文字提案

该项目实现了论文“野外文本提取的对象提案”(Gomez和Karatzas)中提出的方法，该论文发表于国际文档分析和识别会议ICDAR2015。该代码在SVT和ICDAR2013数据集上取得了与论文一致的结果。 该项目包含以下第三方代码： fast_clustering.cpp，版权所有 (c) 2011 Daniel Müellner，BSD许可。 voronoi.h，voronoi_skeleton，版权所有 (c) 2013 Arnaud Ramey，LGPL许可。

书店项目提案是关于将数据库复制应用到书店项目的详细计划。

如果你最近在研究**Apache Beam SQL**，这篇提案应该挺有参考价值的。提案详细讨论了**Apache Beam**相关 SQL 的设计方案，涉及到了一些优化和架构的思路。比如，如何用 SQL 简化数据流，还是挺方便的，尤其是对于有一定 SQL 基础的人。你也可以从中了解一些业界的设计规范和趋势，直接应用到项目中。，如果你对数据流和 SQL 有兴趣，不妨看看这个提案，应该能为你一些灵感。 在实际应用时，会遇到一些需要微调的地方，但总体来说，思路蛮清晰的。你也可以结合其他类似的设计方案来对比，例如涉及到**银行 ATM 机**、**酒店管理系统**等的 SQL 设计方案，这些都能为你

我们提出此方案的动机是采用基于邮箱的方法简化流任务的线程模型（类似于演员模型中常见的执行模型）。在Flink流任务的当前线程模型中，存在多个线程可能同时访问对象状态，例如事件处理和检查点触发。线程通过单一的“全局”锁——著名的检查点锁——相互隔离。

提供中文版WEKA教程，帮助用户理解和使用WEKA进行数据分析。

使用Matlab编写的文字定位程序，能够准确检测出图片中的文字区域。

Weka数据挖掘工具的文字结果分析窗口提供了模型性能的全面评估，具体如下： 运行信息: 展示模型构建过程中的关键参数设置和所使用的数据集信息。 分类模型: 显示使用全部训练数据构建的分类模型，例如决策树模型的具体结构或支持向量机的参数。 预测效果汇总: 提供模型在训练集和检验集上的预测准确率、召回率等指标。 k折交叉验证结果: 汇总k次交叉验证实验的结果，包括各项指标的平均值和标准差。 基于类的详细结果: 针对每个类别分别展示精确率、召回率、F1值等指标，以及混淆矩阵。 加权平均: 提供各项指标的加权平均值，其权重通常为各个类别样本数量占比。 混淆矩阵: 直观展示模型预测结果与真

该程序包含三个OCR文字与字母识别的MATLAB实现。其中一个可以直接使用，另外两个能运行但不确定具体操作，均来源于其他网站并需要积分下载。希望这些程序能满足有需要的用户。 OCR文字和字母识别功能在MATLAB中已得到广泛应用，用户可以根据需求选择合适的代码版本进行修改和使用。

Oracle 里 CLOB 字段的，说复杂也复杂，说简单也能简单搞定。你只要了解几个核心操作，比如创建字段、插入大段文字、查询截取、更新拼接，其实上手挺快的。而且像DBMS_LOB、UTL_FILE这些系统包配合用，从文本到文件、再从文件回到数据库的流程，也蛮清晰。适合写文章、存 XML 那种大块内容。嗯，性能这块要注意下，建议按块，别一次性全读进内存，容易爆。用惯了 VARCHAR2 的你，遇上大文本，CLOB 是个不错的替代方案。

卷积神经网络的文字识别，挺适合拿来练手的。以前做字符识别，要先手动提一堆特征，再挑挑拣拣去优化，特征选得不好，分类就不准。现在直接上CNN，自己学特征，省心多了，效果也还不错。 以前做图像那一套流程——先预，再提特征，再分类，步骤不少，还挺吃经验。有时候预图像质量不高，后面整个流程都拉胯。用卷积神经网络，基本就一个模型搞定前中后，训练好了之后识别效果蛮稳定的。 我比较推荐几个资源，你要是想系统学一下，看看这些链接还挺值： 图像模式识别特征提取数据挖掘资源包 基于简单卷积神经网络的模式识别精度评估 神经网络模式识别 MATLAB 实现合集 神经网络模式识别的 Matlab 开发