Tesseract OCR是一种流行的免费文本识别工具。它支持多种语言，适用于带有打印文本的扫描文档和图像。
通过Homebrew (macOS) 、apt (Linux) 等包管理器安装Tesseract，或从Windows的官方存储库下载。对于编程，请使用Python中的pytesseract之类的绑定将OCR功能集成到您的应用程序中。
虽然Tesseract对于许多用例都是有效的，但预处理输入图像 (例如，二值化和噪声去除) 对于提高准确性至关重要，尤其是对于低质量或手写文本。
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量化降低了llm中数值计算的精度，例如将32位浮点值转换为16位或8位表示。这减少了内存占用和计算要求，使模型更高效，而不会显着降低准确性。例如，与全精度模型相比，8位量化模型可以更快地执行推理并消耗更少的功率。
量化对于在资源受限的环境
批量异常检测和流式异常检测之间的区别是什么？
“批处理和流式异常检测是识别数据中离群点或异常模式的两种方法，但它们在处理数据的方式和时间上有根本性的区别。批处理异常检测涉及一次性分析大量的历史数据。这意味着数据是在一定时间段内收集的，然后按“批次”进行处理。例如，如果您正在监控服务器日
联邦学习是如何工作的？
联邦学习是一种机器学习方法，允许在多个设备或服务器上训练模型，而无需集中聚合数据。与其在单一位置收集所有数据，不如在持有数据的设备上进行本地模型训练。每个设备处理数据，仅将模型更新——如权重和梯度——发送回中央服务器。然后，服务器对这些更新