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  • DOWS命令里运行javac老是提示未结束的字符文字是怎么回事啊 截图如下:![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201910/12/1570814115_215759.png)
  • 输入格式:输入在一行中给出一个长度不超过 1000 的字符串。字符串由 ASCII 码表中任意可见字符及空格组成,至少包含 1 个英文字母,以回车结束(回车不算在内)。输出格式:在一行中输出出现频率最高的那个英文字母...

    999154e2246a4df6cc5d60c20b4198ef.png

    题目描述:

    请编写程序,找出一段给定文字中出现最频繁的那个英文字母。

    输入格式:

    输入在一行中给出一个长度不超过 1000 的字符串。字符串由 ASCII 码表中任意可见字符及空格组成,至少包含 1 个英文字母,以回车结束(回车不算在内)。

    输出格式:

    在一行中输出出现频率最高的那个英文字母及其出现次数,其间以空格分隔。如果有并列,则输出按字母序最小的那个字母。统计时不区分大小写,输出小写字母。

    输入样例:

    This 

    输出样例:

    e 

    f9cdb9d97669dda9236b23eed6c91308.png

    解题思路:

    注意:只统计字母!统计时不区分大小写,输出小写字母!

    1. 我们可以考虑先将所有字母转换为小写

    2.用C++map来统计每个字符的数量,然后找到数量最多的字符输出即可。

    3.还需要考虑字母数量相同的情况,比较其ASCII码,ASCII码越小字母序就越小

    88330288075777a4495a80e83bb6f38f.png

    任何复杂的问题,都会被一步一步推向简单。

    解题步骤:

    1.输入

    #include 

    2.将字母转换为小写字母,统计每个字母的数量

    map

    3.遍历找出最大值,输出

    因为是按照ASCII码由低到高遍历,所以不必再用多余的条件判断两个字母数量相等的情况

    int 

    352d27d3dd179d3e4e011532ba3a94fa.png

    编译器

    C

    完整代码

    #include 

    运行截图

    7e90eb08e062601ce6146d3bd80f5397.png
    准确输出

    提交结果

    8bdf681369e362f5960c446b618fda24.png
    答案正确

    Nice!Nice!Nice!

    搞定!

    91ee4f27cde1fb5c7dda49eb70e03da1.png
    展开全文
  • 错误如下: F:\work\alms\alms-web\src\main\java\com\lmscn\lms\action\admin\ExamAction.javaError:(293,...'Error:(293, 81) java: 非法字符: \8451Error:(293, 83) java: 未结束的字符文字Error:(293, 82) java:

    错误如下:

    F:\work\alms\alms-web\src\main\java\com\lmscn\lms\action\admin\ExamAction.java
    Error:(293, 74) java: 需要';'
    Error:(293, 81) java: 非法字符: \8451
    Error:(293, 83) java: 未结束的字符串文字
    Error:(293, 82) java: 不是语句
    Error:(295, 73) java: 未结束的字符串文字
    F:\work\alms\alms-web\src\main\java\com\lmscn\lms\tool\ImportStudentTool.java
    Error:(31, 77) java: 需要')'
    Error:(31, 84) java: 非法字符: \57790
    Error:(31, 91) java: 非法字符: \9494
    Error:(31, 93) java: 非法字符: \65533
    Error:(31, 92) java: 不是语句
    Error:(35, 77) java: 需要')'
    Error:(35, 84) java: 非法字符: \57790
    Error:(35, 95) java: 未结束的字符串文字
    Error:(39, 77) java: 需要')'
    Error:(39, 84) java: 非法字符: \57798
    Error:(39, 86) java: 需要';'
    Error:(39, 100) java: 不是语句
    Error:(39, 108) java: 需要';'
    Error:(39, 120) java: 非法字符: \9494
    Error:(39, 112) java: 不是语句
    Error:(39, 122) java: 非法字符: \65533
    Error:(39, 121) java: 不是语句
    Error:(100, 77) java: 需要')'
    Error:(100, 84) java: 非法字符: \57790
    Error:(100, 91) java: 非法字符: \9494
    Error:(100, 93) java: 非法字符: \65533
    Error:(100, 92) java: 不是语句
    Error:(104, 77) java: 需要')'

