表格识别技术主要使用基于注意力机制的图片描述模型 RARE，整体流程如下图所示，对于其中的表格区域进行表格识别处理。表格识别的难点主要在于表格结构的提取，以及将表格信息与 OCR 信息融合。整体流程可以分为上下两部分，其中上半部分（黑色支路）是普通的 OCR 过程，通过（1）文本检测模块对表格图片进行单行文字检测，获得坐标，然后通过（2）文本识别模块识别模型得到文字结果。而在下半部分的在蓝色支路中

python匹配手机号的正则表达式。

此外，还可以学习Python面向对象方法开发软件，建立数据库，表，并进行基本数据库操作等。希望这个学习课程能够帮助您逐步提高Python编程能力！第3阶段：Python面向对象编程。第4阶段：Python常用库和框架。第1阶段：Python基础语法。第2阶段：Python进阶语法。第5阶段：Python实践项目。

然而，在此过程中，我们生成了两组不同的软标签，即粗标签和细标签，其中，细标签与铅头引导标签分配者生成的软标签相同，粗标签是通过允许更多的网格被视为积极样本分配过程的约束而生成的。然后，构建了杂物数据集，通过LableImg工具完成标签制作工作，为避免训练模型时出现过拟合或泛化性不足的问题，提出用离线数据增强方法扩充数据量，并用K-means算法对标签文件重聚类，得到适用于杂物数据集的先验框，有利于

Tensorflow是使用较为广泛的一个深度学习框架，通常运用在图像识别、图片分类等领域，它是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。从命名来理解的话：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。在TensorFlow中，数据不是以整数、浮点数或者字符串形式存在的，而是被封装在一个叫做Tensor的对象中。Tensor是张量的意思，张量包含了0到任意维度的量，其

一元二次方程的解法有以下几种：公式法、因式分解法、配方法、求根公式法。