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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，得到大规模的来自：百科![]()
长度不超过36个字符。 由英文字母、数字、下划线、中划线、中文字符组成 同一资源的key值不能重复。 最大长度：36 value 是 String 功能说明：标签值 约束： 长度不超过43个字符。 由英文字母、数字、下划线、中划线、中文字符组成 同一资源的key值不能重复。 最大长度：43来自：百科![]()
不能为空。 长度不超过36个字符。 由英文字母、数字、下划线、中划线、中文字符组成。 同一资源的key值不能重复。 values Array 标签值列表。 长度不超过43个字符。 由英文字母、数字、下划线、点、中划线、中文字符组成。 请求示例 请求样例 GET https://{Endpoint}/v2来自：百科![]()
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证识别、票据识别、通用表格/文档/截图识别等多种类型的图片识别，覆盖了各行各业的需求。 那么，我们可以来讨论一下OCR有哪些应用场景？在我看来OCR可以应用在很多方面，比如： - 医疗采样时，拍摄并上传身份证信息（系统会自动识别） - 用户注册时，拍摄并上传证件（后台会自动识别）来自：百科
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