    解决办法: 

    修改当前工程目录下 .idea/encodings.xml文件中的编码全部为UTF-8,如下:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

    <project version="4">

      <component name="Encoding" native2AsciiForPropertiesFiles="true" defaultCharsetForPropertiesFiles="UTF-8">

        <file url="file://$PROJECT_DIR$" charset="UTF-8" />

        <file url="file://$PROJECT_DIR$/ticket-app-core" charset="UTF-8" />

        <file url="file://$PROJECT_DIR$/ticket-app-remote" charset="UTF-8" />

        <file url="file://$PROJECT_DIR$/ticket-app-task" charset="UTF-8" />

        <file url="file://$PROJECT_DIR$/ticket-app-web" charset="UTF-8" />

        <file url="PROJECT" charset="UTF-8" />

      </component>

    </project>


    有的时候,可能虽然这样修改了,但是某些文件还是会编译出现错误:错误: 编码UTF-8的不可映射字符

    原因时,这些文件的编码可能被修改了,比如从GBK改成了UTF-8,导致中文乱码,所以编码的时候出现错误

    展开全文
  • 需要包括2个步骤:文字检测:解决问题是哪里有文字文字的范围有多少文字识别:对定位好的文字区域进行识别,主要解决问题是每个文字是什么,将图像中的文字区域进转化为字符信息。图1 文字识别步骤文字检测...

    e8714f0720c7c0631a5b9ae55c690e2c.png

    文字识别也是图像领域一个常见问题。然而,对于自然场景图像,首先要定位图像中的文字位置,然后才能进行识别。

    所以一般来说,从自然场景图片中进行文字识别,需要包括2个步骤:

    • 文字检测:解决的问题是哪里有文字,文字的范围有多少
    • 文字识别:对定位好的文字区域进行识别,主要解决的问题是每个文字是什么,将图像中的文字区域进转化为字符信息。

    bc72724dd529e634d853550286cb0f74.png
    图1 文字识别的步骤

    文字检测类似于目标检测,即用 box 标识出图像中所有文字位置。对于文字检测不了解的读者,请参考本专栏文章:

    场景文字检测—CTPN原理与实现zhuanlan.zhihu.com
    42ce142e411ec9f977b388ec8da42db3.png

    本文的重点是如何对已经定位好的文字区域图片进行识别。假设之前已经文字检测算法已经定位图中的“subway”区域(红框),接下来就是文字识别。

    0b3a84e17dc546396fb1852d22525c2b.png
    图2 文字检测定位文字图像区域

    基于RNN文字识别算法主要有两个框架:

    039c62bfcfbe6408228205133ef04f7b.png
    图3 基于RNN文字识别2种基本算法框架
    1. CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC)
    2. CNN+Seq2Seq+Attention

    本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow 1.15实现代码如下。本文介绍的CRNN网络结构都基于此代码。另外该代码已经支持不定长英文识别。

    bai-shang/crnn_ctc_ocr_tfgithub.com
    0f0a50fbe951e9e54adea23aa0e56e89.png

    需要说明该代码非常简单,只用于原理介绍,不保证泛化性等工程问题,也请勿提问。

    CRNN基本网络结构

    2eca1d62a942a59b85000e6cc8dcdc2c.png
    图4 CRNN网络结构(此图按照本文给出的github实现代码画的)

    整个CRNN网络可以分为三个部分:

    假设输入图像大小为

    ,注意提及图像都是
    形式。
    • Convlutional Layers

    这里的卷积层就是一个普通的CNN网络,用于提取输入图像的Convolutional feature maps,即将大小为

    的图像转换为
    大小的卷积特征矩阵,网络细节请参考本文给出的实现代码。
    • Recurrent Layers

    这里的循环网络层是一个深层双向LSTM网络,在卷积特征的基础上继续提取文字序列特征。对RNN不了解的读者,建议参考:

