前言延时循环执行事件很简单,且有很多方式,但想要延时相对精确,就需要稍微设计一下了普通的方案线程内阻塞的方案这种方案很简单,示例代码如下while(true){block()//执行逻辑Thread.sleep(1000)//延时1秒}但缺点也是显而易见,其是线程阻塞的,比较浪费资源异步或挂起的方案我们可以使用handler,rxjava,定时线程池或协程等来实现异步方案,这样可以节省线程资源我们以协程来做示例//suspend方法中while(true){block()//执行逻辑delay(1000)//延时1秒}延时准确的方案可能上面普通方案就能解决一般情况下的需求,但如果是要求延时准确
文章目录前言一、TP、TN、FP、FN概念二、准确率、精确率（精准率）、召回率、F1值1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）查准率3.召回率（Recall）查全率4.F1值（H-mean值）三、ROC曲线、AUC值1.ROC曲线2.AUC值四、AP/MAP/PR曲线总结前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/4_time_series_bikes.ipynb对于分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN
文章目录前言一、TP、TN、FP、FN概念二、准确率、精确率（精准率）、召回率、F1值1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）查准率3.召回率（Recall）查全率4.F1值（H-mean值）三、ROC曲线、AUC值1.ROC曲线2.AUC值四、AP/MAP/PR曲线总结前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/4_time_series_bikes.ipynb对于分类问题，机器预测的和实际的还是会有所偏差，所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN
文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解摘要：错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两
文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解摘要：错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两
文本识别技术（OCR）可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片，将其中的文本信息提取出来，代替了人工信息录入与检测等操作，降低了输入成本，快速、方便，提升产品的易用性。随着技术的发展，OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下，主要用于车牌识别，便于停车场管理、智能交通、移动警务等；生活场景下，主要用于证照识别，便于提取身份证、银行卡、护照、结婚证、户口本、营业执照等证照图像的文字信息，还可对街景路牌进行识别；票据场景下，主要用于发票凭证识别，便于银行、税务等大量票据表格录入及长期存储；其他场景下，可以利用OCR对书籍、报告、简历、合同等文件进行识别，将纸质文件电子化，便于保存和查看。Demo
文本识别技术（OCR）可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片，将其中的文本信息提取出来，代替了人工信息录入与检测等操作，降低了输入成本，快速、方便，提升产品的易用性。随着技术的发展，OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下，主要用于车牌识别，便于停车场管理、智能交通、移动警务等；生活场景下，主要用于证照识别，便于提取身份证、银行卡、护照、结婚证、户口本、营业执照等证照图像的文字信息，还可对街景路牌进行识别；票据场景下，主要用于发票凭证识别，便于银行、税务等大量票据表格录入及长期存储；其他场景下，可以利用OCR对书籍、报告、简历、合同等文件进行识别，将纸质文件电子化，便于保存和查看。Demo
机器学习西瓜书、南瓜书、沐神、吴恩达、哔站1、概念：经典定义:利用经验改善系统自身的性能。机器学习主要研究如何使用计算机从给定数据中学习规律，并利用学习到的规律（模型）来对未知或无法预测的数据进行预测。学习方式：1、监督学习2、无监督学习——聚类3、半监督学习4、强化学习学习结果：1、回归2、分类2、泛化机器学习泛化是指机器学习模型能够在之前未见过的数据上进行准确预测的能力。简而言之，泛化能力是指模型从训练集中学习到的规律能够应用到测试集或实际场景中的数据中，而不是简单地记忆训练数据。泛化能力是衡量机器学习模型好坏的重要指标之一，好的模型应该具备较强的泛化能力。3、典型的机器学习过程确定问题和
机器学习西瓜书、南瓜书、沐神、吴恩达、哔站1、概念：经典定义:利用经验改善系统自身的性能。机器学习主要研究如何使用计算机从给定数据中学习规律，并利用学习到的规律（模型）来对未知或无法预测的数据进行预测。学习方式：1、监督学习2、无监督学习——聚类3、半监督学习4、强化学习学习结果：1、回归2、分类2、泛化机器学习泛化是指机器学习模型能够在之前未见过的数据上进行准确预测的能力。简而言之，泛化能力是指模型从训练集中学习到的规律能够应用到测试集或实际场景中的数据中，而不是简单地记忆训练数据。泛化能力是衡量机器学习模型好坏的重要指标之一，好的模型应该具备较强的泛化能力。3、典型的机器学习过程确定问题和
想必大家偶尔也有需要从图片中提取文字的需求，虽然现在手机上都自带了拍照识别功能，可是从电脑上的图片传到手机识别再将结果发回来实在是有点麻烦，尤其当图片数量较多时，更是费时费力，使用网页版工具又要面临收费和可能导致内容泄密的风险。一、软件简介这是一款完全免费的开源工具，不需要联网即可使用，支持批量图片转文字和截图识别，识别准确率高，速度快，标点符号也能识别。二、使用方法下载完成后对工具进行解压，解压后将看到如下内容我们双击【Umi-OCR文字识别.exe】，进入工具主界面，可以看到，红色框框中的两个按钮对应工具的连个功能，分别是截图识别和批量识别。截图识别功能：点击上图中左侧红框的按钮或使用快捷
