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端學(xué)習(xí)過程，通過語義分割獲得精確的文本檢測和識別。此外，它在處理不規(guī)則形狀的文本實(shí)例（例如，彎曲文本）方面優(yōu)于之前的方法。在 ICDAR2013、ICDAR2015和Total-Text數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)表明，所提出的方法在場景文本檢測和端到端文本識別任務(wù)中都達(dá)到了state-of-
行代碼相似度的檢測，這種基于語義的代碼相似度檢測與基于文本相似度檢測相比準(zhǔn)確率高； 2.3 具備包管理機(jī)制的語言，比如Java、Go，可以通過引用的開源軟件包信息來實(shí)現(xiàn)開源軟件的關(guān)聯(lián)分析，這種方法可以幾乎可以100%準(zhǔn)確的分析出引用的開源軟件名稱。 3、二進(jìn)制SCA檢測原理 3
了溢出滾動后，此配置項(xiàng)才生效 文本樣式 字體：設(shè)置文本的字體。 字號：設(shè)置文本的字號。 文本間距：設(shè)置文本的文本間距 顏色：設(shè)置文本的字體顏色。 字體粗細(xì)：設(shè)置文本的字體粗細(xì)。 對齊方式：設(shè)置文本的對齊方式，可以設(shè)置為左側(cè)、右側(cè)、水平居中。 行高：輸入數(shù)值或拖動，調(diào)整文字的每一行之間的間距。
文本 文本是一種樣式組件，可以為這個(gè)區(qū)域設(shè)置一個(gè)標(biāo)題等類似文字，用戶不會提交數(shù)據(jù)。文本和單行文本輸入、多行文本輸入、富文本呈現(xiàn)的效果，如圖1所示。 圖1 各文本組件效果呈現(xiàn)圖 圖2 拖拽文本組件到設(shè)計(jì)區(qū)并設(shè)置屬性 狀態(tài)：設(shè)置字段的狀態(tài)，如普通和隱藏。 普通：設(shè)置為普通后，頁面上該字段可正常顯示，且可進(jìn)行配置。
文本 文本是一種樣式組件，可以為這個(gè)區(qū)域輸入并顯示多行文本內(nèi)容。 在左側(cè)組件區(qū)域，選擇“文本”組件，并拖拽至設(shè)計(jì)區(qū)域，如圖1所示。 圖1 拖拽文本組件到設(shè)計(jì)區(qū)并設(shè)置屬性 基礎(chǔ)配置 內(nèi)容設(shè)置：輸入具體的文本內(nèi)容。輸入內(nèi)容不得超過512個(gè)字符。 文本設(shè)置：設(shè)置文本內(nèi)容的字體、大小和顏色等。
自定義屬性列表 > 展示溢出文本：允許文本超出組件的容器。 高級設(shè)置 在高級設(shè)置中，選擇設(shè)置的文本內(nèi)容，在出現(xiàn)的配置彈窗中，可進(jìn)行是否加粗、是否傾斜、字號、字體、文本顏色、背景顏色、對齊方式等配置。 圖3 編輯器中文本配置 另外，若需要在文本中設(shè)置變量，變量值來自文本組件數(shù)據(jù)橋接器中的配
當(dāng)前針對密集文本檢測主要存在兩個(gè)問題，首先是基于回歸的算法得到的文字區(qū)域的表征形式都是四邊形等形式無法完美表征復(fù)雜形狀的文字區(qū)域，然后是基于分割的方法無法有效的分隔出貼合較近的文字區(qū)域。該文通過將廣度優(yōu)先搜索聯(lián)通區(qū)域的思想引入到基于分割的文字檢測方法中，有效的解決了基于分割的方法
大。 圖4 檢測頭實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)對于文本檢測任務(wù)，本文提出了一個(gè)僅包含兩層卷積的輕量級檢測頭，如圖4所示。該檢測頭同時(shí)預(yù)測生成文本區(qū)域、文本內(nèi)核以及實(shí)例向量，再通過PA算法融合得到最終的檢測結(jié)果。 圖5 PA算法說明PA的設(shè)計(jì)借用了聚類的思想，如圖5所示。如果把不同的文本看作不同的簇，
