TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12
Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev
Hashtags
Търсене: #ocr
@libreware · Post #1171 · 01.09.2023 г., 13:00
Image to Text OCR is a utility website made by Alejandro Akbal for extracting text from any image using #OCR. This tool was made for those moments where you take a photo of some text and wish you could have it digitally. https://github.com/AlejandroAkbal/Image-to-Text-OCR Online: https://image-to-text-ocr.netlify.app/
Hashtags
@xxluoxx · Post #196 · 05.09.2022 г., 13:41
Umi-OCR—基于PaddleOCR的OCR，识别准确度很不错 链接:Github 🏷#OCR
Hashtags
@qiuyuezt · Post #6313 · 10.09.2025 г., 15:34
🔻标题：U-rOcrV1.1 文字识别/配音翻译 🌈说明: 支持识别本地文件和在线 OCR 识别，能离线使用，默认快捷键是 Alt＋Z，支持读取剪切板。 📃下载地址: 夸克盘 / 蓝奏云 ✉️标签：#ocr#工具
@ai_machinelearning_big_data · Post #8847 · 24.10.2025 г., 11:48
🦉 LightOnOCR-1B: новая быстрая OCR-модель от LightOn Модель дистиллирована из Qwen2-VL-72B-Instruct и обучена на корпусе из 17.6 млн страниц / 45.5 млрд токенов. 🔥 Главное:** -1 B параметров - позволяет обрабатывать 5.7 страниц/с на одном H100 (это примерно ≈ 493 000 страниц за день) - Распознаёт таблицы, формы, уравнения и сложные макеты - 6.5× быстрее dots.ocr, 1.7× быстрее DeepSeekOCR - Расходы < $0.01 за 1000 страниц A4 📊 Качество (Olmo-Bench): - Превосходит DeepSeekOCR - Сопоставима с dots.ocr (при этом модель в 3 раза меньше по весу) - +16 пт к Qwen3-VL-2B-Instruct Эта моделька - отличный баланс качества, скорости и стоимости. 🟢Модель 1B: https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-1B-1025 🟢Модель 0.9B (32k): https://huggingface.co/lightonai/LightOnOCR-0.9B-32k-1025) 🟢Блог LightOn:https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr 🟢Демка: https://huggingface.co/spaces/lightonai/LightOnOCR-1B-Demo @ai_machinelearning_big_data #ocr#ml
@bamaogong · Post #457 · 09.04.2025 г., 02:07
#GitHub#OCR 📝Versatile-OCR-Program - 多模态 OCR 系统 ▎项目介绍：一个多模态 OCR 系统，专门用于从复杂的教育材料，如考试试卷中提取结构化数据，以优化机器学习训练。 支持多种语言，包括日语、韩语和英语，能够处理数学公式、表格、图表等元素，并生成适合 AI 的 JSON 或 Markdown 格式输出。 ▎项目地址：点击打开
@jsmjsmxyz · Post #1108 · 22.12.2020 г., 10:01
#OCR#Tools Newlearner 的 OCR 使用分享（离线篇） 🔌Offline OCR🔌 离线的 OCR 工具主要依赖离线库，处理精度上可能比不上在线接口，但优点是可以进行大批量的 OCR 工作，且处理速度较快。 🔍OwlOCR - 支持对 PDF, PNG, JPEG, GIF 文件进行 OCR - 支持在 iOS 设备上拍照，OwlOCR 上立即进行 OCR 处理 - 离线 OCR 多语言支持，包括简体中文和繁体中文，但 - 免费版保留了大部分功能，付费版可以提高 OCR 处理速度 🔍TextSniper - 小巧轻量，使用方便 - 支持 OCR 结果叠加至剪切板 - 离线多语言支持 - 买断制 app，包含在 Setapp 订阅中 👀 以上提到的几款 OCR 工具都是在 Win/Mac 端使用的，至于移动端我比较推荐的是「白描」。 我对 OCR 识别精度要求不高，因此使用的是 Bob 的免费接口；OCRmyPDF则是我扫描大型 PDF 文档时采取的方案。 🎗「天若 OCR」与「白描」 即将迎来优惠促销活动，有需要的朋友们可以考虑入手。 📘 关联阅读： 1⃣️OCRmyPDF·给你的PDF文档添加文字层 2⃣️alfred-ocr：macOS 上的多接口 Alfred OCR / 翻译插件 频道：@NewlearnerChannel
