随着人工智能技术的不断发展，通用文字识别OCR也变得越来越重要。通用文字识别OCR是指对文本图像进行分析，以转换图像中的文本为可用的文本形式的过程，其主要用途是提供文本可搜索和复制的功能。

coding:utf8'''灰度拉伸定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。作用：扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内公式：g(x,y)255/(BA)f(x,y)A,其中，Aminf(x,y),最小

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

前言在了解深度学习框架之前，我们需要自己去理解甚至去实现一个网络学习和调参的过程，进而理解深度学习的机理；为此，博主这里提供了一个自己编写的一个例子，带领大家理解一下网络学习的正向传播和反向传播的过程；除此之外，为了实现batch读取，我还设计并提供了一个简单的DataLoader类去模拟深度学习中数据迭代器的取样；并且

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:!(http://im

近年来，注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明，人类视觉感知过程中，注意力机制发挥了积极的效果，可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域，从而能够做出最准确的判断。因此，通过模拟视觉注意力机制，在网络结构中加入注意力模块，使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息，抑制不相关的特征信息，促使模型对重要的特征区域更加敏感，从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。

基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度Accuratepredictionofconcretecompressivestrengthbasedonexplainablefeaturesusingdeeplearning作者：ZiyueZeng（KeyLaboratoryofAdvancedCivilEngineer

摄影师必备图像处理软件分享——LightroomClassic2022Mac(LrC中文版)lrc2022一款专业的数字图像处理和管理软件，它可以帮助摄影师和设计师对照片进行编辑、管理和分享。LightroomClassic2022是Adobe旗下的一款软

StableDiffusion是热门的文本到图像的生成扩散模型，本文介绍了如何准备其WebUI环境。