10 2018 档案
摘要：python 判断一个数是否是NaN pandas 基本操作： https://blog.csdn.net/zutsoft/article/details/51483710
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摘要：其实嘛，出现这个的原因在于，已经编译过啦，没有任何改动，那还烦劳编译啥呢。 那Linux又是如何知道已经编译过了呢？ 那就要看makefile的规则啦。makefile的规则是所想产生的文件需要依赖很多 .o文件。若文件没有改动，.o文件也没有改动，则Linux认为，我不需要对所有的文件做任何事情。
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摘要：在pandas中，concat, merge, join的使用方法可以参考以下资料： http://blog.csdn.net/stevenkwong/article/details/52528616 主要讲下笛卡尔积： 这里merge默认为内连接。 df1: df2: data: 由此可知，当两个
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摘要：OCR技术之检测篇 https://cloud.tencent.com/developer/article/1101342 OCR技术之数据篇 https://cloud.tencent.com/developer/article/1105794
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摘要：阅读文章：《ICDAR2017 Competition on Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17)》 这篇文章是对一项中文检测和识别比赛项目（RCTW）的介绍和总结，这是一项新的专注于中文识别的竞赛。这项竞赛的特点在于，包含12263张标注过的中文数据集
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摘要：1. excel求两列差集（查找A列中与B列不同的部分） 示例： 行号 A列 B列 C列结果(A-B) 1 1 3 1 2 2 4 2 3 3 4 4 5 5 5 方法一： 在c列（结果列）第一行输入：=IF(COUNTIF($B:$B,A2)=0,A2,"") 【向下复制公式。鼠标放在C1单元格右
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摘要：文字检测与识别资源 https://blog.csdn.net/PeaceInMind/article/details/51387367
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摘要：光学字符识别技术：让电脑像人一样阅读 微软亚洲研究院，霍强： https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/ocr-20150720 文章，我们应该做什么样的研究 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/32b18c83-05
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摘要：在python3.x下使用如下代码： import cPickle as pk会报如下错误：ImportError: No module named 'cPickle' 原因：python2有cPickle，但是在python3下，是没有cPickle的；解决办法：将cPickle改为pickle即
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摘要：下载地址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 另一个Python packages地址为 https://pypi.org/ 下载后使用pip install xxx.whl 安装即可 pip 是一个安装和管理 Python 包的工具 , 是 ea
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摘要：https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator A synthetic data generator for text recognition 说明： 功能与上篇博客介绍的文本图片生成类似。 安装相关的依赖后，按要求即可以运行demo。
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摘要：https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在Windows中也可以运行，只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可。 说
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摘要：转处：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39088003 NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。 文件存取的格式：二进制和文本。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。 Numpy binary
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摘要：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa4 in position 127: illegal multibyte sequence python读取文件时提示UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't
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摘要：1、根据搜索词下载百度图片： 链接：https://blog.csdn.net/xiligey1/article/details/73321152 2、根据搜索词下载谷歌、必应、百度图片 链接：https://github.com/Crawler-y/Image_crawl- 3、github 搜索
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