@jsmjsmxyz · Post #1107 · 22.12.2020 г., 07:13
#OCR#Tools Newlearner 的 OCR 使用分享（在线篇） 通常在图片、PDF文档中提取文字，我们都会使用 OCR(Optical Character Recognition) 技术，今天就和大家分享一下几款比较优秀的 OCR 工具 ☁️Online OCR ☁️ 在线 OCR 大多是调用云 OCR 引擎进行处理，对得到的结果进行优化后再输出，所以精确度、还原度会更高。因为大多数 OCR 接口都需要付费，所以有一定的使用成本。 🔍iText - 使用 Google & 百度 & 腾讯 OCR 接口，识别精准度高 - 独创算法，优化识别结果 - 支持识别后翻译 - 每月免费体验20次，Pro 版支持月/年付订阅 🔍天若OCR - 一款 Windows 平台上的 OCR 工具 - 支持表格识别、竖排识别、LaTex 公式识别、翻译功能 - 支持自定义文本接口 - 提供免费版与付费版，付费版采取买断制 🔍Bob - 本质是一款翻译工具，但其附带的 OCR 功能可以满足日常使用 - 支持自定义文本接口，默认使用百度智能云 OCR 接口 - 半开源，免费 - Bob 的作者十分贴心，在使用文档中给出了各大 OCR 接口（百度、腾讯、搜狗、有道）的申请方式：教程地址 频道：@NewlearnerChannel
@RrOrangeAndFriends · Post #427 · 11.05.2024 г., 06:05
#网站分享#OCR 📝图片文字识别(OCR) 🔗直达链接 🤓 试了一下，个人主观感受如下： 🟠UI 简洁 🟠准确率挺高 🟠识别要验证码 🟠底层使用了GitHub star 2.2k的库 📬投稿 & 群聊🔈频道🔎索引
@ai_machinelearning_big_data · Post #8813 · 20.10.2025 г., 11:10
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍 DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст. Что умеет: - Распознаёт текст на изображениях и в PDF - Работает с документами, таблицами и сложными макетами - Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large - Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8) - MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости. 🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR 🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR 🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf @ai_machinelearning_big_data #ocr#DeepSeek
@RabbitStorm · Post #206 · 18.01.2024 г., 11:04
#夸克网盘#ocr 团子翻译器 团子翻译器是一款基于 OCR 的生肉翻译软件 夸克：https://pan.quark.cn/s/0f5f222cfbb0 Github：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator 🦋频道 @RabbitStorm
@geekhub23 · Post #240 · 22.10.2024 г., 09:05
软件名称：白描 软件链接：https://baimiao.uzero.cn/ 软件介绍：灵动的OCR扫描识别神器。具备高准确度的文字识别、表格识别转Excel、批量识别、识别后翻译、文件扫描等功能。支持网页版 移动端、pc端，有一定的免费额度 #软件#工具#OCR
@Youyousharechannel · Post #14711 · 24.04.2026 г., 11:42
#翻译#OCR 😞STranslate，即用即走的桌面翻译与 OCR 工具 一款基于 WPF 开发的 Windows 翻译与 OCR 工具，集成了 Google、DeepL、OpenAI 等翻译服务，支持划词翻译、截图识别、全文翻译、生词管理和插件市场等功能。 🥰https://stranslate.zggsong.com/ 🧐https://github.com/STranslate/STranslate/releases