EasyOCR一款好用的OCR，支持80多种语言和所有流行的书写脚本，包括拉丁语、汉语、阿拉伯语、德瓦纳加里语、西里尔语等。 要调用EasyOCR，不仅需要通过pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装库，还需要通过官网（https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/）下载训练好的pth模型文件。 具体使用文件方法见博文：http://t.csdn.cn/mXflX

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LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制（Gating Mechanism）和记忆单元（Memory Cell）来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件： 记忆单元（Memory Cell）：记忆单元是LSTM的核心，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门（Input Gate）：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门（Forget Gate）：遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门（Output Gate）：输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地，它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为： 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果，如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

该存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 最先进的大规模预训练响应生成模型（DialoGPT）此存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 该存储库基于拥抱面pytorch-transformer和OpenAI GPT-2，包含数据提取脚本，模型训练代码

YOLOV8 安全帽佩戴检测（含训练好的模型和训练集）

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Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 模型 LFW（％） CFP-FP（％） AgeDB-30（％） MegaFace（％） iresnet34 99.65 92.12 97.70 96.70 iresnet50 99.80 92.74 97.76 97.64 iresnet100 99.77 98.27 98.28 98.47 安装 pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface 用法 import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface

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