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Redis从入门到放弃系列(五) ZSet

Redis从入门到放弃系列(五) ZSet 本文例子基于:5.0.4 ZSet是Redis中一种比较复杂的数据结构,当存储大小在128之内且member得长度在64以下,其实现为zipList,超过为SkipList 忽然发现,到现在第五篇文章,还没有讲到zipList,然而前面例如Hash,List的篇章都涉及到了zipList的,后面会单独写一篇zipList的实现的~立Flag 请期待 【Redis从入门到放弃系列(外传) ZipList】 言归正传,首先让我们来看一下该如何在redis里面使用ZSet类型 //将一个或多个元素及其分数加入到有序集合里面 ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] 代码示例: //添加元素 >zadd store 1000 xiaoming 2000 xiaoqiang 3000 xiaoyue (integer) 3 //返回指定区间内的有序集合列表 > zrange store 0 -1 withscores 1) ...

【AI实战】手把手教你深度学习文字识别(文字检测篇:基于MSER, CTPN, SegLink, EAST等方法)

文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节,文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来,以便于进行后面的文字识别,只有找到了文本所在区域,才能对其内容进行识别。 文字检测的场景主要分为两种,一种是简单场景,另一种是复杂场景。其中,简单场景的文字检测较为简单,例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等;而复杂场景,主要是指自然场景,情况比较复杂,例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备上的说明、商标等等,存在着背景复杂、光线忽明忽暗、角度倾斜、扭曲变形、清晰度不足等各种情况,文字检测的难度更大。如下图: 本文将介绍简单场景、复杂场景中常用的文字检测方法,包括形态学操作、MSER+NMS、CTPN、SegLink、EAST等方法,并主要以ICDAR场景文字图片数据集介绍如何使用这些方法,如下图: 1、简单场景:形态学操作法 通过利用计算机视觉中的图像形态学操作,包括膨胀、腐蚀基本操作,即可实现简单场景的文字检测,例如检测屏幕截图中的文字区域位置,如下图: 其中,“膨胀”就是对图像中的高亮部分进行扩张,让白色区域变多;“腐蚀”就是图像中的高亮部分被蚕食,让黑色区域变多。通过膨...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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