基于计算机视觉的文字识别软件设计与实现

文字识别技术作为人工智能领域的重要分支,利用计算机视觉对图像中的文字进行检测、识别和转换,已广泛应用于文档数字化、自动化表单处理等多个场景,提升了信息处理的效率和准确性。计算机视觉技术通过模拟人眼的视觉感知,使计算机能够从图像或视频中识别出文字信息。本文详细探讨了基于计算机视觉的文字识别软件设计与实现,从文字识别技术的基本概念出发,深入分析了计算机视觉技术在文字识别中的关键应用,包括图像处理和特征提取等,并通过案例分析,为未来的研究方向和技术改进提供了参考。

基于Transformer模型的学情预警系统

学情预警是学生管理工作的重要组成,是日常教学管理和教学改革的重要参考。目前学情预警主要面临学情评价不全面、预警不及时的问题。本文提出了一种基于Transformer模型的学情预警系统,分为数据存储、预测系统和可视化界面三个部分。数据存储通过ETL工具将相关数据提取至数据仓库;预测系统使用Transformer模型根据学生历史数据和风险指数推测本学期课程成绩;可视化界面将预警结果分层并展示。经实验验证,系统准确性能够满足使用需求,使相关人员更及时更全面了解学生的学习状态,开展相关工作。

基于Hadoop平台的岗位需求分析——以计算机软件行业为例

近年来,随着高校毕业生人数不断上升,毕业生就业竞争压力与日俱增。本文以计算机软件行业为例,设计并实现了一种基于大数据技术的行业招聘信息分析系统。利用Scrapy爬虫框架采集网络招聘数据,在Hadoop平台上,使用MapReduce对空值、重复值、异常值等异常数据进行数据预处理后,储存于HDFS分布式文件系统。之后选取行业、职位、地域等多个维度对行业招聘需求进行分析,挖掘出针对高职院校人才招聘的精准需求,并使用Java Web进行数据可视化展示。实践表明,计算机软件行业在职位、地域上存在较大差别,该系统能够为大学生在职业生涯规划上提供更有效的决策。