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原创 极验文字点选--文字标签识别CRNN项目实战分享
验证码之旋转印刷文字识别实战文本主要描述旋转印刷文字验证码的识别训练，适读人群为有识别验证码经验人群或当前寻找验证码项目试手人群。本文采用CRNN+CTC对文字进行识别，通过训练已对样例数据的识别率达到了97%。本文主要以实战代码展示的形式叙述整个项目的过程，方便大家理解和尝试。CRNN模型简介模型论文：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to
2020-10-24 17:50:30
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原创 用于中文实体识别提取的神经网络模型训练识别实例(BiLSTM-CRF)(pytorch)
用于中文命名实体识别的递归神经网络命名实体识别作为序列标注类的典型任务，其使用场景特别广泛。本项目基于PyTorch搭建BiLSTM+CRF模型，实现中文命名识别任务，代码已提交至Github（ GitHub： https://github.com/CaoYuGang/ChineseNER_BiLSTM ）。模型该模型是具有CRF层的双区域LSTM神经网络。汉字序列被投影到密集的向量序列中，并带有多余的特征作为循环层的输入，这里我们使用一个代表词边界特征的热向量进行说明。循环层是双向LSTM层，前向和
2021-02-21 10:20:10
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原创 通过深度残差网络ResNet进行图像分类（pytorch网络多网络集成配置）
通过深度残差网络进行图像分类（pytorch网络多网络集成配置）简介本项目通过配置文件修改，实现pytorch的ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152网络更替，并通过代码实现自动生成识别所需的标签文件classes.txt（默认使用编码utf-8）。开发者只需要填写一些基本的元素如数据集地址，图像预处理大小，模型保存地址即可实现模型的训练和调用。（GitHub： https://github.com/CaoYuGang/ResNet_pyt
2020-12-15 14:19:41
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原创 Ubuntu安装Anaconda3及系统环境变量配置详细版
Ubuntu安装配置Anaconda详细版本文示例在无界面版的Ubuntu Server 18.04.1系统环境下安装64位的Anaconda3.2020.07版。详细说明包括Anaconda文件安装，ubuntu系统Anaconda环境配置，Anaconda虚拟环境配置，Anaconda国内源修改，Anaconda虚拟环境切换，Anaconda虚拟环境删除。下载anaconda# 切换root用户，输入密码su root# 进入root目录,安装脚本存放路径cd /root# 下载anaco
2020-10-23 12:23:10
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空空如也
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