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基于CNN及RPN技術的文字識別應用
摘要:計算機的發(fā)展令文字傳播愈發(fā)廣泛,生活中越來越多的文字需要錄入電腦,以方便轉發(fā)、記錄,為此需要耗費大量勞動力,盡管當今已經有許多文字識別錄入方式,但仍難以達到日常生活中低精度圖片識別的標準。現主要采用卷積神經網絡(CNN)解決問題,輔以區(qū)域識別,減少圖片本身帶來的影響,再用多分類方式,實現部分區(qū)域生成,拆分任務一一對應識別,令任務更加高效。也就是說,當拿到需要處理的圖片后,先將其用不同大小的卷積核處理,進行特征的初提取,再將數據放入池化層進行特征的進一步提取,如此往復循環(huán)后將數據進行分類,后經處理完成識別。該方法解決了日常生活中書寫文字識別的部分難點,讓文字錄入更為方便高效,減少了大量的時間浪費。
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DMA工作過程
預處理階段測試設備狀態(tài);向DMA控制器的設備地址寄存器中送入設備號，并啟動設備;向主存地址計數器中送入欲交換數據的主存起始地址;向字計數器中送入欲交換的數據個數 。
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編譯C程序有很多步驟,其中第一步為預處理（preprocessing）階段
一.前言1.編譯一個C程序涉及很多步驟。其中第一步驟稱為預處理(preprocessing)階段。C預處理器(preprocessor)在源代碼編譯之前對其進行文本性質的操作。2.它的主要任務包括刪除注釋、插入被#include指令包含的內容、
