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OCR中文识别快速在线体验介绍光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理，以获取文字和版本信息的过程。也就是说将图象中的文字进行识别，并返回文本形式的内容。例如（该预测效果基于PaddleHub一键OCR中文识别效果展示）：(6)PaddleHub现已开源OCR文字识别的预训练模型（超轻量ppocrmobile系列和

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检索增强生成（RAG）赋予大型语言模型新的能力，使其能够与任何大小的文档或数据集进行互动。接下来，请跟随我一起了解如何解析和操作文档，探讨如何利用嵌入向量来描述抽象概念，实现一种简单而强大的方法，以找出文档中与特定查询最相关的部分，并最终构建一个脚本，使本地托管的大型语言模型能够处理您自己的文档。

至此，整个ResNet的网络结构就清晰了。计算卷积过程中的参数W o u t = ( W i n − F + 2 P ) / S + 1 W_{out}= (W_{in} - F + 2P)/S + 1 Wout=(Win−F+2P)/S+1ResNet18层和34层conv3_x、conv4_x、conv5_x中的第一层需要用虚线结构ResNet50层、101层和152层中的conv2_x、co

Ollama 默认提供 OpenAI 的兼容 API，默认端口是 11434，默认模型名是 run 后面使用的模型名，如果想使用 OpenAI 的模型名，可以通过ollama cp的方式，为模型起一个临时的名称。

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数据集由 1024 x 1024 位图 (.bmp) 图像组成，每个图像包含一个 16 x 16 图像块阵列。该HPatches数据集被用作局部特征评估挑战的基础，该挑战 在 ECCV 2016 期间的局部特征：最新技术、未解决的问题和性能评估研讨会中提出。总共包含从航空数据集创建的 864 个图像对、从细胞学数据集创建的 5040 个图像对以及从组织学数据集创建的 536 个图像对。这是一个包含