飞桨深度学习平台中的预训练模型管理工具PaddleHub在结合已有的秃头模型后,可以将用户的自拍照生成模拟秃头照,但是图片清晰度较低,用户体验不佳。因此,增强图片清晰度,实现更好的秃头效果展示,提升用户活动体验是“秃头鸭”微信小程序的核心诉求。 解决方案 在用户自拍或上传照片至“秃头鸭”小程序后,系统会自动对图片进行人脸检测,对非人脸图片会进行错误提示。
MCT 缩略图 从原视频中截取一帧或多帧画面,并根据用户指定的大小和伸缩策略生成图片,满足视频预览、特殊帧提取等需求。
翻译成英文是 A Chinese couple watching the sunrise by the sea, portrayed in an oil painting style.
翻译成英文是 A Chinese couple watching the sunrise by the sea, portrayed in an oil painting style.
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 文心一言API Java简单封装 大模型开发 / 技术交流 API 社区上线 开箱评测 2023.10.07 1830 看过 文心一言大模型API请求简单封装 由于官方未提供 Java 的 SDK,所以根据提供的http封装 成Java 的方法,开箱即用。只支持文心一言的模型(ernie-bot模型) 直接调用 api 即可。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 文心一言API Java简单封装 大模型开发 / 技术交流 API 社区上线 开箱评测 2023.10.07 1831 看过 文心一言大模型API请求简单封装 由于官方未提供 Java 的 SDK,所以根据提供的http封装 成Java 的方法,开箱即用。只支持文心一言的模型(ernie-bot模型) 直接调用 api 即可。
编码步骤如下: 将内容编码成Base64。将结果中的部分编码替换。 将结果中的加号(+)替换成短划线(-)。 将结果中的正斜线(/)替换成下划线(_)。 将结果中尾部的所有等号(=)省略。
解决方案 该物流平台通过使用百度通用文字识别技术,轻松实现了上述诉求,具体实现过程如下: 步骤一:用户在该物流网内将钢材标签进行拍照上传,网站会先通过图像质量检测对图片质量进行分类,筛选出符合条件的图片; 步骤二:系统再将这些图片进行分类,先对有固定版式的图片直接使用通用文字识别; 步骤三:对于不是固定版式的图片将通过iOCR自定义模板文字识别+NLP文本矫正,对非标准文档进行结构化输出; 步骤四:
解决方案 该物流平台通过使用百度通用文字识别技术,轻松实现了上述诉求,具体实现过程如下: 步骤一:用户在该物流网内将钢材标签进行拍照上传,网站会先通过图像质量检测对图片质量进行分类,筛选出符合条件的图片; 步骤二:系统再将这些图片进行分类,先对有固定版式的图片直接使用通用文字识别; 步骤三:对于不是固定版式的图片将通过iOCR自定义模板文字识别+NLP文本矫正,对非标准文档进行结构化输出; 步骤四:
DirectoryLoader from langchain.chains import RetrievalQA from LLM.ChatGLM import ChatGLM from LLM.YiYan import YiYan # 加载文件夹中的所有.md类型的文件 loader = DirectoryLoader('/work/langchain/data/', glob='**/*.md') # 将数据转成