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Pandas2.2GeneralTop-leveldealingwithdatetimelikedata方法描述to_datetime(arg[,errors,dayfirst,…])用于将对象数据（如字符串）转换为日期时间类型to_timedelta(arg[,unit,errors])用于将对象数据（如字符串）转换为时间差类型date_range([start,end,periods,fr

01前言由于部署时数据来源的硬件不同以及应用开发的高效性要求，往往会使得在板端部署阶段的数据准备操作与训练时有所差异，导致在同样的输入下，量化模型的输出结果和板端部署模型的输出结果不一致。本文将基于开发者社区中已经发布的地平线bev参考算法板端输入数据准备教程，以be

1.什么是设备授权码模式 设备授权码模式是OAuth2.1的一种授权模式，旨在解决设备(即客户端)需要访问某些受限的资源但又无法在设备上直接输入用户凭证的情况，比如智能电视、游戏机、IoT设备、打印机等。它是一种再SpringSecurity高版本之后出现的一种新的认证方式。其整体

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前两天2noise团队开源了ChatTTS项目，并且释出了相关的音色模型权重，效果确实非常惊艳，让人一听难忘，即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前，也是毫不逊色的。ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万

PaddleOCR的使用（C++)——Windows编译篇-夕西行-博客园(cnblogs.com) 参考官方的指导地址，按照他的来很全PaddleOCR/deploy/cpp_infer/docs/windows_vs2019_build.mdatmain·PaddlePaddle/PaddleOCR·GitHub1.opencv我这里用的4.4（高版本应该也可以）Releases-OpenC

引言目前，开源的项目中有很多OCR模型，但是没有一个统一的基准来衡量哪个是更好一些的。面对这么多的模型，让我们有些不知所措。为此，最近一段时间以来，我一直想要构建这样一个基准，现在来看，已经初步具有雏形。为了能更好地评测各个模型效果，收集标注了两个开源评测集：text_det_test

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参数名称说明默认值--column_limit目标行长度限制，用于指定格式化后的代码每行的最大字符数100--indentation_spaces每个缩进级别增加的空格数2--line_break_penalty每引入一行换行符的惩罚值2--over_column_limit_penalty超出列限制的基线惩罚值，超出此

Sincetypescript5,weareabletoaddconstraintsoverinfer.Followingcodedoesn'tapplyconstraints,sotheinferredelementcouldbe stringand numbertypeGetFirstStringIshElement<T>=Textendsreadonly[inferS,..._:any[]]?S:n

转自;https://www.jb51.net/javascript/294261vgi.htm TypeScript类型编程中的extends和infer示例解析 −目录引文extends条件判断约束参数类型约束infer推导的局部变量类型类型转换infer组合使用ReturnTypeParameters引文在刚接触TypeScript的时候，

前天，小册群友问了我一个TS体操问题，说是面字节时遇到的。今天又催了一下：面试题是这样的：让实现这个FormatDate的类型，用来限制字符串只能是指定的日期格式。看起来好像没多大难度，就是提取出YY、MM、DD和分隔符，然后构造对应的字符串类型就好了。但上手试了一下，还真没那么简单。首

Infer.netInfer.NETisa.NETFoundationproject.It'salsoapartofML.NETmachinelearningframework.https://dotnet.github.io/infer/https://gitee.com/mirrors_dotnet/inferInfer.NET是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架，它也可以用于概率编程。可以使用Infe

本项目是一个基于百度飞桨[PaddleOCR](https://github.com/paddlepaddle/PaddleOCR)的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中

简介先前做了一个PyQt5和PaddleOCR结合的项目，但在使用Pyinstaller打包时却踩了很多坑，因此分享一下，以便后人乘凉。（Pycharm）1.项目涉及图片或者文件等依赖（1）图片依赖 第一步：创建一个resources.qrc文件；第二步：将resources.qrc文件转换为.py文件，具体转换过程不赘述；第三步：在使用到

原因：没有选择正确的G2P模块现象：解决方式：在推理命令中添加参数： --text-extractorpypinyin_initials_finals完整命令如下：python3bin/infer.py--text-extractorpypinyin_initials_finals--output-dirinfer/demos--checkpoint=${exp_dir}/best-valid-loss.pt--text-prompts"

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导入paddleocr的时候报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tools.infer'，这里是由于python本来有个tools，和paddleocr内部的tools冲突，解决方法：1.找到paddleocr文件把所有导入tools.infer包的地方的前面加上paddleocr.即为paddleocr.tools.infer2.把paddleocr/tools下面的in

什么是条件类型条件类型可以让程序根据输入的类型来决定输出的类型是什么，也就是说根据不同的输入类型来确定输出的类型。条件类型的形式有点类似于JS中的条件表达式（condition?trueExpression:falseExpression）：file:[条件类型的规则]SomeTypeextendsOtherType?TrueTyp

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目录基本介绍字符串类型体操实操环节1.字符串首字母大写CapitalizeString2.获取字符串第一个字符FirstChar3.获取字符串最后一个字符LastChar4.字符串转元组StringToTuple5.元组转字符串TupleToString6.重复字符串RepeatString7.字符串分割SplitString8.获取字符串

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