超强二十五条口误

  1、单位祝词,一位领导说:“祝大家身体愉快……”憋住,没词了。[@more@]


  
  2、有一次帮老板订酒店,想问问人家有没有什么免费上网之类的服务,却怎么也想不出来怎么说好,于是就问对方:“请问,你们这里有什么特殊服务吗?”
  对方:“什么?特殊服务??我们是正规酒店!”
  
  3、宿舍老四下床找了半天拖鞋,没有,问大家:为什么我的拖鞋哪里去了?
  
  4、逛街中,突然朋友惊呼:“哇!‘处女书店’!”我大惊,抬头一看,一块匾额,上书四个大字——外文书店。
  
  5、我有次去买羊肉串
  伸出4个手指对老板说“来3根羊肉串”
  老板蒙了“几根?”
  我又伸出3个手指说“4根”……
  
  6、我们的总经理姓周,一次他打电话来,我正开车,一紧张张口就说:“周总理……”
  
  7、本人姓朱,管理单位机房。有次有人打我手机:“鸡科长,你在猪房吗?”当时狂骂那家伙一顿。
  
  8、在食堂排队,听见旁边一男生说:“师傅,来碗‘子弹菜花’汤!”(紫菜蛋花汤)哈哈,笑得我喷汤了。
  
  9、某日在米线店吃饭上得很慢很饿,
  终于按耐不住拍桌咆哮之,本来是想说再不上米线我就把桌子掀了!
  结果说成:"老板!!!!再不上米线我就把桌子吃了!!!!"
  全店沉默3秒后爆笑到桌子下面……丢人……
  
  10、爸妈吵架,我爸气的说了句:“我给你滚出去!”
  
  11、高中的时候打篮球,A得球后,无私的传给了B,B轻松进球.过了一会,B得球,A大声喊着把球传给他.B却自己把球投出.结果A大怒喊到:刚才真是瞎了我的狗眼……
  全场笑晕。
  
  12、印象里小学时的班长极其严肃,一次自习课,教室里人声鼎沸,班长维护了几次秩序之后终于忍无可忍,站起来一拍桌子怒吼道:谁再吵,把他嘴打断!!!……全班肃静。
  
  13、大学的时候,我们问一个哥们曼联的战况如何,他激动的说:“曼联输了,贝克汉姆领到两张黄盘下场了!”
  
  14、没有金箍棒就别揽瓷器活 。
  
  15、上大学时,一老师讲课,讲到一种新型的材料,说:“这种材料的性功能是旧材料不可比拟的……啊不对,性能和功能……”
  
  16、一男子在公车上被人踩脚,暴怒道:“妈啦个脚的是谁踩我B上!”……
  
  17、大学时候,听见一个女生点菜:师傅,炒一盘酸辣土豆丝,不要放土豆!
  
  18、高二时,我们的语文老师是一个刚从南昌调到北京的老教师,他的口音特重.他的儿子靠上了清华建筑系,这也是他来北京的目的,他特为他儿子骄傲,总和我们说起他儿子,每次都这么说“偶(我)蛾(儿)子是青蛙(清华)大学蟾蜍(建筑)系的”……
  
  19、中午做饭,妈妈给我一盆胡萝卜:“去,把胡萝卜切成肉丁!”
  
  20、昨一同事问我。节日的节怎么写?我回答:草字头下面加一个节日的节去掉草字头!全体人员爆笑!我还一时没有反应过来……
  
  21、当年找工作时,主考官问我哪年毕业的。
  我本来是要说2000年的,结果一激动说:“两千年前……”
  更瀑布汗的是,主考官竟然噢了一声,说:“孔子的学生吧。”
  
  22、刚上课10多分钟,我同桌就举手说:老师我想上厕所。
  英语老师很不高兴的说:都多大人了还上厕所?
  
  22、俺有个同学一直在复习考计算机三级,有一天踢足球,另一同学带球到了底线,只听他大喊:回车!回车!(传中)
  
  23、记得有一次去买一种叫伊丽莎白的水果,我张口就说:老板,莎士比亚多少钱?老板当场就呆了。
  
  24、物理老师讲波:“这是一根粗弹簧,我从两端推它,看,它是不是变密(便秘)了?”
  
  25、听同学说,
  一次她们宿舍的一个女生去买卫生巾,
  对老板说:一包卫生巾。
  老板居然问:要三鲜的还是麻辣的?
  然后那个同学愣了一下,说:三鲜吧,我怕麻辣的我受不了……

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计算机视觉的研究范畴内,针对书面文字的定位与辨识构成了项基础而关键的工作。尤其对于汉字这类结构繁复、形态多样的书写系统,相关技术面临更为显著的困难。本文旨在探讨种基于深度学习的解决方案,该方案整合了角点文本提议网络与密集连接卷积网络两项模型,以应对汉字文本的检测与识别挑战。下文将系统阐述这两个模型的基本原理及其在汉字处理任务中的具体应用。 角点文本提议网络最初于2016年由He等人提出,其核心目标在于实现文本行的精确定位。该模型在区域提议网络的基础上进行了重要改进,通过引入方向性锚点机制,使模型能够同时预测文本行的上下边界与左右角点位置,从而显著提升了文本框定位的精度。结合滑动窗口策略与多尺度检测技术,该网络能够在复杂图像背景中稳定地识别出文本行区域。 密集连接卷积网络则由Huang等人在2017年提出,是种具有创新连接结构的深度卷积神经网络。该网络的核心思想是建立密集连接,即每层的特征输出都会直接传递至后续所有层作为输入。这种设计不仅有效缓解了深层网络中的特征退化问题,还大幅减少了模型参数数量,提升了训练过程的效率。在汉字识别任务中,该网络凭借其强大的特征表征能力,能够从图像中提取出判别性强的文本特征,进而提高字符分类的准确性。 在本方案的实施流程中,首先利用角点文本提议网络对输入图像进行扫描,定位出所有潜在的文本行区域并生成对应的候选边界框。随后,将这些候选区域裁剪出的图像块送入密集连接卷积网络进行特征编码与字符分类。识别过程通常采用逐字符预测的方式,并借助时序分类或序列转换器等序列建模技术,将离散的字符预测结果整合为连贯的文本字符串。 项目的完整实现通常涵盖以下几个关键环节:其,数据预处理阶段,涉及对汉字文本图像的标准化操作,如尺寸归化、对比度调整等,以优化模型输入质量;其二,模型构建与训练阶段,包括网络结构的代码实现、损失函数定义以及超参数配置;其三,性能评估阶段,需在公开的汉字文本基准数据集上进行定量测试,以验证模型的有效性;其四,推断应用阶段,提供将训练完备的模型部署于新图像并完成端到端文本识别的功能代码。 此类综合性研究项目有助于学习者深入掌握深度学习技术在视觉信息处理中的实际应用,特别是针对汉字这特定对象的处理方法。通过完整的开发实践,研究者能够进步熟悉主流深度学习框架的操作,并提升解决复杂工程问题的能力。 综上所述,本方案通过融合角点文本提议网络的定位优势与密集连接卷积网络的识别效能,构建了个能够对汉字文本进行可靠检测与识别的完整系统。该工作为相关领域的研究与实践提供了有价值的参范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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