![](../../asset/images/user/bgImg_default.jpeg)
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
【代码】Huggingface的parquet数据 转 json文件。
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
【代码】将你的GGUF模型发布到Ollama社区。
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。
Python查看大佬Github上全部项目的Star数量和统计
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
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