    完全解析RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制zhuanlan.zhihu.com
    4981071c392d5a774987827d7192e8ca.png

    所谓深层RNN网络,是指超过两层的RNN网络。对于单层双向RNN网络,结构如下:

    9c72206d8fd57ede3b9259a4ddce3b79.png
    图5 单层双向RNN网络

    而对于深层双向RNN网络,主要有2种不同的实现:

    tf

    6f7d5029e282d0cafe8cc2846ed77fd7.png
    图6 深层双向RNN网络
    tf

    1582dcaba65f8a49d820825166461dc3.png
    图7 stack形深层双向RNN网络

    在CRNN中显然使用了第二种stack形深层双向结构。

    由于CNN输出的Feature map是

    大小,所以对于RNN最大时间长度
    (即有25个时间输入,每个输入
    列向量有
    )。
    • Transcription Layers

    将RNN输出做softmax后,为字符输出。

    关于代码中输入图片大小的解释:

    在本文给出的实现中,为了将特征输入到Recurrent Layers,做如下处理:

    • 首先会将图像在固定长宽比的情况下缩放到
      大小(
      代表任意宽度)
    • 然后经过CNN后变为
    • 针对LSTM设置
      ,即可将特征输入LSTM。

    所以在处理输入图像的时候,建议在保持长宽比的情况下将高缩放到

    ,这样能够尽量不破坏图像中的文本细节(当然也可以将输入图像缩放到固定宽度,但是这样由于破坏文本的形状,肯定会造成性能下降)。

    考虑训练Recurrent Layers时的一个问题:

    d166a6b45015be6d9293e81f1481caf8.png
    图8 感受野与RNN标签的关系

    对于Recurrent Layers,如果使用常见的Softmax cross-entropy loss,则每一列输出都需要对应一个字符元素。那么训练时候每张样本图片都需要标记出每个字符在图片中的位置,再通过CNN感受野对齐到Feature map的每一列获取该列输出对应的Label才能进行训练,如图9。

    在实际情况中,标记这种对齐样本非常困难(除了标记字符,还要标记每个字符的位置),工作量非常大。另外,由于每张样本的字符数量不同,字体样式不同,字体大小不同,导致每列输出并不一定能与每个字符一一对应。

    当然这种问题同样存在于语音识别领域。例如有人说话快,有人说话慢,那么如何进行语音帧对齐,是一直以来困扰语音识别的巨大难题。

    0e8c190f8443a54dc73fd486126e4dda.png
    图9

    所以CTC提出一种对不需要对齐的Loss计算方法,用于训练网络,被广泛应用于文本行识别和语音识别中。

    Connectionist Temporal Classification(CTC)详解

    在分析过程中尽量保持和原文符号一致。

    Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networksftp.idsia.ch

    整个CRNN的流程如图10。先通过CNN提取文本图片的Feature map,然后将每一个channel作为

    的时间序列输入到LSTM中。

    b95275cd25fc49be7aa0a173f0de5adf.png
    图10 CRNN+CTC框架

    为了说明问题,我们定义:

    • CNN Feature map

    Feature map的每一列作为一个时间片输入到LSTM中。设Feature map大小为

    (图11中
    )。下文中的时间序列
    都从
    开始,即

    定义为:

    df9d005d048d1f59b31ac83c8643765a.png

    其中

    每一列
    为:

    0e82fbf16be73692b2141fd6c23e7d25.png
    • LSTM

    LSTM的每一个时间片后接softmax,输出

    是一个后验概率矩阵,定义为:

    cf61654a834e672b8b40e7e58fe0fd97.png

    其中,

    的每一列
    为:

    15eb4a966be142ff0c8d87e9217b9cda.png

    其中

    代表需要识别的字符集合长度。由于
    是概率,所以服从概率假设:

    每一列进行
    操作,即可获得每一列输出字符的类别。

    那么LSTM可以表示为:

    68a39e8102f183e7b2a8c346343c085d.png

    其中

    代表LSTM的参数。LSTM在输入和输出间做了如下变换:

    f0b72cd0bbb36d66d1bf52834e12ae32.png

    378c08ca1cf2b7da66951cf5992f0095.png
    图11
    • 空白blank符号

    如果要进行

    的26个英文字符识别,考虑到有的位置没有字符,定义插入blank的字符集合:

    f254e10d3509148f214f318946a9a4ad.png

    其中blank表示当前列对应的图像位置没有字符(下文以

    符号表示blank)。
    • 关于
      变换

    定义变换

    如下(原文是大写的
    ,知乎没这个符号):

    0ae9a807811935b70c346d43638fcef6.png

    其中

    是上述加入blank的长度为
    的字符集合,经过
    变换后得到原始
    ,显然对于
    的最大长度有

    举例说明,当

    时:

    643780d4c6630dda41247a6e1a920b91.png

    对于字符间有blank符号的则不合并:

    43493fd5ee74cf8bbe0d62a2bb275ed8.png

    当获得LSTM输出

    后进行
    变换,即可获得输出结果。显然
    变换不是单对单映射,例如对于不同的
    都可获得英文单词state。同时
    成立。

    那么CTC怎么做?

    对于LSTM给定输入

    的情况下,输出为
    的概率为:

    ceb7951ffdf90d437538a1584c0332fe.png

    其中

    代表所有经过
    变换后是
    的路径

    其中,对于任意一条路径

    有:

    def109ef955af433e6969f15dc7e10ab.png

    注意这里的

    中的
    ,下标
    表示
    路径的每一个时刻;而上面
    的下标表示不同的路径。两个下标含义不同注意区分。

    *注意上式

    成立有条件,此项不做进一步讨论,有兴趣的读者请自行研究。

    如对于

    的路径
    来说:

    dab5b143e54f2463caeeee4b7ea3b885.png

    实际情况中一般手工设置

    ,所以有非常多条
    路径,即
    非常大,无法逐条求和直接计算
    。所以需要一种快速计算方法。

    CTC的训练目标

    65ad7e03db25c7cf769f0624ab506f3d.png
    图14

    CTC的训练过程,本质上是通过梯度

    调整LSTM的参数
    ,使得对于输入样本为
    时使得
    取得最大。

    例如下面图14的训练样本,目标都是使得

    时的输出
    变大。

    5fd31304a643f289dd84ee6caa490946.png
    图14

    CTC借用了HMM的“向前—向后”(forward-backward)算法来计算

    要计算

    ,由于有blank的存在,定义路径
    为在路径
    每两个元素以及头尾插入blank。那么对于任意的
    都有
    (其中
    )。如:

    b36184268b1d1444c7eb439a29362d77.png

    显然

    ,其中
    是路径的最大长度,如上述例子中

    定义所有经

    变换后结果是
    且在
    时刻结果为
    (记为
    )的路径集合为

    求导:

    990b724ee33defaafe66df8aef91afeb.png

    注意上式中第二项与

    无关,所以:

    5c19098ef9918e9d89ad1fdcaeed9ec2.png

    而上述

    就是恰好与概率
    相关的路径,即
    时刻都经过
    (
    )。

    举例说明,还是看上面的例子

    (这里的下标
    代表不同的路径):

    6f933115174355ba73bc2bb14d096c53.png
    图15

    蓝色路径

    139b5f47e4998dd9df93906451f1e2b9.png

    红色路径

    8b26fbd06725f8f6ab253069f6b789c5.png

    还有

    没有画出来。

    时恰好都经过
    (此处下标代表路径
    时刻的字符)。所有类似于
    经过
    变换后结果是
    且在
    的路径集合表示为

    观察

    。记
    蓝色为
    红色路径为
    可以表示:

    161f9af1e7a09ce756c342d7753e7d08.png

    那么

    可以表示为:

    381e7be3440ccea1bdcd484539409976.png

    计算:

    7c48a6a072ba01c82db5cf99bf6f1317.png

    为了观察规律,单独计算

    ec55e60fb211775643e20783554e50ce.png

    不妨令:

    86d8baf9a81c10b664c589e610cb37a1.png

    那么

    可以表示为:

    7859a2f2f6a0827126f3e2b65345670b.png

    推广一下,所有经过

    变换为
    的路径(即
    )可以写成如下形式:

    f47a57790a83c8fb07562b08182ca140.png

    进一步推广,所有经过

    变换为
    的路径(即
    )也都可以写作:

    4997646731f1146ce881d84b740933c4.png

    所以,定义前向递推概率和

    对于一个长度为

    的路径
    ,其中
    代表该路径前
    个字符,
    代表后
    个字符。

    6c18f813cd38e14129881a94f7bcf404.png

    其中

    表示前
    个字符
    经过
    变换为的
    的前半段子路径。
    代表了
    时刻经过
    的路径概率中
    概率之和,即前向递推概率和。

    由于当

    时路径只能从blank或
    开始,所以
    有如下性质:

    0139f1591864fe187ec8455b923db154.png

    如上面的例子中

    ,
    ,
    。对于所有
    路径,当
    时只能从blank和
    字符开始。

    087b16d96ee215371d6559ad25eabbcf.png
    图16

    图16是

    时经过压缩路径后能够变为
    的所有路径
    。观察图15会发现对于
    有如下递推关系:

    38db35fa3f0589a92e3f10052b7fc4a1.png

    也就是说,如果

    时刻是字符
    ,那么
    时刻只可能是字符
    三选一,否则经过
    变换后无法压缩成

    那么更一般的:

    2d8359b569653ca30aaf260ec094a2db.png

    同理,定义反向递推概率和

    25877ca0672355dde3d126add15bfdc8.png

    其中

    表示后
    个字符
    经过
    变换为的
    的后半段子路径。
    代表了
    时刻经过
    的路径概率中
    概率之和,即反向递推概率和。

    由于当

    时路径只能以blank或
    结束,所以有如下性质:

    6d92ad248e45a15a0b69fb41bf595659.png

    如上面的例子中

    ,
    ,
    ,
    。对于所有
    路径,当
    时只能以
    (blank字符)或
    字符结束。

    观察图15会发现对于

    有如下递推关系

    63b16752e649c0b9e39ae65d429bf732.png

    同理,对于
    有如下递推关系:

    736c44fdccdc099dc79a6fb3db76ba9a.png

    那么forward和backward相乘有:

    4d148406be8b45d8e949a10897e48ffc.png

    或:

    43bf07a931b3e49b0ba5ab75d55fcfe4.png

    注意,

    可以通过图16的关系对应,如

    对比

    :

    01f44ae8a069e2ff107d53222aa5dca1.png

    可以得到

    与forward和backward递推公式之间的关系:

    e3c9200f4198a33e8e7081e5e889bc48.png

    * 为什么有上式

    成立呢?

    回到图15,为了方便分析,假设只有

    共4条在
    时刻经过字符
    变换为
    的路径,即 :

    bae901a23071ef34b3c0e0e572c76ec5.png

    那么此时(注意虽然表示路径用

    加法,但是由于
    两件独立事情同时发生,所以
    路径的概率
    是乘法):

    bbc6fca3e8501fbbe41eb776d2d3439d.png

    则有:

    b57b433cee9cba703c84759c73cae29e.png

    训练CTC

    对于LSTM,有训练集合

    ,其中
    是图片经过CNN计算获得的Feature map,
    是图片对应的OCR字符label(label里面没有blank字符)。

    现在我们要做的事情就是:通过梯度

    调整LSTM的参数
    ,使得对于输入样本为
    时有
    取得最大。
    所以如何计算梯度才是核心。

    单独来看CTC输入(即LSTM输出)

    矩阵中的某一个值
    (注意
    含义相同,都是在
    的概率):

