飞桨OCR打标、训练、预测、部署全流程
注:本文档全部在Windows10环境下操作
注:本文档使用的飞桨OCR全景项目代码版本为 release/2.4
查询文档列表:
飞桨OCR官方中文文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/README_ch.md
飞桨OCR for pdserving 部署官方文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/deploy/pdserving/README_CN.md
飞桨OCR for hubserving 部署官方文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/deploy/hubserving/readme.md
飞桨OCR官方标注工具的使用文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/PPOCRLabel/README_ch.md
飞桨OCR表格识别的官方文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/ppstructure/table/README_ch.md
飞桨OCR官方给的一些训练和预测数据集:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/datasets.md
飞桨OCR官方训练文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/training.md
1、准备工作
1.1、本地拉取飞桨OCR的全量代码,调试和开发都能用到
【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
如果因为网络问题无法 pull 成功,也可选择使用码云上的托管:
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
1.2、创建虚拟环境
根据自己的电脑开发环境,为项目创建一个虚拟环境,并且在使用项目时激活这个虚拟环境使用
对新手推荐的方法:
- 安装 Python3 开发环境,推荐安装 Python3.8 版本,直接下载 Python 官网的 Windows 安装包即可,不会的百度即可
- 安装 virtualenv 三方包,打开一个终端:
pip install virtualenv
- 进入项目目录:
cd .\PaddleOCR\
- 创建虚拟环境:
virtualenv venv
- 激活虚拟环境(在powershell下):
.\venv\Scripts\activate.ps1
1.3、在虚拟环境中安装项目依赖
由于飞桨内维护的 requirements.txt 依赖不足,需要创建一个新的依赖文件 newrequirements.txt ,将一下内容拷贝进去
aiofiles==0.8.0
astor==0.8.1
Babel==2.9.1
backports.entry-points-selectable==1.1.1
bce-python-sdk==0.8.64
cachetools==5.0.0
certifi==2021.10.8
cffi==1.15.0
cfgv==3.3.1
chardet==4.0.0
charset-normalizer==2.0.9
click==7.1.2
colorama==0.4.4
colorlog==6.6.0
cryptography==36.0.1
cssselect==1.1.0
cssutils==2.3.0
cycler==0.11.0
Cython==0.29.26
decorator==5.1.0
dill==0.3.4
distlib==0.3.4
easydict==1.9
et-xmlfile==1.1.0
fasttext==0.9.1
filelock==3.4.2
flake8==4.0.1
Flask==1.1.4
Flask-Babel==2.0.0
fonttools==4.28.5
func-timeout==4.3.5
future==0.18.2
grpcio==1.33.2
grpcio-tools==1.33.2
h5py==3.6.0
httptools==0.3.0
identify==2.4.0
idna==3.3
imageio==2.13.5
imgaug==0.4.0
iopath==0.1.9
itsdangerous==1.1.0
jieba==0.42.1
Jinja2==2.11.3
joblib==1.1.0
kiwisolver==1.3.2
layoutparser==0.3.2
lmdb==1.2.1
lxml==4.7.1
MarkupSafe==1.1.1
matplotlib==3.5.1
mccabe==0.6.1
multidict==5.2.0
multiprocess==0.70.12.2
networkx==2.6.3
nodeenv==1.6.0
numpy==1.19.3
onnx==1.9.0
opencv-contrib-python==4.4.0.46
opencv-python==4.2.0.32
openpyxl==3.0.9
packaging==21.3
paddle-serving-server==0.5.0
paddle-serving-server-gpu @ file:///D:/aeas/PaddleOCR/paddle_serving_server_gpu-0.7.0.post102-py3-none-any.whl
paddle2onnx==0.9.0
paddlehub==2.2.0
paddlenlp==2.2.2
paddleocr==2.3.0.2
paddlepaddle==2.2.1
pandas==1.3.5
pdf2image==1.16.0
pdfminer.six==20211012
pdfplumber==0.6.0
Pillow==8.4.0
platformdirs==2.4.1
portalocker==2.3.2
pre-commit==2.16.0
premailer==3.10.0
protobuf==3.19.1
pybind11==2.8.1
pyclipper==1.3.0.post2
pycodestyle==2.8.0
pycparser==2.21
pycryptodome==3.12.0
pyflakes==2.4.0
pyparsing==3.0.6
PyQt5==5.15.6
PyQt5-Qt5==5.15.2
PyQt5-sip==12.9.0
python-dateutil==2.8.2
