OCR或光学字符识别是计算机科学中使用的一种技术，用于将不同类型的文档 (例如扫描的纸质文档，pdf或文本图像) 转换为可编辑和可搜索的数据。OCR处理文本图像并将字母、数字和符号提取为机器可读格式。该技术涉及几个步骤: 首先，对图像进行预处理以提高清晰度 (例如去除噪声或调整亮度)。然后，OCR算法分析图像以检测字符的形状，通常使用模板匹配或基于特征的识别等技术。然后将提取的文本转换为可编辑的格式，如纯文本、pdf或word文档。Tesseract OCR是用于此目的的最流行的开源库之一。它支持100多种语言，可以与Python和Java等各种编程语言集成。OCR技术广泛应用于文档数字化，收据扫描，车牌识别等领域，甚至通过大声朗读文本来帮助视障人士。虽然现代OCR可以高精度地识别字体和笔迹，但在解释复杂的布局、嘈杂的图像和笔迹方面仍然存在挑战。
人工神经网络不能做什么？
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如何从头开始实现神经网络？
TensorFlow和PyTorch是深度学习的领先框架，每个框架都有不同的优势。由于其全面的生态系统，TensorFlow在生产环境中表现出色，包括用于移动的TensorFlow Lite和用于部署的TensorFlow Serving。
如果大语言模型（LLMs）在没有适当安全防护措施的情况下部署，会发生什么？
是的，如果护栏过于严格或设计不当，它们会限制LLM的创造力或灵活性。例如，过于严格的过滤器可能会阻止有效的响应，而过度的微调可能会缩小模型生成不同输出的能力。
为了缓解这种情况，护栏的设计应侧重于最大限度地减少有害行为，同时保留模型的核心
在搜索中，召回率和准确率的角色是什么？
“召回率和精确率是评估搜索算法性能的两个重要指标。召回率衡量系统寻找数据集中所有相关文档的能力，而精确率则评估系统返回结果的准确性。本质上，这两个指标有助于平衡在尽可能多地找到相关信息与确保检索的信息确实有用之间的权衡。
召回率通过将检索