TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.
Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks
Пребарај: #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