python-Levenshtein==0.12.2
pytz==2021.3
PyWavelets==1.2.0
pywin32==303
PyYAML==6.0
pyzmq==22.3.0
rarfile==4.0
requests==2.26.0
sanic==21.12.0
sanic-routing==0.7.2
scikit-image==0.19.1
scikit-learn==1.0.2
scipy==1.7.3
sentencepiece==0.1.92
seqeval==1.2.2
Shapely==1.8.0
shellcheck-py==0.8.0.3
six==1.16.0
threadpoolctl==3.0.0
tifffile==2021.11.2
toml==0.10.2
tqdm==4.62.3
typing_extensions==4.0.1
urllib3==1.26.7
virtualenv==20.10.0
visualdl==2.2.2
Wand==0.6.7
websockets==10.1
Werkzeug==1.0.1
为防止网络原因安装失败,指定 pypi 为阿里源
pip install -r newrequirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
1.3、下载官方模型,用于二次训练以及预测和部署
官方推荐、也是本文档使用的模型:
文本检测模型
文本识别模型
方向分类器模型
在 PaddleOCR 目录中创建一个文件夹,命名为 inference 并进入该目录,将下载的模型压缩包都拷贝进来
解压模型:
tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
2、如何进行数据打标
2.1、原始数据准备
这里以身份证正反面图片数据为例,提前下载好所有需要打标的数据,单个文件夹内数据较多时,推荐每500张图像为一个分组,注意名字中不能存在中文字符。目录名示例 train0-499。
2.2、工具准备
打开第一大项中克隆好的项目,并确保依赖都已安装完毕,进入 PPOCRLabel 目录
cd .\PPOCRLabel\
修改 PPOCRLabel 下的 PPOCRLabel.py 文件,修改内容如下:
1、将159行的 self.autoSaveNum = 5 改为 self.autoSaveNum = 1,目的是设置打标工具每完成一个打标时便自动保存标注
2、将1893行的 if self.noLabelText == shape.label or result[1][0] == shape.label: 改为以下代码,目的是防止闪退
if len(result) < 2:print('没有识别到数据')
if self.noLabelText == shape.label or (len(result) > 2 and result[1][0] == shape.label):
启动打标工具,–lang=ch 指定语言为中文,默认为英文
在启动时打标工具会自行下载官方的推理模型到系统文件夹中,默认的地址一般为:C:\Users\Administrator\.paddleocr\2.3.0.2\ocr
找不到也没关系,在打标工具启动的时候会打印这个地址,这里地址需要记录,会在后期检验二次训练模型识别率时用到
python .\PPOCRLabel.py --lang=ch
此时会自动打开一个打标窗口,此时点击 文件 --> 打开目录 --> 选择自己需要打标的目录确认即可
打开后可以看到文件加载完毕后,点击打标工具左下角的 自动标注 按钮,即可开启自动打标流程,此时会运行官方的是OCR模型完成检测、识别、标注功能。
2.3、确认标注内容
在打标工具自动表中完成后,返回到第一个文件,此时如果弹出一个确认,需要点击取消,否则会认为最后一个文件确认。
检查流程:
- 从第一个文件开始,逐个检查每个图像的标注框是否正常,识别内容是否准确
- 如果发现标注框异常的,可以自行调整至正常,或者删除掉,重新手动标注,手动标注后,点击右上角的 重新识别 按钮
- 再重新识别后检测识别结果是否准备,如果错误,需要手动更正。
- 确保标注框和识别结果准确无误后,点击右下角的 确认 按钮,即可完成一个图像的标注
- 快捷键提示:W 打开矩形标注,Q 打开四点标注
打标完成后,会自动生成好训练模型可以使用的标注文件 Label.txt,可以在打标目录中查看
打标 标注框 的原则:
- 换行的文本,每行打一个标注框
- 文件间隔太大的要断开打标
- 保持文本连续性打标,例如 身份证中不应该将姓名字段和真实姓名分开打标
标注的打标参考:
身份证正面:
身份证背面:
3、如何进行二次训练(实例基于身份证正面文本检测的二次训练)
3.1、数据准备
拿到步骤二中的标注数据,假设你的数据集目录名为:idcard_front,需要分成训练图像和测试图像,这个占比大约是训练80%,测试20%。
处理训练和测试数据:
-
在 idcard_front 内创建一个 text_localization 文件夹,然后在 text_localization 内创建 idcard_front_train_imgs 和idcard_front_test_imgs 文件夹,再创建两个文件分别为 train_label.txt 和 test_label.txt
-
将 idcard_front 中前面80%的图像移动到 idcard_front_train_imgs 目录中
-
将 idcard_front 中剩余20%的图像移动到 idcard_front_test_imgs 目录中
-
将 idcard_front 中的 Label.txt 的训练部分的标注移动到 train_label.txt 中,并将文件中的图像名改为正常
提供的标注文件格式如下,中间用"\t"分隔:
" 图像文件名 json.dumps编码的图像标注信息" idcard_front_train_imgs/img_1.jpg [{"transcription": "MASA", "points": [[310, 104], [416, 141], [418, 216], [312, 179]]}, {...}]
-
测试部分的标签处理同上
-
最后删除掉 Label.txt 文件,然后将 idcard_front 整个移动到 PaddleOCR/train_data/ 目录中
处理后 PaddleOCR/train_data/ 有两个文件夹和两个文件,应该按照如下方式组织 idcard_front 数据集:
/PaddleOCR/train_data/idcard_front/text_localization/└─ idcard_front_train_imgs/ idcard_front数据集的训练数据└─ idcard_front_test_imgs/ idcard_front数据集的测试数据└─ train_label.txt idcard_front数据集的训练标注└─ test_label.txt idcard_front数据集的测试标注
