pythonocr训练模型第6页

2019-01-15

演讲给我带来了极大的兴趣动力，这是我有生以来第一次乐意花大量时间来学习，从参加坚持星球后每天打卡达90次，参加训练营第1天我就发了誓，每天一定坚持打卡。我也确实如此做的。为此我花费了大量时间。

正是山花烂漫时·2025-07-28 12:27

揭秘Transformer架构：残差流与隐藏层的关系

1.残差流（ResidualStream）：层间传递的“信息流”残差流指的是在Transformer层之间传递的核心张量，它是模型中“流动”的数据载体。其本质是通过“残差连接”（residualco

ZhangJiQun&MXP·2025-07-28 12:57

[毕业设计]一些基于yolov5项目高分毕业项目源码下载地址汇总

项目名称下载地址车辆检测计数+车牌定位+车牌识别的yolov4模板检测与yolov5车牌检测与LPRNet车牌检测源码+模型+详细说明.zip点我下载基于改进后的YOLOv5目标检测模型实现人群密度检测系统源码

海神之光.·2025-07-28 12:55

TTT训练营培训总结

本次TTT训练中，通过尤立现老师分享的DISC高效识人的详细介绍与讲解，让我通过DISC的四种方法，多方分析了解客户的性格与脾气，对于营销技能提供了很大的帮助，通过尤老师对课程，张弛有度的布局，DISC

兜_c722·2025-07-28 12:58

【日记星球】外婆日记（第125篇）我参加了第50期蜕变之旅训练营

2020年11月4日星期三上海晴特战营PK赛刚结束，马不停蹄地第50期21天的蜕变之旅训练营开始了。

月亮外婆·2025-07-28 12:26

基于YOLOv5+pyQT6的目标检测系统通用项目模板

本项目开发基于YOLOv5+pyQT6的目标检测项目，用来集成YOLO的目标检测系统，作为该类系统的开发模板，旨在通过替换模型文件即可进行照片、视频、摄像视频流的检测，设置日志系统，记录系统的每一步操作

·2025-07-28 12:22

MATLAB SIMULINK中的PI控制器模型设计与实现

本文介绍如何在SIMULINK中搭建和实现PI控制器模型，包括创建模型、添加及连接模块、配置参数、编写S-Function代码、进行仿真与分析，并可能封装模型以供重复使用。

安检·2025-07-28 11:50

三维建模项目：断壁残垣建筑模型

本资源专注于搜救场景的三维建筑模型设计，它能够模拟灾难后的环境，增加救援训练的真实感。该模型具有高度的细节和真实感，以“flt”格式存储，兼容Autodesk3dsMax等软件。

·2025-07-28 11:50

人货匹配模型没搞懂？互联网行业都在讨论它

来源：接地气学堂作者：接地气的陈老师大多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。

weixin_38754337·2025-07-28 11:50

python用什么数据库比较好_Python和主流数据库

关系数据库和非关系数据库1).什么是关系数据库关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织

陳寶平·2025-07-28 11:49

电玩城赚钱吗？经营游乐场的利润有多大

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。古楼导师氧惠邀请码555888，注册送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。

氧惠爱高省·2025-07-28 11:24

魔力训练营第二十二天

1、感恩清晨的醒来，今天没有睡懒觉，醒了就起床。谢谢、谢谢、谢谢，2、感恩先生做的早餐分享一部分給我，面条特别的美味好吃，补充身体机能，开启美好的一天。谢谢、谢谢、谢谢，3、感恩水，不仅可以将衣服干净，还可以协助将整个房间清洁打扫干净。谢谢、谢谢、谢谢，4、感恩数学盒子，可以和女儿一起完成作业，今天点错按钮第二次答题没有完成，下次知道怎么做了。谢谢、谢谢、谢谢，5、感恩窗户阳台晾衣杆，衣架，可以将

梓媛姑娘·2025-07-28 11:52

总感觉时间不够用

她早上5点起床，6.30至9.30计划训练

风景_a80d·2025-07-28 11:48

为什么同一场景不同镜头渲染耗时天差地别？关键因素解析

镜头A可能面对简单的墙面，而镜头B则包含高精度家具、复杂植物模型。多边形数量剧增直接加重计算负担。

渲吧-云渲染·2025-07-28 11:48

【Note】《Linux 内核深度解析：基于 ARM64 架构的 Linux 4.x 内核》第四章：中断、异常与系统调用

一、ARM64异常模型概览1.1异常级别（ExceptionLevels）ARM64架构定义了四个异常级别（EL）：异常级别描述用途E

·2025-07-28 10:14

茗淅小主的打卡记录

身体原因错过了两期训练营，在15号这天开始，感谢贾班长，是真的热心啊！关注自己的三餐，控制油量，适度运动。

杨茗淅大茗茗8918·2025-07-28 10:28

多目标优化：改进蚁群算法解决实际工程问题

AI智能探索者·2025-07-28 10:11

妈妈再也不用担心我听不懂AI了：100个专业术语的“说人话”版

人工智能高清架构图要理解AI的全貌，我们可以将其庞大的技术体系解构为一个清晰的四层架构：基础设施层、数据与算法层、模型与框架层以及应用与服务层。这四个层面环环相扣，构成了从硬件到