    342855eeafa14ca5dd4b2ac4b1fd0990.png

    上式中的

    是通过递推计算的常数,任何时候都可以通过递推快速获得,那么即可快速计算梯度
    ,之后梯度上升算法你懂的。

    CTC编程接口

    在Tensorflow中官方实现了CTC接口:

    tf

    在Pytorch中需要使用针对框架编译的warp-ctc:https://github.com/SeanNaren/warp-ctc

    2020.4更新,目前Pytorch已经有CTC接口:

    torch

    CTC总结

    CTC是一种Loss计算方法,用CTC代替Softmax Loss,训练样本无需对齐。CTC特点:

    • 引入blank字符,解决有些位置没有字符的问题
    • 通过递推,快速计算梯度

    看到这里你也应该大致了解MFCC+CTC在语音识别中的应用了(图17来源)。

    5a9315e9e317f87686b165d781107a38.png
    图17 MFCC+CTC在语音识别中的应用

    CRNN+CTC总结

    这篇文章的核心,就是将CNN/LSTM/CTC三种方法结合:

    • 首先CNN提取图像卷积特征
    • 然后LSTM进一步提取图像卷积特征中的序列特征
    • 最后引入CTC解决训练时字符无法对齐的问题

    即提供了一种end2end文字图片识别算法,也算是方向的简单入门。

    特别说明

    一般情况下对一张图像中的文字进行识别需要以下步骤

    1. 定位文稿中的图片,表格,文字区域,区分文字段落(版面分析)
    2. 进行文本行识别(识别)
    3. 使用NLP相关算法对文字识别结果进行矫正(后处理)

    本文介绍的CRNN框架只是步骤2的一种识别算法,其他非本文内容。CTC你学会(fei)了么?

    想了解其他文字识别方法,请点这里:

    文字识别方法整理zhuanlan.zhihu.com
    effc519badebb95d363b36e485726e61.png

    求求你们点个赞吧!

    本文章只是介绍ctc原理,不包含1v1辅导服务。

    个人工程问题切勿私聊:如何做毕设、领导要求识别身份证和发票、在xxx数据集效果、关于xxx代码的xxx问题

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  • 题目难度: 简单 原题链接 今天继续更新程序员面试金典系列, 大家在公众号 算法精选 里回复 面试金典 就能看到...若“压缩”后的字符串没有变短,则返回原先的字符串。你可以假设字符串中只包含大小写英文字母(a 至...

    235df97848df2c7bbe857072efdafd6a.png
    题目难度: 简单
    原题链接
    今天继续更新程序员面试金典系列, 大家在公众号 算法精选 里回复 面试金典 就能看到该系列当前连载的所有文章了, 记得关注哦~

    题目描述

    字符串压缩。利用字符重复出现的次数,编写一种方法,实现基本的字符串压缩功能。比如,字符串 aabcccccaaa 会变为 a2b1c5a3。若“压缩”后的字符串没有变短,则返回原先的字符串。你可以假设字符串中只包含大小写英文字母(a 至 z)。

    示例 1:

    输入:"aabcccccaaa" 输出:"a2b1c5a3"

    示例 2:

    输入:"abbccd" 输出:"abbccd" 解释:"abbccd"压缩后为"a1b2c2d1",比原字符串长度更长。

    提示:

    字符串长度在[0, 50000]范围内。

    题目思考

    1. 需要维护哪些变量?

    解决方案

    思路

    • 分析题目, 我们只需要维护当前字符 cur 和其出现次数 cnt 即可
    • 首先判断原始字符串是否为空, 不为空的话就可以将当前字符初始化为头一个字符了, 同时 cnt 初始化为 1
    • 如果遍历到的字符和当前字符不同, 就把当前字符连带其次数追加到结果中, 同时重置 cur 和 cnt; 相同则 cur 不变, cnt 加 1
    • 特别注意遍历结束后, 也需要将当前字符及其次数追加到结果中
    • 最后若结果长度没有更短, 就用原始字符串

    复杂度

    • 时间复杂度 O(N): 需要遍历字符串一遍
    • 空间复杂度 O(1): 只使用了几个变量

    代码

    class 
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空空如也

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未结束的字符文字