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0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗,加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自:百科如何提高文字識別精度 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時,盡量提高待識別文字區(qū)域占比,減少無關(guān)背景占比,保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。若圖片有旋轉(zhuǎn)角度,算法支持自動修正,建議圖片不要過度傾斜。 如何提高文字識別速度 識別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解來自:專題
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