anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
一个 Gradio 应用,标题指向 Wikipedia 页面保护,附带一个已保存的模型文件和一个辅助模块。适合想在浏览器里试用或阅读其构建方式的人。
Wikipedia Protection 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download abhi12ravi/wikipedia-protection --repo-type space --local-dir wikipedia-protection cd wikipedia-protection
Wikipedia Protection 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用。标题指向 Wikipedia 页面保护这个主题,但 README 只有一个设置指引,没有说明应用做什么。仓库里有一个名为 rfmodel.sav 的已保存模型文件和一个辅助模块。
它适合对 Wikipedia 页面保护好奇的人,也适合想看应用如何把已保存的模型和 Gradio 页面结合起来的学习者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 数据科学 | 学生 | 阅读 app.py 和 gradiohelper.py,看已保存的模型怎么加载 | 下载这个 Space,打开这两个 Python 文件 |
| 在线百科 | Wikipedia 读者 | 打开应用,看它对页面保护给出什么 | 在浏览器里打开 Space 页面 |
| 机器学习 | 爱好者 | 在本地运行一份副本来试用 | 装好包后运行 python app.py |
如果你需要有文档说明的输入和输出,可以跳过它,因为 README 没有给出。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 在线试用应用 | 好奇的人 | 在浏览器里运行的 Gradio 页面,无需安装任何东西 |
| 学习带模型的 Gradio 应用 | 学习者 | 一个包含应用文件、辅助文件和已保存模型文件的仓库 |
在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub hf download abhi12ravi/wikipedia-protection --repo-type space --local-dir wikipedia-protection cd wikipedia-protection pip install gradio pip install -r requirements.txt python app.py
打开 Hugging Face 上的 Space 页面,应用就会在浏览器里运行。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
你在 wikipedia-protection 文件夹里运行 python app.py。Gradio 页面会在浏览器里出现,用法和 Space 页面上一样。
如果你是新手,先打开 Space 页面。看一眼页面,就知道它要什么输入、返回什么,不用先安装。
如果你懂 Python,app.py 负责搭建 Gradio 界面,旁边是 gradiohelper.py。已保存的 rfmodel.sav 文件说明代码附带了一个预训练模型,但来源没有说它是怎么训练的。
一个 Gradio 应用,标题指向 Wikipedia 页面保护,附带一个已保存的模型文件和一个辅助模块。适合想在浏览器里试用或阅读其构建方式的人。
由 abhi12ravi 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Wikipedia Protection 是 Hugging Face Spaces 上的一个 Gradio 应用。标题指向 Wikipedia 页面保护这个主题,但 README 只有一个设置指引,没有说明应用做什么。仓库里有一个名为 rfmodel.sav 的已保存模型文件和一个辅助模块。
适合谁:它适合对 Wikipedia 页面保护好奇的人,也适合想看应用如何把已保存的模型和 Gradio 页面结合起来的学习者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
数据科学 | 学生 | 阅读 app.py 和 gradiohelper.py,看已保存的模型怎么加载 | 下载这个 Space,打开这两个 Python 文件
在线百科 | Wikipedia 读者 | 打开应用,看它对页面保护给出什么 | 在浏览器里打开 Space 页面
机器学习 | 爱好者 | 在本地运行一份副本来试用 | 装好包后运行 python app.py
如果你需要有文档说明的输入和输出,可以跳过它,因为 README 没有给出。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
在线试用应用 | 好奇的人 | 在浏览器里运行的 Gradio 页面,无需安装任何东西
学习带模型的 Gradio 应用 | 学习者 | 一个包含应用文件、辅助文件和已保存模型文件的仓库
如何设置:在线使用什么都不用装。本地副本需要先准备这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download abhi12ravi/wikipedia-protection --repo-type space --local-dir wikipedia-protection
cd wikipedia-protection
pip install gradio
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:打开 Hugging Face 上的 Space 页面,应用就会在浏览器里运行。本地副本则在文件夹里运行 python app.py,再打开它启动的页面。
示例:你在 wikipedia-protection 文件夹里运行 python app.py。Gradio 页面会在浏览器里出现,用法和 Space 页面上一样。
新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面。看一眼页面,就知道它要什么输入、返回什么,不用先安装。
如果你懂 Python,app.py 负责搭建 Gradio 界面,旁边是 gradiohelper.py。已保存的 rfmodel.sav 文件说明代码附带了一个预训练模型,但来源没有说它是怎么训练的。
打开 Space 或运行 python app.py
app.py 和 gradiohelper.py 准备应用
Gradio 在浏览器里显示页面
注意事项:
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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