溢出滾動：勾選后，如果文本溢出，會自動滾動播放。 滾動時(shí)間：輸入數(shù)值或單擊，設(shè)置文本滾動的時(shí)間。只有當(dāng)勾選了溢出滾動后，此配置項(xiàng)才生效。 文本樣式 分隔符：設(shè)置文本的分隔符。 字體：設(shè)置文本的字體。 字號：設(shè)置文本的字號。 文本間距：設(shè)置文本的間距。 顏色：設(shè)置文本的字體顏色。 字體粗細(xì)：設(shè)置文本的字體粗細(xì)。
該API屬于APIHub22579服務(wù)，描述: 用來判斷兩個(gè)文本的相似度得分接口URL: "/simnetDetect/index"
或計(jì)算相似度。如果我們將兩個(gè)點(diǎn)分別記作(p1,p2,p3,p4…)和(q1,q2,q3,q4,…)，則歐幾里得距離的計(jì)算公式為：2. 余弦相似度歐氏距離沒有考慮向量的方向，而余弦相似性通過測量兩個(gè)向量的夾角的余弦值來度量它們之間的相似性。兩個(gè)向量有相同的指向時(shí)，余弦相似度的值為1
文本 詞云 時(shí)間軸 通用表格 基礎(chǔ)表格 趨勢 搜索框 下拉選擇框 日歷組件 翻牌器 時(shí)間展示 時(shí)間翻牌器 里程碑 排行榜 天氣 文本編輯 復(fù)選框 日期選擇器 指標(biāo) 標(biāo)題 樹狀下拉框 多趨勢 樹狀表格 高級表格 時(shí)間選擇器 父主題： 組件介紹
1.3.14 文本檢測和識別識別給定場景中的文本并識別其內(nèi)容變得越來越重要，其應(yīng)用包括車牌識別、識別用于自動駕駛汽車的道路標(biāo)志、將內(nèi)容數(shù)字化的書籍掃描等。一個(gè)名為text的模塊包含處理文本檢測和識別的各種算法。
【感受科技的溫度】文本審核-敏感詞過濾-文本內(nèi)容檢測 —— 提供對敏感文字、違規(guī)詞語及監(jiān)管要求封禁詞語的識別審核能力，可用于用戶評論過濾、注冊信息篩選、文章內(nèi)容審核等場景。采用權(quán)威違禁詞庫，包含海量歷史數(shù)據(jù)，及持續(xù)更新能力?！緫z花數(shù)科】1、產(chǎn)品簡介：→【感受科技的溫度】文本審核-敏感詞
文本審核 文本內(nèi)容審核（V3） - Text Moderation 父主題： API
文本 標(biāo)題 文本 詞云 時(shí)間器 表格輪播 數(shù)字翻牌器 跑馬燈 輪播列表柱狀圖 鍵值表格 矩形樹圖 父主題： 組件指南
類似于對于輸入的文本內(nèi)容進(jìn)行敏感詞審核，想知道華為的敏感詞庫是怎么維護(hù)的？都有哪些敏感詞，是不是會自學(xué)習(xí)？ 另外是否可以對這個(gè)詞庫進(jìn)行擴(kuò)充？
在配置中，設(shè)置組件的文本、段落和文本滾動方向。 圖4 文本編輯配置 文本設(shè)置 文本內(nèi)容：請輸入文本內(nèi)容，您也可以從后臺數(shù)據(jù)中獲取文本內(nèi)容，詳情請參見從數(shù)據(jù)中獲取文本內(nèi)容。 字體：設(shè)置文本字體、大小和顏色等。 文本裝飾：為文本添加下劃線、刪除線和上劃線。 段落設(shè)置 內(nèi)容對齊方式：文本內(nèi)容為多行
基于回歸文本檢測方法和目標(biāo)檢測算法的方法相似，文本檢測方法只有兩個(gè)類別，圖像中的文本視為待檢測的目標(biāo)，其余部分視為背景。 1.1.1 水平文本檢測 早期基于深度學(xué)習(xí)的文本檢測算法是從目標(biāo)檢測的方法改進(jìn)而來，支持水平文本檢測。比如Textbox算法基于SSD算法改進(jìn)而來，CTPN根據(jù)
【圖文處理】【文本翻譯 外語翻譯 英語翻譯】傳入待翻譯內(nèi)容，并指定源語言（支持語種自動檢測）和目標(biāo)語言，即可獲得翻譯結(jié)果，支持術(shù)語干預(yù) ，覆蓋200+語種互譯，翻譯請求可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)，每次調(diào)用接口可翻譯30個(gè)字符。 —— 我們只做精品！ 更多產(chǎn)品：請點(diǎn)擊鏈接 https://marketplace
