plsqldev1106x64_中文语言包

最新 PLSQL Developer v11.0.6.1766 官方正式版+注册机+最新完整官方简体中文语言包。另外内有连接64位Oracle 11g的解决方案。Enjoy！

最新repotbuilder 14 chinese languages packages for delphi Xe2简体中文语言包，本人制作，使用方法： rem copy language support copy rbPrint.res 到RBuilder\Lib\Win32\rbPrint.res copy rbIDE.res 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbIDE.res copy rbDADE.res 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbDADE.res copy rbRAP.res 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbRAP.res copy rbPrint.cst 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbPrint.cst copy rbIDE.cst 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbIDE.cst copy rbDADE.cst 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbDADE.cst copy rbRAP.cst 到RBuilderXe\Lib\Win32\rbRAP.cst XP/win7 X32: copy rbPrint.cst C:\Windows\System32\rbPrint.cst copy rbIDE.cst C:\Windows\System32\rbIDE.cst copy rbDADE.cst C:\Windows\SysWOW64\rbDADE.cst copy rbRAP.cst C:\Windows\SysWOW64\rbRAP.cst win7 x64: copy rbPrint.cst C:\Windows\SysWOW64\rbPrint.cst copy rbIDE.cst C:\Windows\SysWOW64\rbIDE.cst copy rbDADE.cst C:\Windows\SysWOW64\rbDADE.cst copy rbRAP.cst C:\Windows\SysWOW64\rbRAP.cst

本文介绍了Tesseract OCR引擎的最新中文简体语言包chi-sim.traineddata，该语言包支持简体中文的文字识别，适用于需要进行中文文本识别的项目和应用。文章详细说明了语言包的下载和使用方法，包括如何将文件放置到Tesseract的tessdata目录中，以及如何运行Tesseract进行中文简体文字识别。此外，还提供了贡献、许可证和联系方式等信息，鼓励用户参与改进和反馈问题。 OCR技术，即光学字符识别技术，是一种将印刷或手写文字转换成机器编码文本的技术。Tesseract是一款广泛使用的开源OCR引擎，它由HP实验室开发，后来由Google赞助，现在是一个由Google支持的开源项目。它支持多种操作系统平台，并能识别多种语言的文字。 Tesseract的主要功能是通过分析图像文件中的文字布局，确定文字的边界，然后提取文字数据。它采用的算法可以识别图像中的文本，并将其转换成文字文件，支持多种图像格式，如JPEG, PNG, TIFF, GIF等。Tesseract的准确性很高，并且易于集成到各种应用程序中。 最近，Tesseract推出了中文简体语言包，这一语言包专门针对简体中文进行了优化。中文识别任务通常比较复杂，因为中文字符数量庞大且形状复杂。Tesseract的中文语言包采用了先进的训练技术，能够识别高达数千个中文字符，包括常用汉字、繁体字和部分特殊字符，这对于中文OCR应用来说是一个巨大的进步。 在使用Tesseract进行中文识别时，首先需要下载对应的中文语言包文件。下载之后，需要将这个文件放置到Tesseract安装目录下的tessdata文件夹中。这样做的目的是为了确保OCR引擎在处理中文数据时能够正确加载必要的语言资源。接下来，用户可以通过命令行或者调用API的方式，指定Tesseract使用新的中文语言包来识别图像中的文字。 此外，Tesseract的使用说明中还包括了如何编译和安装Tesseract OCR引擎本身的指导，以及如何对Tesseract进行配置和优化，以适应不同的使用环境和需求。文档中还提供了一些实际应用的案例，帮助开发者更好地理解如何将Tesseract整合到实际项目中。 为了促进社区的互动和项目的持续改进，Tesseract的官方文档中还提供了贡献指南，鼓励用户为项目贡献代码、提出改进意见或者报告遇到的问题。此外，文档中还列出了Tesseract的许可证信息，明确了软件的使用条件和约束，确保了项目的合法合规性。 在Tesseract的使用和贡献过程中，用户可以联系官方支持邮箱或访问其社区论坛来获取帮助和交流经验。这样的社区支持对于遇到问题的用户来说是非常宝贵的资源，有助于用户更快地解决问题并提高使用效率。 Tesseract中文语言包的推出，为进行中文文本识别的项目和应用提供了强有力的支持。通过下载、配置和使用中文语言包，开发者和用户可以更容易地将Tesseract集成到他们的应用程序中，实现高质量的中文文字识别功能。

