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PaddleOCR C++部署实战:如何用OpenCV和VS2019打造高效文字识别系统

本文详细介绍了在Windows平台上使用PaddleOCR C++预测库,结合OpenCV和Visual Studio 2019,从环境配置、项目编译到代码集成的完整部署实战。内容涵盖核心库编译、VS项目配置、模型准备及实时视频流文字识别代码实现,旨在帮助开发者打造高效、稳定的OCR系统,适用于身份证识别、车牌识别及文档处理等多种场景。

#文字识别
Unity游戏实时AI翻译工具链:从XUnity.AutoTranslator到本地大模型部署

游戏本地化是连接全球玩家与优质内容的关键技术环节,其核心在于解决运行时文本的实时替换与渲染问题。传统方案依赖静态资源替换,而现代技术则通过运行时Hook与API集成实现动态翻译。从技术原理上看,这涉及对Unity引擎UI组件(如Text和TextMeshPro)的文本设置方法进行拦截与修补,利用哈希缓存和预处理机制提升效率。其技术价值在于为独立游戏和社区汉化提供了低成本、高质量的解决方案,尤其通过

ChatGPT付费创作系统V3.0.2全端部署指南:从H5美化到Pika视频广场的完整实践

本文提供了ChatGPT付费创作系统V3.0.2的完整部署与配置指南。详细介绍了基于ThinkPHP框架,从宝塔环境搭建、数据库配置,到核心功能(如微信支付、Midjourney绘画、Pika视频广场及SunoAI文生歌)集成的全流程实践。重点解决了H5端美化、小程序联调及常见故障排查,帮助用户快速搭建功能全面的多端AI创作平台。

#ChatGPT
MateChat智能助手在CRM中的实战集成:从Ollama部署到业务场景定制

本文详细介绍了如何将MateChat智能助手集成到CRM系统中,通过Ollama本地部署大语言模型,并结合Vue前端技术栈,实现业务场景的深度定制。文章从技术选型、基础部署、业务API连接到UI定制,提供了完整的实战指南,旨在帮助企业打造安全、高效、懂业务的专属AI销售助手,提升客户关系管理效率。

#Ollama
Zig vs C:在ARM Cortex-A53裸机上实测代码体积与安全性(附QEMU验证)

本文通过QEMU模拟的ARM Cortex-A53平台,对比了Zig与C语言在裸机开发中的代码体积与安全性表现。实测显示,Zig在二进制体积上平均缩减5-11%,并通过内置内存安全机制实现零崩溃率,显著提升嵌入式开发的安全性与效率。文章还详细解析了混合编程实践与开发体验优化策略。

tess4j linux so文件,opencv+tess4jlinux安装

所有的安装包都已经上传到csdn里可以自行下载https://download.csdn.net/download/qq_16590151/12810990运行中存在异常百度记可window无需安装,直接将jar包引入即可net.sourceforge.tess4jtess4j4.5.2opencvopencv4.4.0system${project.basedir}/lib/opencv-440

android media mediaplayer,Android MediaPlayer问题:“错误(-38,0)”和“在...

即使是模拟器,我的设备也没有声音.实际上,在“mMediaPlayer.create(this,musicIds [0]);”这一行中,eclipse告诉我两个选择:“使用’MediaPlayer'(声明类型)改变对静态的访问”或“添加@SuppressWarnings’静态访问’ to on Create()“.顺便说一句,我采取了eclipse的建议……..但仍然无法正常工作.附:我从其他项目

android+获取text高度,如何使用Paint.getTextBounds()快速获取TextView的宽度和高度?

找到一种简单而不慢的方法来确定使用不使用StaticLayout的特定Paint绘制的文本宽度/高度.public int getTextWidth(String text,Paint paint) {Rect bounds = new Rect();paint.getTextBounds(text,text.length(),bounds);int width = bounds.left + b

到底了