计算机视觉中的光学字符识别 (OCR) 是一种用于将不同类型的文档 (例如扫描的纸质文档，pdf或键入或手写文本的图像) 转换为可编辑和可搜索的数据的技术。OCR的工作原理是分析图像中文本的结构，将其分割成单个字符或单词，然后使用机器学习算法将这些片段与预定义字符集中的相应字符进行匹配。OCR通常用于文档数字化，发票处理和自动数据输入。先进的OCR系统，如Tesseract和Adobe Acrobat，利用深度学习等技术来提高文本识别的准确性，即使在复杂或嘈杂的图像中也是如此。OCR还能够识别不同的字体，手写和语言，使其成为从各种文本源中提取信息的强大工具。OCR与其他计算机视觉任务 (例如对象检测或场景分析) 的集成可以进一步增强其在现实世界应用中的功能。
特征提取是什么？
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嵌入可以预计算吗？
是的，嵌入可以跨系统共享。嵌入的关键优势之一是它们能够用作可以在不同应用程序和系统之间传输的数据的通用表示。生成嵌入后，可以将其序列化并以JSON，二进制或HDF5等格式存储，然后通过api，云存储或文件传输与其他系统共享。
例如，在推荐
在学习计算机视觉方面，使用Arduino进行编码有用吗？
虽然计算机视觉可以追溯到20世纪60年代，但直到最近才达到可以有效解决现实问题的成熟水平。由于深度学习，大型数据集的可用性和计算能力的进步，该领域在过去十年中呈指数级增长。如今，计算机视觉为面部识别、自动驾驶和增强现实等技术提供动力。尽管取
为什么嵌入被称为“密集表示”？
超参数通过影响模型学习数据中的底层关系的程度，在确定嵌入质量方面起着至关重要的作用。影响嵌入质量的常见超参数包括学习率、嵌入维数、批量大小和正则化。
1.学习率: 如果学习率过高，模型可能无法收敛到最优解，从而导致嵌入质量较差。如果它太低