神经网络
-
多样化PDF文档标题提取：从格式特征分析到智能模板系统的策略演进
本文探讨了从海量、布局多变的PDF文档中高效提取标题的挑战。针对传统规则和基于PyMuPDF的格式特征分类方法，分析了其局限性，特别是面对复杂布局和上下文依赖时的不足。最终，文章强调了采用专业OCR系统和模板化解决方案的优势，指出其在处理大规模、异构文档时，能通过可视化模板配置和人工校对工作流，提供…
-
PDF文档标题提取：从格式化分类尝试到专业OCR解决方案
本文探讨了从大量、多布局PDF文档中提取准确标题的挑战。针对手动基于格式化特征进行分类的局限性，文章详细分析了其在上下文信息丢失、模型复杂度及可扩展性方面的问题。最终，强烈推荐采用专业的OCR系统，利用其模板化、可视化配置及人工校验流程，实现高效、鲁棒且可维护的标题提取，避免重复造轮子。 1. 多样…
-
应对大规模PDF标题提取：PyMuPDF与机器学习的局限及专业OCR工具的优势
本文探讨了从大量、布局多变的PDF文档中提取标题的挑战，尤其是在元数据不可靠的情况下。尽管基于PyMuPDF提取特征并训练分类器的机器学习方法看似可行，但面对上百种布局时，其鲁棒性和维护成本极高。文章强烈建议，对于此类复杂场景，投资于具备模板定义、拖放式GUI和人工审核工作流的专业OCR系统，将是更…
-
大规模PDF文档标题提取：从自定义分类到智能OCR系统
本文探讨了从包含多种布局且元数据不可靠的PDF文档中高效提取标题的挑战。面对20000份PDF和约100种不同布局，单纯基于字体大小的规则或自定义特征分类方法效率低下且难以维护。针对此类大规模、高复杂度的场景，文章推荐采用成熟的OCR系统结合可视化模板定义和人工复核流程，以实现更鲁棒、更可持续的标题…
-
python numpy.matmul实现矩阵相乘
numpy.matmul用于执行矩阵乘法，要求左矩阵列数等于右矩阵行数，支持多维数组按最后两维进行矩阵乘法并广播其余维度，与*（逐元素相乘）和np.dot（高维行为不同）有区别，推荐用于明确的矩阵运算，等价于@操作符。 在 Python 中，numpy.matmul 是 NumPy 提供的用于执行矩…
-
TensorFlow自定义优化器教程：深入理解梯度操作
本文旨在指导开发者如何在TensorFlow中创建自定义优化器，重点讲解如何获取每次迭代的当前点向量和梯度向量，并进行更新。通过实例代码，详细解释了梯度扁平化处理的重要性，以及如何在自定义优化器中正确更新模型参数，从而实现对神经网络优化算法的灵活控制。 在TensorFlow中，自定义优化器能够让我…
-
PyTorch 中 conv2d 的实现位置详解
本文旨在帮助读者理解 PyTorch 中 conv2d 函数的具体实现位置，并深入了解卷积操作的底层原理。通过本文，你将找到 conv2d 相关的 C++ 代码，从而更好地理解 PyTorch 如何执行卷积运算。 PyTorch 的 conv2d 函数是深度学习中常用的卷积操作，它在神经网络中扮演着…
-
PyTorch Conv2d 实现详解：定位与理解卷积运算
本文旨在帮助开发者理解 PyTorch 中 conv2d 函数的底层实现。通过追踪源码，我们将定位卷积运算的具体实现位置，并简要分析其核心逻辑，为深入理解卷积神经网络的底层原理提供指导。 PyTorch 中的 conv2d 函数是实现卷积神经网络的核心算子之一。 虽然可以通过 torch.nn.fu…
-
PyTorch中Conv2d的具体实现位置解析
本文旨在帮助开发者理解PyTorch中conv2d的具体实现位置，并提供在PyTorch源码中定位卷积操作核心逻辑的方法。通过分析torch.nn.functional.conv2d的底层实现，深入理解卷积操作的计算过程，从而更好地自定义和优化卷积相关的操作。 PyTorch的conv2d操作是构建…
-
PyTorch中神经网络拟合圆形坐标平方和的收敛性优化
本教程旨在解决使用PyTorch神经网络拟合二维坐标 (x, y) 到其平方和 (x^2 + y^2) 时的收敛性问题。文章将深入探讨初始网络结构中存在的非线性表达能力不足、输入数据尺度不一以及超参数配置不当等常见挑战，并提供一套系统的优化策略，包括引入非线性激活函数、进行输入数据标准化以及精细调整…
