StringX

tesseract-ocr的字库学习步骤(训练自己的文库),关于ocr的对图片的解析,包括tesseract的安装(史上最全) tesseract-ocr的字库学习步骤(训练自己的文库) 简介:在网上看了很多案列。都不是很完整。然后自己用了一天时间进行整理,第一次写文章,希望对大家有帮助。 一、安装tesseract 下载地址https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 1.点击下面下载的这个进行运行(安装的时候有点慢) 2.点击next 3.I accept the terms of the License Agreement前的复选框打勾,点击Next。 4.Install f 阅读详情
namespace wsControls
{
    public class StringX
    {
        public static char mylar = (char)220;

        #region [ Property ] String
        public string String { get; set; }
        #endregion

        #region [ Constructor ] With Display Name 
        string name = string.Empty;
        public StringX(string disp_name)
        {
            String = string.Empty;
        }

        public StringX() : this("StringX") { }
        #endregion

        #region [ Function ] ToString -> Return Name; Use for PropertyGrid
        public override string ToString()
        {
            return name;
        }
        #endregion

        public string[] ToArray()
        {
            return String.Split(mylar);
        }
    }

    #region [ Class ] wsPropertyClass with TypeConverter
    [TypeConverter(typeof(wsPropertyClassTypeConverter))]
    public class wsPropertyClass
    {
        #region From/To StringX
        public virtual StringX ToStringX()
        {
            StringX sx = new StringX();
            return sx;
        }

        public virtual void FromStringX(StringX sx)
        {

        }
        #endregion

        public override string ToString()
        {
            return string.Empty;
        }
    }
    
    public class wsPropertyClassTypeConverter : ExpandableObjectConverter
    {
        #region Can Convert
        public override bool CanConvertTo(ITypeDescriptorContext context, Type destinationType)
        {
            if (destinationType == typeof(wsPropertyClass))
                return true;
            return base.CanConvertTo(context, destinationType);
        }

        public override bool CanConvertFrom(ITypeDescriptorContext context, Type sourceType)
        {
            if (sourceType == typeof(StringX))
                return true;
            return base.CanConvertFrom(context, sourceType);
        }
        #endregion

        #region Convert To/From
        public override object ConvertTo(ITypeDescriptorContext context, System.Globalization.CultureInfo culture, object value, Type destinationType)
        {
            if (destinationType == typeof(StringX) && value is wsPropertyClass)
                return ((wsPropertyClass)value).ToStringX();
            return base.ConvertTo(context, culture, value, destinationType);
        }

        public override object ConvertFrom(ITypeDescriptorContext context, System.Globalization.CultureInfo culture, object value)
        {
            if (value is StringX)
            {
                try
                {
                    wsPropertyClass p = new wsPropertyClass();
                    p.FromStringX((StringX)value);
                    return p;
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    throw new ArgumentException(ex.ToString());
                }
            }
            return base.ConvertFrom(context, culture, value);
        }
        #endregion
    }
    #endregion
}

AI初识—LLM、Ollama、Llama都是些个啥? LLM指的是大语言模型(Large Language Model),是一种基于深度学习的模型,能够理解和生成自然语言。它通过大量文本数据进行训练,具备了理解上下文、生成连贯文本和回答问题的能力。著名的LLM包括OpenAI的GPT系列和Google的BERT。在AI技术快速发展的背景下,LLM、Ollama和Llama代表了现代自然语言处理的不同方面。LLM为我们提供了强大的语言理解能力,Ollama为模型的部署和管理提供了便利,而Llama则在效率和多样性上不断推进。 阅读详情

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