为什么不能得到代码效果?

A:可以的,识别和检测模块是解耦的。如果想对检测部署,需要自己修改一下main函数, 只保留检测相关就可以:

Q3.4.28: PP-OCR系统中,文本检测的结果有置信度吗?

A:文本检测的结果有置信度,由于推理过程中没有使用,所以没有显示的返回到最终结果中。如果需要文本检测结果的置信度,可以在的155行,添加scores信息。这样,在的197行,就可以拿到文本检测的scores信息。

Q3.4.29: DB文本检测,特征提取网络金字塔构建的部分代码在哪儿?

A:特征提取网络金字塔构建的部分:。ppocr/modeling文件夹里面是组网相关的代码,其中architectures是文本检测或者文本识别整体流程代码;backbones是骨干网络相关代码;necks是类似与FPN的颈函数代码;heads是提取文本检测或者文本识别预测结果相关的头函数;transforms是类似于TPS特征预处理模块。更多的信息可以参考。

A:目前Paddle的预测库是支持华为鲲鹏920CPU的,但是OCR还没在这些芯片上测试过,可以自己调试,有问题反馈给我们。

A:如果你的预测库是自己编译的,那么你的nb文件也要自己编译,用同一个lite版本。不能直接用下载的nb文件,因为版本不同。

A:实例化多个paddleocr服务,然后将服务注册到注册中心,之后通过注册中心统一调度即可,关于注册中心,可以搜索eureka了解一下具体使用,其他的注册中心也行。

Q3.4.34: 2.0训练出来的模型,能否在1.1版本上进行部署?

A:这个是不建议的,2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。

  1. T4 GPU没有主动散热,因此在测试的时候需要在每次infer之后需要sleep 30ms,否则机器容易因为过热而降频(inference速度会变慢),温度过高也有可能会导致宕机。

  2. T4在不使用的时候,也有可能会降频,因此在做benchmark的时候需要锁频,下面这两条命令可以进行锁频。

Q3.4.36: DB有些框太贴文本了反而去掉了一些文本的边角影响识别,这个问题有什么办法可以缓解吗?

A:可以把后处理的参数unclip_ratio适当调大一点。

A:有2种方法可以解决这个问题:

  1. 将paddle预测库和opencv库的地址添加到系统环境变量中。

  2. 将提示缺失的dll文件拷贝到编译产出的ocr_system.exe文件夹中。

Q3.4.38:想在Mac上部署,从哪里下载预测库呢?

A:Mac上的Paddle预测库可以从这里下载:

Q3.4.39:内网环境如何进行服务化部署呢?

A:仍然可以使用PaddleServing或者HubServing进行服务化部署,保证内网地址可以访问即可。

}

有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id。以支持业务中的高并发场景。比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+。明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息。

在插入数据库之前,我们需要给这些消息、订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库。对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序。

Twitter的snowflake算法是这种场景下的一个典型解法。先来看看snowflake是怎么一回事,见下图

首先确定我们的数值是64位,int64类型,被划分为四部分,不含开头的第一个bit,因为这个bit是符号位。用41位来表示收到请求时的时间戳,单位为毫秒,然后五位来表示数据中心的id,然后再五位来表示机器的实例id,最后是12位的循环自增id(到达11后会归0)。

这样的机制可以支持我们在同一台机器上,同一毫秒内产生2 ^ 12 = 4096条消息。一秒共/bwmarrin/snowflake 是一个相当轻量化的snowflake的Go实现。其文档对各位使用的定义见下图

和标准的snowflake完全一致。使用上比较简单:

在实际应用中,我们很少直接向搜索引擎中写入数据。更为常见的方式是,将MySQL或其它关系型数据中的数据同步到搜索引擎中。而搜索引擎的使用方只能对数据进行查询,无法进行修改和删除。

常见的同步方案有两种:

通过时间戳进行增量数据同步

这种同步方式与业务强绑定,例如WMS系统中的出库单,我们并不需要非常实时,稍微有延迟也可以接受,那么我们可以每分钟从MySQL的出库单表中,把最近十分钟创建的所有出库单取出,批量存入es中,取数据的操作需要执行的逻辑可以表达为下面的SQL:

当然,考虑到边界情况,我们可以让这个时间段的数据与前一次的有一些重叠:

业界使用较多的是阿里开源的Canal,来进行binlog解析与同步。canal会伪装成MySQL的从库,然后解析好行格式的binlog,再以更容易解析的格式(例如json)发送到消息队列。

由下游的Kafka消费者负责把上游数据表的自增主键作为es的文档的id进行写入,这样可以保证每次接收到binlog时,对应id的数据都被覆盖更新为最新。MySQL的Row格式的binlog会将每条记录的所有字段都提供给下游,所以在向异构数据目标同步数据时,不需要考虑数据是插入还是更新,只要一律按id进行覆盖即可。

这种模式同样需要业务遵守一条数据表规范,即表中必须有唯一主键id来保证我们进入es的数据不会发生重复。一旦不遵守该规范,那么就会在同步时导致数据重复。当然,你也可以为每一张需要的表去定制消费者的逻辑,这就不是通用系统讨论的范畴了。

如果我们不考虑均衡的话,现在有n个服务节点,我们完成业务流程只需要从这n个中挑出其中的一个。有几种思路:

1、按顺序挑: 例如上次选了第一台,那么这次就选第二台,下次第三台,如果已经到了最后一台,那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把服务节点信息都存储在数组中,每次请求完成下游之后,将一个索引后移即可。在移到尽头时再移回数组开头处。
2、随机挑一个: 每次都随机挑,真随机伪随机均可。假设选择第 x 台机器,那么x可描述为/coreos/etcd/client"
 

}

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