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受深度学习的魅力，接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此。 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉中较为简单的任务，也是计算机视觉领域发展较早的方向之一，早期主要用于银行汇款、单号识别、邮政信件、包裹的手写、邮编识别等场景，目前手写数字识别已经达到了较高的准确率，得到大规来自：百科3、手写文字识别：识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 4、网络图片识别：自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 5、智能分类识别：自动检测定位图片上指定要识别的票证，来自：专题
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的特征信息，从而达到个体自动识别的目的。 2.2 人脸识别 以人脸特征作为识别个体身份的一种个体生物特征识别方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列，并将该样本特征序列与已存储的模板特征序列进行比对，用以识别用户身份。 2.3 语音识别 通过各种技术，把语音信号转来自：云商店![]()
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传文件的API，那么在签名过程中，会取这个文件的hash值，参与生成签名信息。 API网关相关视频 API网关 05:43 开放API API网关 开放API API网关 02:11 设置流量控制 API网关 设置流量控制 API网关 05:43 API网关 开放API API网关来自：专题![]()
OCR），支持表格识别、文档识别、网络图片识别、手写文字识别、智能分类识别、健康码识别、核酸检测记录识别等任意格式图片上文字信息的自动化识别，自适应分析各种版面和表格，快速实现各种文档电子化。 表格OCR，也就是通用类OCR（General OCR），支持表格识别、文档识别、网络图片识来自：专题![]()
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