神器！使用Python 轻松识别验证码
本文介绍了使用Python进行验证码识别，主要包括安装Tesseract OCR和相关Python库，如`pytesseract`和`opencv-python`。通过Pillow加载验证码图片，使用`pytesseract`进行简单数字验证码识别。对于数字字母混合的验证码，先进行二值化和降噪处理，然后使用`cv2.findContours`分割字符并分别识别。这种方法适用于自动化测试和爬虫中的验证码处理。
【新功能】开放搜索多路召回技术解读
多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的~
打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布！
X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具，集成了AI推理引擎和丰富功能，为图像数据工程师提供一站式解决方案。它支持图像和视频文件的自动标注，提供了包括矩形框、多边形在内的七种标注样式，适应多样化的训练场景需求。X-AnyLabeling内置了多种SOTA级AI模型，如YOLO、SAM系列等，并支持GPU加速和多种数据集格式的导入导出，确保高效的数据处理。此外，它还具备良好的跨平台兼容性，可在多种操作系统上运行，并提供详尽的帮助文档和社区支持，帮助用户轻松上手并解决使用过程中遇到的问题。
秒懂全文：盘点13个各具特色的AI智能阅读助手工具
在当今信息爆炸的时代，AI阅读工具正在革新我们的阅读方式，成为了提高效率、优化阅读体验的关键。这类AI阅读辅助工具，只需要上传文件或者输入链接，便可以直接以聊天对话的形式进行一键总结和智能问答，满足用户AI PDF 阅读、AI文档问答分析、AI音视频总结等多种实用需求，高效提炼信息要点精华，建立属于自己的AI知识管理和信息管理工作流。对此，根据阅读场景，精选了 13 个具有代表性、各具特点的高质量 AI 阅读助手助理。 具体如何选择，见文末总结。
AI与OCR：数字档案馆图像扫描与文字识别技术实现与项目案例
本文介绍了纸质档案数字化的技术流程，包括高精度扫描、图像预处理、自动边界检测与切割、文字与图片分离抽取、档案识别与文本提取，以及识别结果的自动保存。通过去噪、增强对比度、校正倾斜等预处理技术，提高图像质量，确保OCR识别的准确性。平台还支持多字体识别、批量处理和结构化存储，实现了高效、准确的档案数字化。具体应用案例显示，该技术在江西省某地质资料档案馆中显著提升了档案管理的效率和质量。