CARAAMATA VIRGOLA✍🏻📕
Tra soggetto è verbo non ci vai mai: è proprio vero?
Usi e abusi di uno tra i segni di punteggiatura più sovversivi
#scrittura#writingtips
✍🏻Regola vuole che tra soggetto e verbo la virgola non ci vada mai. Ma proprio mai? Secondo il linguista Serianni, invece, non va considerato sempre un errore ed è ammessa quando ci sono, per esempio, soggetti espansi (esempio: questa moda delle gonne corte senza orlo, rovina lo stile).
In quali altri casi NON va usata?
✅ Tra verbo e complemento oggetto (Ho visto, un bel film).
✅ Tra verbo essere e parte nominale (Picasso è, il più grande artista).
✅ Quando ci sono complementi introdotti da preposizioni (Io amo i pomeriggi, di sole).
Quando si consiglia di usarla?
✅ Negli elenchi di nomi e aggettivi.
✅ Per collegare tra loro due o più frasi quando non sono introdotte da congiunzioni coordinative come "e" e "ma".
✅ Prima di un'apposizione (Ho chiamato Rossi, medico generico).
✅ Dopo il vocativo (Caro amico, ecco che cosa capita).
✅ Nel caso di incisi. In questo caso le virgole sono due (Lo dico, qui e ora, io rinuncio).
✅ Per dividere subordinate e principale (Anche se non c'è molto sole, metto il cappello).
@writingway
🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
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/
🦉 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
📄 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