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。

 
 

    手写识别系统 更多内容
  • 手写签名

    手写签名 手写签名组件用于用户手动输入签名。 在表单设计页面,从“高级组件”中,拖拽“手写签名”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽手写签名组件到设计区并设置属性 标题:该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示:为字段添加帮助信息。设置后,标题字段后会显示。 描述信息:为字段添加附件的说明信息。

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  • 手写文字识别

    手写 文字识别 功能介绍 识别文档中的手写文字、印刷文字信息,并将识别的结构化结果以JSON格式返回给用户。该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 手写文字示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。

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  • 如何选购合适的API

    除此之外,您也可以使用 ModelArts Pro 服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 通用类 通用 表格识别 :提取表格内的文字和所在行列位置信息。 通用文字识别 :提取图片内的文字及其对应位置信息。 手写文字识别:识别手写文字、印刷文字信息。 网络图片识别:识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息。

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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  • 通用说明

    通用说明 如何识别系统功能路径? WEB端: 例如路径[WEB] 生产>工程数据>工作中心,如下图所示: 图1 WEB端 APP端: 例如路径[APP] 功能>仓储>出入库管理>普通出库,指下图所示 图2 APP端 父主题: 系统管理

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  • 配置查询条件

    数据分析的相关配置不展示在SQL中。 在“代码块”区域自定义SQL语句。 对于熟悉SQL的用户,支持手写手写过程中,提供关键字、函数、字段名提示与自动补齐等功能。另外还提供了自定义语法。 单击“执行”,校验通过后,新创建的查询任务显示在任务管理列表中。 保存模板:可以将配置保存为模板,用户其他查询任务。

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  • RES07 监控告警

    RES07 监控告警 应用系统需要监控,以便维护人员能快速识别系统运行现状及问题。 RES07-01 定义关键指标与阈值并监控 RES07-02 日志统计监控 RES07-03 监控到异常后发送消息通知 RES07-04 监控数据存储和分析 RES07-05 端到端跟踪请求消息 父主题:

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  • PERF04-06 建立性能可观测性体系

    程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标,通过收集和分析性能数据,可以识别系统瓶颈、优化资源分配等,找到性能优化方向。 性能监控对象: 服务器 、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标:包括资源C

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  • 创建查询任务

    在右侧点击“查看代码”页签查看配置后生成的SQL。 数据分析的相关配置不展示在SQL中。 在“代码块”区域自定义SQL语句。 对于熟悉SQL的用户,支持手写手写过程中,提供关键字、函数、字段名提示与自动补齐等功能。另外还提供了自定义语法。 单击“执行”,校验通过后,新创建的查询任务显示在任务管理列表中。

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  • Step2 在Notebook中调试模型

    sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下: sh run.sh 图1 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图2 手写数字图片 图3 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F

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  • 表单高级组件介绍

    表单高级组件介绍 关联表单 子表单 流水号 手写签名 公式计算 父主题: 表单管理

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  • 通用类

    电子化,恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息,并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息,并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息,如果图片包含联系人信息

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  • 简介

    蒲公英表单,在线编辑表单工具,满足问卷调查、物品领用、活动报名等常见表单需求。 0门槛,开箱即用:预设近30种表单模板 1分钟,创建表单:位置、手写签名、图片等15种题型 内外可控,类型多样:单次、多次、周期、匿名填表,一键提醒未填 灵活触达,实时数据:支持二维码、链接、微信等分享方式,实时查看数据

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  • Step3 在Notebook中变更镜像并调试

    脚本run.sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图2 运行启动脚本 上传一张预测图片(手写数字图片)到Notebook中。 图3 手写数字图片 图4 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端,执行如下命令进行预测。 curl -kv -F

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 示例:从0到1制作 自定义镜像 并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU)

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  • 恢复备份数据

    服务器。 高级选项:单击指展开。选择备份数据恢复位置。 图1 恢复服务器 单击“确认”,执行备份恢复。 相关操作 建议您根据勒索攻击路径识别系统薄弱点,重点排查并修复系统薄弱项。 父主题: 防御措施

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  • 官方案例列表

    自定义算法样例列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU)

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  • 集群运维

    集群运维 告警管理 MRS 可以实时监控大数据集群,通过告警和事件可以识别系统健康状态。同时MRS也支持用户自定义配置监控与告警阈值用于关注各指标的健康情况,当监控数据达到告警阈值,系统将会触发一条告警信息。 MRS还可以与华为 云消息 通知服务(SMN)的消息服务系统对接,将告警信息

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  • 待我审批

    。 处理:同意/拒绝,输入处理意见。 同意并签名:若管理后台—审批—高级设置开启审批同意需要签名,We码点击同意时,会弹出签名对话框,需要手写签名方可提交。(签名审批不支持批量同意) 评论:我跟发起人或其他审批人可以针对审批单据进行沟通,只有审批中的单据才可以评论。 转审:我转给其他人审批。

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  • 第三方案例列表

    想不想让一张静态的照片动起来 林欣 基于TensorFlow训练轻量化ssdlite_mbv2人脸手机检测模型 AI练习生 基于ModelArts的手写数字识别 AXYZdong AI 文字编辑图片 instruct-pix2pix 案例 AXYZdong 推理部署 上线二维码检测识别服务

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