Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1029 · 17.10

TW: нудный гик-стафф про бытовую технику. Кофемашина в какой-то момент не включила индикатор переполненности контейнера для жмыха. Это странно, поэтому я стал разбираться. Вообще, техника редко глючит непонятным образом и ведет себя хаотично. Всегда есть какая-то причина. При отладке программы это тоже надо всегда помнить. Как машина узнаёт, что контейнер полон? Никак. У контейнера есть герконовый датчик, показывающий факт его установки в корпус. Когда ты его вытаскиваешь, машина думает, что ты его очистил. А дальше программа просто знает, что одинарный кофе наполняет контейнер на X, двойной на 2X, а вместимость nX. Что произошло: я открыл контейнер посмотреть, заполнен ли он целиком. А потом закрыл обратно, не очистив. В оценке уровня жмыха появилась аддитивная погрешность. Если позволить человеку ввести систему в неправильное состояние, он рано или поздно это сделает. Кстати, по той же причине мне нравится DDD как архитектура для энтерпрайз разработки: если всё правильно спроектировать, то программист слоя приложения, который является "пользователем" домена, не сможет сломать состояние сущностей и агрегатов. В общем, в машине не хватило защиты от дурака. Как бы я решал эту задачу? Сходу приходит в голову какой-нибудь оптический датчик в верхней части контейнера. В худшем случае он запачкается и сработает ложно-положительно, что вызовет необходимость для пользователя лишний раз почистить контейнер. Но ТРИЗ намекает нам на другой подход. Можно попробовать полностью исключить появление жмыха. Так устроены, например, капсульные машины. У нас такая была, но перешли на зерновую, потому что вкусный качественный кофе в зёрнах на порядки дешевле, чем в капсулах, а пьем мы его много. Особенно кофе с молоком, для которого в капсулах просто концентрат, а не настоящее молоко. Если исключить жмых нельзя, то нужно сделать его удаление неотъемлемой частью процесса обслуживания машины. Думаю, я бы попробовал объединить конструктивно контейнер для зёрен и для жмыха, и рассчитать объёмы так, чтобы второго хватило на один цикл траты первого. Тогда даже датчики не нужны: кончились зёрна, и ты неизбежно достаешь контейнер и очищаешь. Сфоткал для вас чашечку ароматного капучино. #life

Hashtags

#life

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #paddleocr

当前筛选 #paddleocr清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

Намери подобни Прегледай

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Hashtags

#ai #ml #vl #ocr #paddleocr

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

Намери подобни Прегледай

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR

Hashtags

#baiduai #paddlepaddle #ernie #paddleocr #visionlanguage #ai #ocr