文字识别 OCR    

文字识别OCR提供在线文字识别服务,将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。OCR文字识别支持证件识别、票据识别、定制模板识别、通用表格文字识别等。

 
 

    图片文字识别软件的原理是什么 更多内容
  • 文字识别SDK简介

    Kit)是对OCR服务提供REST API进行封装,以简化用户开发工作。用户直接调用OCR SDK提供接口函数即可实现使用OCR服务业务能力目的。 我们针对不同语言SDK提供了开发指南: 表1 不同语言SDK开发指南 编程语言 开发指南 Java Java SDK 开发指南 Python Python

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  • 图片

    上边距:图表到组件边框顶部距离。 右边距:图表到组件边框右侧距离。 下边距:图表到组件边框底部距离。 左边距:图表到组件边框左侧距离。 图片地址:支持输入图片地址,来展示图片。 链接:设置单击图片后,跳转链接地址。 图片设置:设置图片填充方式,并选择对应图片。 数据 在数据中,

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  • 迁移作业原理

    取决于源端数据源性能。 如需优化,请参见源端数据源相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同CDM实例规格带宽限制。 cdm.large实例规格CDM集群网卡基准/最大带宽为0

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  • 基本原理

    信息,用以标识正常业务报文,线下AntiDDoS设备在接收到UDP报文后,通过检查UDP水印正确性,可以高效准确放行正常业务报文,阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同信息结构和计算规则,其中计算规则是指计算水印值哈希因子和哈希算法

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  • 备份原理及方案

    份后更新数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在 对象存储服务 上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点的

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  • 备份原理及方案

    更新数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格

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  • 提取图片中的图片暗水印(文件地址版本)

    提取图片图片暗水印(文件地址版本) 功能介绍 对指定存储地址信息(目前支持OBS)已嵌入图片暗水印图片提取图片暗水印,提取出水印图片将存放在用户指定位置(目前支持OBS),支持图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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  • 评估

    图片区域,上传本地图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示 文字识别 结果,包括“识别区”和对应“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传在线图片作为测试图片。

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  • 背景和原理(对象)

    存在数据库大宽表中)。 您可以围绕对象这一核心,定义相关字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时触发事件等。如果把待开发业务系统比作一部电影,对象就是电影中一个个角色,需要勾勒角色外貌、性格特点、人物关系和所经历剧情。 租户开发者可以自定义对象(Custom Obje

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  • 背景与原理(BPM)

    器以及切换版本操作。支持快捷键操作,即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM组成图元,一个BPM业务流程由以下几个部分组成: 事件图元(Events):用来表明BPM生命周期中发生事件,例如开始、捕获信号等。 网关图元(Gateways):网关用来控制流程执行流向,可理解为决策、判断。

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  • 备份原理及方案

    磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点备份是在仅有的一个节点上进行,最终备份文件将以压缩包形式存储在对象存储服务(OBS)中,不会占用实例磁盘空间。 单节点备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点CPU、内存等资源,资源不足时会出

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  • Hive CBO原理介绍

    计算出代价最小的一个计划,作为最终顺序优化结果。 代价具体计算方法: 当前版本,代价衡量基于Join出来数据条数:Join出来条数越少,代价越小。Join条数多少,取决于参与Join选择率。表数据条数,取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后条数,由列级别的统计信息,max,min,以及NDV(Number

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 节点伸缩原理

    池需要扩容节点数量。 Simulator: 负责缩容场景下,找到满足缩容条件节点。 Expander: 负责在扩容场景下,根据用户设置不同策略来,从Estimator选出节点池中,选出一个最佳选择。当前Expander有多种策略,如表1。 表1 CCE支持Expander策略

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  • 备份原理及方案

    采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格保持一致。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 背景和原理(对象)

    存在数据库大宽表中)。 您可以围绕对象这一核心,定义相关字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时触发事件等。如果把待开发业务系统比作一部电影,对象就是电影中一个个角色,需要勾勒角色外貌、性格特点、人物关系和所经历剧情。 租户开发者可以自定义对象(Custom Obje

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  • 迁移作业原理

    取决于源端数据源性能。 如需优化,请参见源端数据源相关说明文档。 网络带宽 CDM集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同CDM实例规格带宽限制。 cdm.large实例规格CDM集群网卡基准/最大带宽为0

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  • 部署服务

    部署服务 评估模板应用后,就可以部署模板应用至文字识别开发套件中,开发属于自己文字识别应用,此应用用于识别自己所上传模板样式图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完

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  • 图片

    图片 本章节主要介绍图片各配置项含义。 样式 本章节介绍图片样式各项配置项含义。 尺寸位置 W:设置图表宽,单位为px。 H:设置图表高,单位px。 X:设置图表在画布中位置。单位为px。 Y:设置图表在画布中位置。单位为px。 不透明度:设置图表在画布上透明度,

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  • 图片

    ”、“虚线”和“实线”。 颜色:设置边框显示颜色。 圆角:给元素添加圆角效果,设置圆角大小和位置。 默认值为0px,范围为0~500px。 背景:设置组件样式背景颜色。 阴影: X:X偏移,阴影相对于其源元素在水平方向(X轴)偏移距离,取值范围[-100, 100]。 Y

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  • 图片

    PROXY类型连接器,选择具体存储桶、连接器实现获取图片功能。 连接器:OBS/MINIO/OBJE CTS TORAGEPROXY类型连接器。 桶:OBS/MINIO类型连接器存储桶。 SFTP:选择SFTP后,图片将加密上传至nginx 服务器 本地文件系统中。 OBS/MI

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