3.2、训练准备
下载预训练模型:
文本检测预训练模型下载地址
准备预训练模型:
在 PaddleOCR 中创建一个 文件夹命名为 pretrain_models,然后将下载的预训练模型拷贝到 pretrain_models 目录中
修改训练配置文件:配置文件位置 PaddleOCR/configs/det/det_mv3_db.yml
Global:use_gpu: false # 1、如果是使用CPU训练,要关闭这个选项........
Train:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: ./train_data/idcard_front/text_localization/ # 修改为你的训练目录label_file_list:- ./train_data/idcard_front/text_localization/train_label.txt # 修改为你的训练标签地址........
Eval:dataset:name: SimpleDataSetdata_dir: ./train_data/idcard_front/text_localization/ # 修改为你的测试目录label_file_list:- ./train_data/idcard_front/text_localization/test_label.txt # 修改为你的测试标签文件........
3.3、开始训练
# 单机单卡训练 mv3_db 模型
python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained# 单机多卡训练,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained# 多机多卡训练,通过 --ips 参数设置使用的机器IP地址,通过 --gpus 参数设置使用的GPU ID
python -m paddle.distributed.launch --ips="xx.xx.xx.xx,xx.xx.xx.xx" --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
当训练完成时会将训练好的模型输出到 ./output/db_mv3/latest 目录下
3.4、导出训练模型为预测模型
python tools\export_model.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./output/db_mv3/latest Global.save_inference_dir=./inference
运行完成后,会将预测模型输出到 ./inference 目录下
3.5、如何评估二次训练的模型识别率
- 先准备一批未进行训练、测试、打标的原始图像,放到两个文件夹中。
- 将第一文件夹使用打标工具打开,进行自动标注后,关闭标注工具。
- 用二次训练的模型替换掉打标工具使用的文件检测模型,前面记录的地址
C:\Users\Administrator\.paddleocr\2.3.0.2\ocr
- 重新启动打标工具,打开第二个文件夹,进行自动标注。
- 再次打开一个标注工具窗口,然后打开第一个文件夹,比较两个文件中的标注情况,通过实际效果来评估新模型的识别率。
4、Linux下,基于Pdserving部署识别服务
本文档实测可用的部署代码仓库:https://gitee.com/aeasringnar/pdserving.git
4.1、模型转换
将预测模型导出为部署模型
# 进入项目
cd ./deploy/pdserving/
# 导出检测模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_det_infer/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --serving_server ./ppocrv2_det_serving/ --serving_client ./ppocrv2_det_serving/
# 导出识别模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --serving_server ./ppocrv2_rec_serving/ --serving_client ./ppocrv2_rec_client/
导出成功后会输出到 ppocrv2_det_serving 目录中
检测模型转换完成后,会在当前文件夹多出ppocrv2_det_serving
和ppocrv2_det_client
的文件夹,具备如下格式:
|- ppocrv2_det_serving/|- __model__ |- __params__|- serving_server_conf.prototxt |- serving_server_conf.stream.prototxt|- ppocrv2_det_client|- serving_client_conf.prototxt |- serving_client_conf.stream.prototxt
识别模型同理。
4.2、配置文件
配置文件位置:./config.yml
调整 config.yml 中的并发个数获得最大的QPS, 一般检测和识别的并发数为2:1
#rpc端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port为空且http_port不为空时,会自动将rpc_port设置为http_port+1
rpc_port: 18091
#http端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port可用且http_port为空时,不自动生成http_port
http_port: 9998
#worker_num, 最大并发数。当build_dag_each_worker=True时, 框架会创建worker_num个进程,每个进程内构建grpcSever和DAG
##当build_dag_each_worker=False时,框架会设置主线程grpc线程池的max_workers=worker_num
worker_num: 2
#build_dag_each_worker, False,框架在进程内创建一条DAG;True,框架会每个进程内创建多个独立的DAG
build_dag_each_worker: False
