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 楼主| 发表于 2020-9-9 16:24:32 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
所以一旦重新下载的页面后,expires就重新计算一次,但last-modified不会变化
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 楼主| 发表于 2020-9-9 17:59:37 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
三是我们一般都会使用CDN,每次发布完之后还需要清理CDN缓存,很是麻烦。
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 楼主| 发表于 2020-9-9 18:18:54 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
其实有一个最简单的办法就是在引用这些静态资源的时候加一个版本号即可,类似.../js/index.js?v=1.0这样的,如果修改了内容,那么只需要改一下版本号即可,浏览器自然会获取到新的内容。
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 楼主| 发表于 2020-9-10 07:30:26 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
这要求我们致力于解决场景文字识别技术全、准、快的问题。在POI业务场景中,识别算法不仅需要尽可能多的识别街边新开商铺的文字信息,
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 楼主| 发表于 2020-9-10 11:36:30 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
2012年之前,文字识别的主流算法都依赖于传统图像处理技术和统计机器学习方法实现,传统的文字识别方法可以分为图像预处理、文字识别、后处理三个阶段:
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 楼主| 发表于 2020-9-10 14:06:26 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
通过一个模型同时完成文本行检测和文本识别的任务,既可以提高文本识别的实时性,同时因为两个任务在同一个模型中联合训练,两部分任务可以互相促进效果。
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 楼主| 发表于 2020-9-10 15:43:20 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
在训练过程中,使用online的数据增广方法,在训练过程中对数据进行旋转、翻转、mixup等,有效的提高了模型的泛化能力。
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 楼主| 发表于 2020-9-10 18:00:26 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
相比之下序列识别包含更多的上下文信息,而且不需要定位单字精确的位置,减小因为汉字结构导致的识别损失。
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 楼主| 发表于 2020-9-10 18:07:39 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
相比之下序列识别包含更多的上下文信息,而且不需要定位单字精确的位置,减小因为汉字结构导致的识别损失。
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 楼主| 发表于 2020-9-11 09:10:33 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
我们根据实验,决定在两阶段的实例分割模型的基础上,针对实际问题进行了优化。
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