提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录PaddleOCR 概述环境准备前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结PaddleOCR 概述PaddleOCR 包含富文本检测、文本识别和端到端算法。结合现实场景和行业经验，PaddleOCR 选择 DB 和 CRNN 作为基本检测识别模型，经过一系列优化策略，提出了一系列模型，命名为 PP-OC

文章目录前言一、源码二、cv::Rect的成员和属性1.成员2.属性三、代码示例四、运行效果前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、源码template<typename _Tp> class Rect_{public:typedef _Tp value_ty

__all__ = ('LSUN', 'LSUNClass','ImageFolder', 'DatasetFolder', 'FakeData','CocoCaptions', 'CocoDetection','CIFAR10', 'CIFAR100', 'EMNIST', 'FashionMNIST', 'QMNIST','MNIST', 'KMNIST', 'STL10', 'SVHN',

文章目录概念函数原型参数说明代码示例概念PyTorch实现了常见的激活函数，ReLu为最常用激活函数，其原理就是将小于零的数值截至为0；其数学表达式为：函数原型torch.nn.ReLU(inplace=False)参数说明inplace参数如果设为True，它会把输出直接覆盖到输入中，这样可以节省内存/显存。代码示例input = torch.tensor([[-5,-3,4,5],[3,2,-

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录PaddleOCR 概述环境准备前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结PaddleOCR 概述PaddleOCR 包含富文本检测、文本识别和端到端算法。结合现实场景和行业经验，PaddleOCR 选择 DB 和 CRNN 作为基本检测识别模型，经过一系列优化策略，提出了一系列模型，命名为 PP-OC