青见丑橘·2025-07-28 09:40

机器学习算法（六）---逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法

向云端UP·2025-07-28 09:39

语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记

语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出，模拟人类语音。

tutgxuzyj·2025-07-28 09:09

【JVM篇07】：三种类加载器、双亲委派机制及类加载器执行流程详解

2.类加载器的“三层结构”和“双亲委派模型”双亲委派模型3.类加载器工作流程详解(什么时候BootstrapClassLoader会加载？)

崎岖Qiu·2025-07-28 09:37

标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具

这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt

伏容一Julia·2025-07-28 09:07

探索未来标注新纪元：AutoLabelImg 多功能自动标注工具

探索未来标注新纪元：AutoLabelImg多功能自动标注工具在计算机视觉领域，高质量的数据标注是模型训练的关键一步，而AutoLabelImg正是这样一个旨在提升效率的开源标注工具。

徐耘馨·2025-07-28 09:06

零基础学习性能测试第五章：JVM性能分析与调优-多线程机制与运行原理

目录一、JVM线程模型全景图二、线程生命周期与状态转换三、线程调度核心机制1.**协作式vs抢占式**2.**优先级调度**3.**上下文切换代价**四、JVM线程实现关键结构1.

试着·2025-07-28 09:34

Spark-TTS 使用

1.开发背景上一章节使用了MegaTTS3实现文本转语音，但是后面才发现只能使用官方的语言包，没看到克隆功能，所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。

时间自由·2025-07-28 09:34

字节的机器人模型 GR-3

GR-3是一个大规模的视觉-语言-动作(VLA)模型。它展现出卓越的泛化能力，能够泛化至新物体、新环境以及涉及抽象概念的指令。

三谷秋水·2025-07-28 08:03

4期RIA训练week3-2 摇铃机制

【R片段】黎甜《多维思考——开启智慧的人生》P40摇铃机制怎么用我们的现状、我们的处境都是我们自己造成的。我们与上司或者某位同事关系不好，我们推动某件事很困难，我们总是陷人入某种重复的现状里的时候，请想想巴甫洛夫的条件反射实验！我们摇了什么铃铛，让对方分泌了什么口水？具体用法如图1-10所示。图片发自App【I便签】［what］工作中遇到不顺利时，如何用摇铃机制进行翻转。［why］工作过程中，谁都

晨光微晓·2025-07-28 08:13

MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率

nantangyuxi·2025-07-28 08:33

《坚持星球声音训练营》第一期进阶打卡营第4天

今天一如既往地打卡，练声，还打算参加宇彤老师有声书录制选拔，但反复读了一晚上，总也不能连贯，4分钟下来老是不这里就那里不满意，唉！明天接着练，争取在17号前一定交一份自己满意的小样给宇彤老师。板凳和扁担的恩怨情仇我已经在上一期练习过了，但视频打卡还是难度很大，需要有场景表情，我的场景还有动作没有加进去，也是遗憾，有时间要试一试，争取做到最好。一直很喜欢如若，今天她的作业在我们组被传阅，很开心，向她

曾文红·2025-07-28 08:37

企业级数据架构构建之道

以下是关键路径及核心要素：一、顶层设计原则业务驱动对齐企业战略目标，定义数据支撑的业务场景（如客户画像、实时风控）建立$$ROI=\frac{\text{数据价值}}{\text{建设成本}}$$评估模型治理先行实施数据资产目录

暴躁小师兄数据学院·2025-07-28 08:32

商汤发布具身智能平台，让机器人像人一样和现实世界交互

7月27日，在“大爱无疆·模塑未来”WAIC2025大模型论坛上，商汤科技重磅发布「悟能」具身智能平台。

·2025-07-28 08:02

基于大模型的短暂性脑缺血发作（TIA）全流程预测与干预系统技术方案

健康管理子系统七、安全与合规设计技术指标与性能保障八、HL7FHIR接口规范九、分层蒸馏方案十、多中心RCT研究设计十一、硬件选型成本优化方案跨模块集成工作流一、系统架构总览多源数据采集联邦学习数据湖大模型预测中枢术前预测系统术中决策系统术后管理系统手术方案生成麻醉动态调控并发症预警护理方案优化健康教育引

LCG元·2025-07-28 08:30

GaussDB云数据库SQL应用系列-视图管理

一、前言GaussDB是一款基于云计算技术的高性能关系型数据库，支持多种数据模型和分布式架构。在GaussDB中，视图管理是非常重要的一项功能，它可以帮助用户更方便地管理和查询数据。

没有星期叭·2025-07-28 08:58

Swift 5, TypeScript, and Python Async/Await 机制对比分析

Swift5、TypeScript和Python的async/await机制都旨在简化异步编程，但它们在实现细节、并发模型和性能特征上有所不同。

步子哥·2025-07-28 07:25

K8s 集群成本优化实战：基于 Spot 实例与模型量化的

本文聚焦两类核心优化手段：Spot实例的弹性调度与模型量化的资源压缩，结合生产环境实测数据，提供可落地的K8s成本优化方案，包含完整的配置模板与量化指标对比。一、Spot

