语言文字

滚动文字效果挺常见的，尤其在网页上用来展示新闻标题、广告等动态信息。使用标签可以轻松地实现这个效果。虽然它在 HTML5 中被弃用，但在一些项目中，它依然挺有用的。如果你想让文字从左到右或者从上到下滑动，可以通过调整direction属性来实现，挺简单。比如你设置direction='left'，就能让文字从左往右滚动。速度方面也能通过scrollamount来调整，推荐值在 1 到 3 之间，比较顺眼。除了基础的左右滚动，还能做出上下滚动、来回滚动的效果。其实，现在你也可以通过 CSS 或者 JavaScript 实现更灵活的动态效果，但标签在小项目或者复古效果中，还是挺好玩的，简单、直接，

嘿，好，今天给推荐一个挺有意思的资源，讲的是大数据认知计算。李德毅院士在这个领域的研究挺有深度的，他讲的内容不仅涉及大数据，还深入探讨了认知计算的理论和实践应用。比如，他提到的语言和文字在大数据中的重要作用，真的是有启发性。嗯，如果你是做数据或者认知计算相关工作的朋友，这些内容绝对会对你有。 另外，这里还包括了一些相关领域的资源链接，像是大数据认知计算、认知科学等，都是院士们的研究成果，你可以根据自己的兴趣去进一步了解。链接方便，都是直接可以下载的内容。，如果你在大数据认知领域有所涉猎，或者想要深入了解这些前沿的研究，这个资源包还是蛮值得一看的。 如果你对大数据、认知计算有兴趣，可以点开这些链

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

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。

1000 血的敌人，100 的玩家血量，还加了治疗阻止机制——《文字斗士 2》的平衡性设计蛮有意思的。整体玩法比较偏策略，不再是单纯堆攻击力，matlab逻辑清晰，适合想练习数据驱动游戏设计的你。 三种攻击方式的设定挺有创意，运气成分掺得刚刚好，Kappa 系数的加入也让对战更有“预测”味儿了。尤其是反击与治疗的交错，玩着还挺有参与感。 我觉得比较贴心的是内置了健康变化绘图仪，可以清楚看到角色生命曲线的波动，对调参和测试有。如果你在做游戏算法模拟或者研究 Kappa 值，这工具还挺适合用来原型验证。 哦对了，之前的Fleiss's Kappa和Cohen's Kappa计算工具也能一起搭配看看