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。
打开一个小型 Streamlit 应用,标题指向相似度热力图。说明里没有写它比较什么,所以请把它当作供开发者和学生打开探索的演示。
Similarity Heatmap 是一款工具包,属于研究类,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 kingfisher/similarity-heatmap --repo-type space --local-dir similarity-heatmap cd similarity-heatmap
这是 kingfisher 做的一个小型 Streamlit 应用,只有一个主文件。标题指向一个显示相似度的热力图。来源没有说它比较什么,也没有列出任何模型。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
它适合想看相似度热力图演示、并想读一个简短 Streamlit 应用怎么搭的学生和开发者。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 教育 | 数据科学的学生 | 打开一个小型 Streamlit 演示并研究页面 | 打开这个 Space,看它显示什么 |
| 软件 | Python 开发者 | 在本地运行一份副本并读 app.py | 下载这个 Space,用 Streamlit 启动 |
| 研究 | 数据分析师 | 判断这个演示是否适合相似度任务 | 先在一个小样本上试 |
如果你需要有文档的工具,可以跳过它,因为来源对这个应用做什么说得很少。
| 用途 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 探索演示 | 学生 | 一个标题指向相似度热力图的页面 |
| 读代码 | 开发者 | Streamlit 页面背后的简短 app.py |
| 改写应用 | 分析师 | 自己做比较视图的起点 |
先准备好下面这些东西。
pip install -U huggingface_hub hf download kingfisher/similarity-heatmap --repo-type space --local-dir similarity-heatmap cd similarity-heatmap pip install streamlit pip install -r requirements.txt streamlit run app.py
在线使用时,用 Space 显示的 Streamlit 页面。在自己的电脑上,则用下面的命令启动应用,再在浏览器里打开它提供的页面。
streamlit run app.py
你在项目文件夹里运行 streamlit run app.py,并打开它提供的页面。页面会显示这个应用被写来绘制的相似度视图。
如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先四处看看。之后读一读简短的 app.py,就能明白它怎么工作。
如果你懂这个领域,要注意仓库里只有 README、app.py 和 requirements.txt。来源没有列出模型、数据集或相似度度量,所以请读 app.py 来弄清它算的是什么。
来源没有给出输入、方法或准确率的细节,所以在依赖输出之前请先读代码。
打开一个小型 Streamlit 应用,标题指向相似度热力图。说明里没有写它比较什么,所以请把它当作供开发者和学生打开探索的演示。
由 kingfisher 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:这是 kingfisher 做的一个小型 Streamlit 应用,只有一个主文件。标题指向一个显示相似度的热力图。来源没有说它比较什么,也没有列出任何模型。你可以在浏览器里使用,也可以在自己的电脑上运行一份副本。
适合谁:它适合想看相似度热力图演示、并想读一个简短 Streamlit 应用怎么搭的学生和开发者。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
教育 | 数据科学的学生 | 打开一个小型 Streamlit 演示并研究页面 | 打开这个 Space,看它显示什么
软件 | Python 开发者 | 在本地运行一份副本并读 app.py | 下载这个 Space,用 Streamlit 启动
研究 | 数据分析师 | 判断这个演示是否适合相似度任务 | 先在一个小样本上试
如果你需要有文档的工具,可以跳过它,因为来源对这个应用做什么说得很少。
用在哪里:
用途 | 谁用 | 得到什么
探索演示 | 学生 | 一个标题指向相似度热力图的页面
读代码 | 开发者 | Streamlit 页面背后的简短 app.py
改写应用 | 分析师 | 自己做比较视图的起点
如何设置:先准备好下面这些东西。
pip install -U huggingface_hub
hf download kingfisher/similarity-heatmap --repo-type space --local-dir similarity-heatmap
cd similarity-heatmap
pip install streamlit
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
如何使用:在线使用时,用 Space 显示的 Streamlit 页面。在自己的电脑上,则用下面的命令启动应用,再在浏览器里打开它提供的页面。
streamlit run app.py
示例:你在项目文件夹里运行 streamlit run app.py,并打开它提供的页面。页面会显示这个应用被写来绘制的相似度视图。
新手与专家:如果你是新手,先从在线版开始。到这个 Space 里,在安装任何东西之前先四处看看。之后读一读简短的 app.py,就能明白它怎么工作。
如果你懂这个领域,要注意仓库里只有 README、app.py 和 requirements.txt。来源没有列出模型、数据集或相似度度量,所以请读 app.py 来弄清它算的是什么。
打开 Space 或运行 streamlit
Streamlit 页面加载
你给它输入
应用计算相似度
热力图显示在页面上
注意事项:来源没有给出输入、方法或准确率的细节,所以在依赖输出之前请先读代码。
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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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。
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