基于网站用词调查的现代维吾尔语词尾切分和使用研究

基于opencv和python的骨架提取代码，利用击中不击中变化实现细化操作。
切分以后，结合深度学习识别技术，可以对字符数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。
本人亲测有生成结果图片和原图片对照实例，可以动态展现骨架提取过程，具体参照rar文件包。
有问题随时沟通。

图像马赛克、窗口切分图像渐显两头扩张两头收缩百叶窗特效移动交叉飞入

中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。

spark中用scala编写累加器小程序统计指定文章中的空白行，然后经过split函数经过空格切分文章，输出到指定的目录中。

代码包括遥感影像的单图裁剪、批量裁剪；
训练集、验证集和测试集的切分；
目标检测和语义分割影像的数据增强；
32/16位深度转8位深度。
1、主要用于深度学习领域的遥感影像数据处理，主要针对输入数据为tif，转为jpg、png格式，并将数据裁剪为网络可以训练的大小，可以手动调理裁剪步长（即有重叠或无重叠），可以对单张图像进行裁剪，也可对文件夹内的所有图片进行裁剪。
2、可以根据想要划分的训练集、验证集和测试集的比例进行划分，如9:1:1.3、本代码还提供了用于目标检测和语义分割任务的数据的增强，主要包括仿射变换、平移翻转等。
4、此外，代码还针对遥感影像位深度32或者16的转为8位的操作。
本代码可修改性强，为方便理解，每部分代码都进行的标注。
本文件共包含10个python文件。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。