dag:#op资源类型, True, 为线程模型;False,为进程模型is_thread_op: True#重试次数retry: 10#使用性能分析, True,生成Timeline性能数据,对性能有一定影响;False为不使用use_profile: Falsetracer:interval_s: 10
op:det:#并发数,is_thread_op=True时,为线程并发;否则为进程并发concurrency: 2#当op配置没有server_endpoints时,从local_service_conf读取本地服务配置local_service_conf:#client类型,包括brpc, grpc和local_predictor.local_predictor不启动Serving服务,进程内预测client_type: local_predictor#det模型路径model_config: ./ppocrv2_det_serving#Fetch结果列表,以client_config中fetch_var的alias_name为准fetch_list: ["save_infer_model/scale_0.tmp_1"]#计算硬件ID,当devices为""或不写时为CPU预测;当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测,表示使用的GPU卡devices: ""ir_optim: Truerec:#并发数,is_thread_op=True时,为线程并发;否则为进程并发concurrency: 1#超时时间, 单位mstimeout: -1#Serving交互重试次数,默认不重试retry: 1#当op配置没有server_endpoints时,从local_service_conf读取本地服务配置local_service_conf:#client类型,包括brpc, grpc和local_predictor。local_predictor不启动Serving服务,进程内预测client_type: local_predictor#rec模型路径model_config: ./ppocrv2_rec_serving#Fetch结果列表,以client_config中fetch_var的alias_name为准fetch_list: ["save_infer_model/scale_0.tmp_1"] #计算硬件ID,当devices为""或不写时为CPU预测;当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测,表示使用的GPU卡devices: ""ir_optim: True
4.3、启动服务
启动服务可运行如下命令:
# 启动服务,运行日志保存在log.txt
python web_service.py &>log.txt &
4.4、解析识别服务
基于 Sanic 来构建的解析服务,基于身份证正反面识别解析服务流程如下
# api_server.py
from sanic import Sanic
from sanic.response import text
from sanic.response import json
import requests
import cv2
import base64
import time
import json as Json
import reapp = Sanic("ocr-server")def hub_predict(img):data = {'images':[img]}headers = {"Content-type": "application/json"}url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system"start_time = time.time()r = requests.post(url=url, headers=headers, data=Json.dumps(data))print(f'识别耗时:{time.time() - start_time}')# 打印预测结果return r.json().get('results')def pd_predict(img):data = {"key": ["image"], "value": [img]}headers = {"Content-type": "application/json"}url = "http://127.0.0.1:9998/ocr/prediction"r = requests.post(url=url, headers=headers, data=Json.dumps(data))values = r.json().get('value')return eval(values[0])@app.post("/hub/idcard/predict")
async def hello_world(request):res = {'msg': 'ok','code': 0,'data': {}}if len(request.files.keys()) > 1:res['msg'] = '单次只能传入一个文件'res['code'] = 1return json(res)f = request.files.get(list(request.files.keys())[0])img = base64.b64encode(f.body).decode('utf8')predict_res = hub_predict(img) return_dict = res['data']is_back = Falsefor item in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:if item in [obj['text'] for obj in predict_res[0]]:is_back = Truebreakreturn_dict['is_back'] = is_backif is_back:for obj in predict_res[0]:item = obj['text']print(item)if '-' in item:return_dict['date'] = item.replace('有效期限', '')elif item.replace(' ', '') in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:continueelse:return_dict['sign'] = item.replace('签发机关', '')return json(res)for obj in predict_res[0]:item = obj['text']print(item)if '姓名' in item:return_dict['name'] = item.replace('姓名', '')elif len(item) == 18 and (item.isnumeric() or item[:-1].isnumeric()):return_dict['idNo'] = itemelif '公民身份号码' in item:return_dict['idNo'] = item.replace('公民身份号码', '').replace(' ', '')elif '性别' in item:return_dict['gender'] = item.replace('性别', '')elif '民族' in item:return_dict['nation'] = item.replace('民族', '')elif '出生' in item:return_dict['birthday'] = '-'.join(re.findall( r'\d+', item, re.M|re.I))elif '住址' in item:return_dict['address'] = item.replace('住址', '')elif item == '公民身份号码':continueelif item.replace(' ', '') in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:continueelse:address = return_dict.get('address', '')address += itemreturn_dict['address'] = addressreturn json(res)@app.post("/pd/idcard/predict")
async def hello_world(request):res = {'msg': 'ok','code': 0,'data': {}}if len(request.files.keys()) > 1:res['msg'] = '单次只能传入一个文件'res['code'] = 1return json(res)f = request.files.get(list(request.files.keys())[0])img = base64.b64encode(f.body).decode('utf8')predict_res = pd_predict(img)return_dict = res['data']is_back = Falsefor item in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:if item in [obj for obj in predict_res]:is_back = Truebreakreturn_dict['is_back'] = is_backif is_back:for item in predict_res:print(item)if '-' in item:return_dict['date'] = item.replace('有效期限', '')elif item.replace(' ', '') in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:continueelse:return_dict['sign'] = item.replace('签发机关', '')return json(res)for item in predict_res:print(item)if '姓名' in item:return_dict['name'] = item.replace('姓名', '')elif len(item) == 18 and (item.isnumeric() or item[:-1].isnumeric()):return_dict['idNo'] = itemelif '公民身份号码' in item:return_dict['idNo'] = item.replace('公民身份号码', '').replace(' ', '')elif '性别' in item:return_dict['gender'] = item.replace('性别', '')elif '民族' in item:return_dict['nation'] = item.replace('民族', '')elif '出生' in item:return_dict['birthday'] = '-'.join(re.findall( r'\d+', item, re.M|re.I))elif '住址' in item:return_dict['address'] = item.replace('住址', '')elif item == '公民身份号码':continueelif item.replace(' ', '') in ['中华人民共和国', '居民身份证', '签发机关', '有效期限']:continueelse:address = return_dict.get('address', '')address += itemreturn_dict['address'] = addressreturn json(res)if __name__ == "__main__":app.run(host='0.0.0.0', port='8080', debug=True)
启动服务:
python api_server.py
如何测试:
使用 postman 识别解析服务的 /pd/idcard/predict 接口,发送Post请求,在请求体中携带图片便可完成识别
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全球及中国有机薄膜晶体管行业市场发展现状及竞争前景分析报告2022-2028年 详情内容请咨询鸿晟信合研究院! 【全新修订】:2022年2月 【撰写单位】:鸿晟信合研究研究【报告目录】 1 有机薄膜晶体管市场概述 1.1 有机薄膜晶体管行业概述及统计范…...
2024/4/13 2:20:08 - 2022-2028全球及中国监管技术(RegTech)行业研究及十四五规划分析报告
【报告篇幅】:121 【报告图表数】:142 【报告出版时间】:2021年12月 报告摘要 2021年全球监管技术(RegTech)市场规模大约为190亿元(人民币),预计2028年将达到904亿元,2…...
2024/4/20 3:29:38 - 高效1 克服拖延症
一北京技术总监问:最大的难题就是如何提升下面技术人员的能力,如果他们全都是高手,我就很轻松了,但实际上最多只有三分之一,其他都是中低水平。您接触过这么多软件开发团队,有什么好方案? 我说&…...
