署（ARMCPU/OpenCLARMGPU）Paddle.js部署各个方式优缺点如下由于我本身是做Java开发，不会Python，所以采用Serving服务化部署PaddleOCR提供2种服务部署方式：基于PaddleHubServing的部署；基于PaddleServing的部署我选择的是通过PaddleHubServing进行部署安装Hu

如果我在东侧或西侧添加像JButton这样的组件，我如何防止它紧贴屏幕的一侧？我想要在JButton和屏幕边缘之间留出一些空间。 最佳答案 像这样在您的JButton上调用setBorder:setBorder(newEmptyBorder(3,3,3,3))在JavaDoc中，EmptyBorder是“占用空间但不绘制的透明边框”。在我的示例中，它应分别占用顶部、左侧、底部和右侧3个像素。仅用于展示如何使用EmptyBorder的完整代码:importjava.awt.BorderLayout;importjava.awt.Con

前言：paddleocr可以说是最近ocr的主⼒军，⼤家对于paddleocr的认可度是相当的⾼，特别是最近推出的轻量级模型，可以识别近80种语⾔，并且效率是这三种ocr工具种最⾼的，相同的图⽚，paddleocr只需要2秒左右。对于多场景的⼩语种需求，需要再多多训练模型。paddleocr最⼤的好处是⽂档健全，⽀持自己训练模型，所以对于⽹上⼤多数的⽂章来说有很多使⽤者已经基于这个平台开始训练自己的模型，使⽤场景⾮常⼴泛。目录一、介绍1、什么是OCR?2、PaddleOCR   2.1PP-OCR简介和特点  2.2特点3、模型训练 3.1文本检测 3.2 文本识别  3.1文字方向分类 二、

前言：paddleocr可以说是最近ocr的主⼒军，⼤家对于paddleocr的认可度是相当的⾼，特别是最近推出的轻量级模型，可以识别近80种语⾔，并且效率是这三种ocr工具种最⾼的，相同的图⽚，paddleocr只需要2秒左右。对于多场景的⼩语种需求，需要再多多训练模型。paddleocr最⼤的好处是⽂档健全，⽀持自己训练模型，所以对于⽹上⼤多数的⽂章来说有很多使⽤者已经基于这个平台开始训练自己的模型，使⽤场景⾮常⼴泛。目录一、介绍1、什么是OCR?2、PaddleOCR   2.1PP-OCR简介和特点  2.2特点3、模型训练 3.1文本检测 3.2 文本识别  3.1文字方向分类 二、

目录AbstractTrainPreProcessArchitectureBackboneNeckHeadLossDiceLossSmoothL1LossInferPostProcess写在前面：基于PaddleOCR代码库对其中所涉及到的算法进行代码简读，如果有必要可能会先研读一下原论文。Abstract论文链接：arxiv应用场景：文本检测代码配置文件：configs/det/det_r50_vd_east.ymlTrainPreProcessclassEASTProcessTrain(object):def__init__(self,image_shape=[512,512],backg

目录AbstractTrainPreProcessArchitectureBackboneNeckHeadLossDiceLossSmoothL1LossInferPostProcess写在前面：基于PaddleOCR代码库对其中所涉及到的算法进行代码简读，如果有必要可能会先研读一下原论文。Abstract论文链接：arxiv应用场景：文本检测代码配置文件：configs/det/det_r50_vd_east.ymlTrainPreProcessclassEASTProcessTrain(object):def__init__(self,image_shape=[512,512],backg