女码农的重启·2025-07-28 07:25

《牧羊少年奇幻之旅》有感

[康丽梅100天写作训练营063天]读《牧羊少年奇幻之旅》有感《牧羊少年奇幻之旅》作者（法国）保罗·柯艾略的人生就是一段奇幻之旅。

f03446eb1260·2025-07-28 07:00

Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题

nantangyuxi·2025-07-28 07:55

秋招Day20 - 微服务 - 概念

Dubbo是一个高性能、轻量级的Java微服务框架，它提供了服务的注册与发现（配合注册中心）、服务间调用（RPC）、负载均衡（权重）、容错（重试、快速失败）等功能Dubbo使用是基于RPC的通信模型，支持多种传输协议

Java初学者小白·2025-07-28 07:55

如何快速掌握WeNet：从零到一的端到端语音识别学习指南

详细学习步骤步骤1：环境搭建1.1安装依赖1.2克隆WeNet仓库1.3硬件准备步骤2：运行AIShell示例2.1进入示例目录2.2逐阶段运行2.3各阶段详解2.4快速运行完整流程2.5使用预训练模型加速学习步骤

Crazy learner·2025-07-28 07:24

世上从来就没有容易的事

这段时间，参加了两个训练营，一个说，一个写。每天都有作业，都要打卡，时间精力还算安排的过来，只是每到晚上，就开始失眠，人躺在床上，闭着眼睛，思绪都停不下来，脑子飞速地转，几个星期下来，还真的有点疲倦。

鹭尚_茉莉·2025-07-28 07:24

非线性动力学分析软件：LS-DYNA_（8）.边界条件与载荷的施加

边界条件与载荷的施加在非线性动力学分析软件中，边界条件和载荷的施加是仿真模型中至关重要的部分。它们直接影响了仿真的准确性和可靠性。

kkchenjj·2025-07-28 07:24

这才是复仇，10部爽翻天的复仇电影

幸运的是，新娘并没有就此消失，而是在四年后苏醒过来，并且接受了高强度的各种各样的武术训练，开始踏上了自己的复仇之路，在世界各地

电影大湿·2025-07-28 07:17

LangChain：大模型时代的开发利器

深入解析其核心理念与组件1.模型（Models）2.提示（Prompts）3.链（Chains）4.索引（Indexes）5.记忆（Memory）6.工具（Tools）7.代理（Agents）LangChain

tanak·2025-07-28 07:23

《如何阅读》读后感3

利用眼睛摇摆，训练眼部的肌肉，沿着每行横着读，而不是向下读，边读边理解，利用自己的理解能力，用自己的语言来阅读。阅读关键意群=关键词+阅读意群。

杜惠钧·2025-07-28 07:46

神经网络和机器学习的一些基本概念

记录一些基本概念，不涉及公式推导，因为数学不好，记了也没啥用，但是知道一些基本术语以及其中的关系，对神经网络训练有很大帮助。

荼渔·2025-07-28 07:22

C语言————练习题册（答案版）

1.4字符串的打印1.14Iamironman1.5求和运算1.6计算比例1.7求商求余1.8不同数位上的数字1.8.1求个位数1.8.2求十位数1.9地板函数的向下取整1.10两点之间的距离二.认识训练循环语句

ankleless·2025-07-28 07:51

MySql数据库基础

•介绍了关系型数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）和NoSQL数据库（如Redis、MongoDB等），前者基于关系模型用表格存储数据，后者非关系型，有键值、列族等多种类型。

·2025-07-28 07:48

2019-08-14

DAY1——宇宙公民训练营第二期2019.8.14输出是最好的输入成长，不怕围观认识MEI很多年了，知道她做宇宙公民有一阵子，但直到前两天才做好充分的准备加入这个疯狂的精英领袖社群，进来后觉知到自己的决定很错误

畅Claire·2025-07-28 06:29

深入解析Java内存与运行时机制：垃圾回收算法与实现

Java内存模型与垃圾回收概述Java内存模型（JavaMemoryModel,JMM）是理解Java程序运行时行为的基础框架，它定义了线程如何与内存交互以及多线程环境下的可见性、有序性和原子性规则。

码字的字节·2025-07-28 06:17

<6.23日腾讯会议线上演讲训练总结复盘二：我的收获与提高篇>

我的收获：01.第一次主持演讲，全程将近三个小时，感觉很新鲜，很激动，挑战很大，收获很大。刚开始的时候确实有些紧张，但当我放开喉咙大声说话、全情投入之后，慢慢就进入了感觉，控场的节奏感也就慢慢上来了。这要得益于自己的前期准备，尤其是跟李丽班长和一馨老师的沟通，感谢他们的邀请和指导。还是那句话，“最大的失败是不参与，只要参与了，不是学到，就是得到。”02.今天参加演练的每一位同学都很优秀，我能通过旁

帅比潘安·2025-07-28 06:25

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