2024/4/17 2:03:21 - [渝粤教育] 中国科学技术大学 化学实验安全知识 参考 资料
教育 -化学实验安全知识-章节资料考试资料-中国科学技术大学【】 课前必测! 1、【单选题】本课程中课堂交流区得分占总得分的( ) A、20% B、30% C、40% D、0 参考资料【 】 2、【单选题】在综合讨论区和老师答疑区发帖时,应注意讨…...
2024/4/13 2:20:13 - Java的面向对象1
1 神速熟悉面向对象 1.1 表格结构和类结构 我们在现实生活中,思考问题、发现问题、处理问题,往往都会用“表格”作为工具。 实际上,“表格思维”就是一种典型的面向对象思维。 实际上,互联网上所有的数据本质上都是“表格”。我…...
2024/4/13 2:20:08 - C#设置进程的优先级+ProcessPriorityClass等级说明+任务管理器查看进程优先级
ProcessPriorityClass等级说明 public enum ProcessPriorityClass 字段AboveNormal32768 指定进程的优先级高于 Normal 但低于 High。 BelowNormal16384 指定进程的优先级在 Idle 之上,但在 Normal 之下。 High128 指定进程执行必须立即执行的时间关键任务…...
2024/4/20 5:25:50 - 多线程对比|Java的Future使用和C#的TASK的使用
前言: 这里不会探讨它们的运行原理,考据党可以先行告退 常在.NET 开发中涉及到TASK的使用,也知道TASK是C#中对多线程编程的一种优化, 它的使用非常简单,你可以用它修饰在方法上,也可以直接传递一个Action让它直接执行 同时也可以从中获取执行的返回值,捕获异常什么的. 而之…...
2024/4/18 0:19:48 - 西交21秋《电机与拖动》在线作业答卷(三) 【标准答案】
西交《电机与拖动》FAQ(三) 第三章直流电机道理 一、直流电机的用处有哪些? 直流电机是实现直流电能与机器能相互转换的设备。 一台直流电机即可作为发电机利用,也可作为电动机利用。 用作发电机可能将机器能转化为直流电能&#…...
2024/4/13 2:20:18 - 微服务系列:分布式事务 Spring Cloud Alibaba 之 Seata 入门
在前面的几篇文章中,我们从 微服务系列:Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 详细入门 学到了 微服务系列:Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel 规则持久化 算是把 Sentinel 入门系列大致的学完了,然后接着学了一下 微服务系列&#x…...
2024/4/17 22:23:51 - 振动控制组件行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测
在许多领域,主要是工程系统和可居住空间,振动是不希望的,并且已经开发了防止振动传递到此类系统的方法。 振动控制组件利用吸收和阻尼这些机械波的材料和机械联动装置。 振动控制组件市场的企业竞争态势 该报告涉及的主要国际市场参与者有E…...
2024/4/13 2:20:08
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- 编程基础“四大件”
基础四大件包括:数据结构和算法,计算机网络,操作系统,设计模式 这跟学什么编程语言,后续从事什么编程方向均无关,只要做编程开发,这四个计算机基础就无法避开。可以这么说,这基础四大件真的比编程语言重要!࿰…...
2024/4/24 12:45:08 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - Verilog基础【二】
3.1 Verilog 连续赋值 关键词:assign, 全加器 连续赋值语句是 Verilog 数据流建模的基本语句,用于对 wire 型变量进行赋值。: assign LHS_target RHS_expression ;LHS(left hand side)…...
2024/4/23 6:10:22 - WebAR开发简介
WebAR 开发使企业能够以独特且高度有趣的方式向客户和员工提供信息。 它提供增强现实 (AR) 内容,人们在智能手机上将其视为视觉叠加。 然而,WebAR 可在手机的普通网络浏览器上运行,无需下载任何应用程序。 WebAR 的多种用途包括帮助零售和在…...
2024/4/18 1:00:08 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/23 20:58:27 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/23 13:30:22 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/23 13:28:06 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/20 23:26:47 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/23 13:27:44 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/19 11:57:53 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/23 13:29:53 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/23 13:27:22 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/23 13:28:42 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/23 22:01:21 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/23 13:29:23 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/23 13:27:46 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/23 13:47:22 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/19 11:59:23 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/19 11:59:44 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/23 13:28:08 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/23 13:29:47 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/23 13:28:14 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/23 13:27:51 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/23 13:27:19 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57