Tesseract是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，由HP公司在1985年开发，并在2005年由Google接手维护。它能够识别图像中的文字，将扫描文档、图片或PDF转换为可编辑和可搜索的文本。Tesseract以其强大的性能和灵活性在开源社区中广受欢迎。 **中文识别的挑战** 虽然Tesseract在英文和其他多种语言上的识别效果非常出色，但在中文识别方面，由于汉字的复杂性和多样性，Tesseract的默认配置可能无法提供最佳的识别效果。中文包含数千个字符，每个字符有多种不同的写法，这对任何OCR系统来说都是一个巨大的挑战。 **chi_sim语言包** "chi_sim"是Tesseract针对简体中文的特定语言包。这个语言包是经过多次训练优化后的版本，与网络上常见的17M或40M大小的中文语言包相比，其识别准确率有显著提升。chi_sim训练数据集包含了大量简体中文字符和词语，使得Tesseract在处理中文文本时能更好地理解上下文和识别复杂字符。

包含：TortoiseSVN-1.8.0.24401-x64-svn-1.8.0.msi、VisualSVN-Server-4.2.2-x64.msi、Setup-Subversion-1.8.0-1.msi、LanguagePack_1.8.0.24401-x64-zh_CN.msi

【TortoiseSVN客户端】 TortoiseSVN是一款基于Subversion（SVN）版本控制系统，专为Windows用户设计的图形界面工具。它提供了一套直观的右键菜单集成，使得用户可以在Windows资源管理器中方便地进行版本控制操作。TortoiseSVN-1.14.0.28885-x64-svn-1.14.0.msi是该客户端的安装程序，版本号为1.14.0，适用于64位操作系统。此版本包含了一些重要的功能和改进，例如： 1. **版本控制**：用户可以对文件和项目进行版本控制，记录每次修改，便于回溯和协同工作。 2. **提交与更新**：允许用户将本地更改提交到服务器，同时可以从服务器获取最新版本的文件。 3. **差异比较**：提供文件和目录的差异查看，帮助用户了解版本间的改动。 4. **合并冲突**：当多人修改同一文件时，TortoiseSVN可以帮助解决合并冲突。 5. **分支与标签**：支持创建分支和标签，便于不同开发阶段或功能隔离。 【VisualSVN-Server服务端】 VisualSVN Server是VisualSVN公司开发的一款针对Windows平台的Subversion服务器软件，提供了简单易用的管理界面。VisualSVN-Server-4.2.2-x64.msi是其4.2.2版本的64位安装程序。主要特点包括： 1. **安装简便**：通过向导式安装，快速设置Subversion服务器。 2. **安全管理**：内置Active Directory集成，轻松实现权限管理和访问控制。 3. **备份与恢复**：支持计划任务进行数据备份，确保代码安全。 4. **WebDAV访问**：通过HTTP/HTTPS协议，用户可以使用Web浏览器直接访问版本库。 5. **高性能**：优化的性能，适合大规模团队协作和高并发访问。 【LanguagePack语言包】 LanguagePack_1.14.0.28885-x64-zh_CN.msi是TortoiseSVN的中文语言包，版本号与TortoiseSVN客户端匹配。安装这个语言包后，TortoiseSVN的用户界面将转换为简体中文，使得中文用户能够更方便地理解和操作。 综上，TortoiseSVN客户端和VisualSVN Server服务端的组合，为Windows用户提供了一套完整的Subversion版本控制解决方案。TortoiseSVN使开发者在本地进行版本控制操作，而VisualSVN Server则作为中央存储库，负责接收和分发代码。语言包的添加则确保了中文用户的使用体验。这三个组件共同构建了一个高效、便捷的版本控制系统，对于团队协作和项目管理具有重要作用。

linksys Wrt54G V7 最新固件v7.00.8，包含中文语言包(不需要TFTP传送至路由器)，请注意，这个固件是V7版的wrt54g适用，别的版本不建议刷，这个可说是终极固件了，直接在路由器的网页上传语言包及设置简体中文。 具体方法请看软件包文件的注释，说得很详细。

Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一款由Google维护的开源OCR引擎，它能够将扫描的图像、PDF文档或者其他形式的图片中的文本自动转换为可编辑、可搜索的文本。这款软件最初由HP开发，后来由Google接手并持续升级。在处理多种语言的文本识别时，Tesseract需要特定的语言包来支持。 "chi_sim.traineddata" 是Tesseract针对简体中文的训练数据文件，其中"chi_sim"代表“Chinese Simplified”，即简体中文。这个训练数据文件是Tesseract进行中文识别的关键，它包含了对简体中文字符的模式识别和训练信息。版本号3.0.4表明这是该语言包的一个特定版本，可能在识别准确率和性能上有所优化。 在安装或使用Tesseract时，为了使其支持中文识别，需要将"chi_sim.traineddata"文件放到Tesseract的"data"子目录下，通常路径为`/tessdata`。如果Tesseract找不到这个文件，它将无法正确识别中文字符。 在压缩包文件名称列表中提到的"leerset-9625265-chi_sim.traineddata_1607565729"可能是一个特定版本的训练数据文件，其中数字部分可能是文件的哈希值或者时间戳，用于区分不同的训练数据版本。这种命名方式有助于追踪和管理不同版本的训练数据，确保使用的始终是最新的、经过优化的模型。 使用Tesseract进行中文识别时，需要注意以下几点： 1. 图像质量：高清晰度的图像能提高识别准确率。模糊、扭曲或者背景杂乱的图像可能会降低识别效果。 2. 文本布局：文本应该是单列或者规则排列，避免复杂的排版，因为这可能会影响Tesseract的识别能力。 3. 预处理：在识别前，可能需要对图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以减少干扰因素。 4. 命令行参数：在调用Tesseract时，可以使用各种参数来优化识别过程，比如`--psm`用于指定页面分割模式，`--oem`选择不同的OCR引擎模式。 5. 后处理：识别结果可能存在错误，可以结合其他文本校正工具进行后处理，提高文本的准确性。 Tesseract中文语言包3.0.4 (chi_sim.traineddata)是实现Tesseract对简体中文识别的重要组件，通过正确配置和使用，可以帮助用户高效地从中文图像或文档中提取文本信息。随着技术的发展，Tesseract的识别性能不断优化，新版本的训练数据文件会带来更佳的识别效果。

**Tesseract OCR简介** Tesseract OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是谷歌开发的一款开源OCR引擎，它能够从图像中识别出打印体或手写体的文字，并将其转换为可编辑、可搜索的文本格式。Tesseract OCR以其高精度和广泛的语言支持而受到全球用户的欢迎，尤其适合开发者在各种项目中进行文本识别。 **安装Tesseract OCR** 1. **操作系统兼容性**: Tesseract OCR 支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS。安装过程因系统不同而略有差异。 2. **Windows安装**: 对于Windows用户，可以通过下载预编译的二进制包来安装，或者通过Chocolatey或Scoop包管理器进行自动化安装。 3. **Linux安装**: 在Ubuntu/Debian等基于apt的系统中，可以使用`sudo apt-get install tesseract-ocr`命令进行安装；在Fedora/RHEL/CentOS等基于yum的系统中，可以使用`sudo yum install tesseract-ocr`命令。 4. **Mac OS安装**: 可以通过Homebrew使用`brew install tesseract`命令来安装。 **Tesseract OCR的Python接口** 1. **Pillow库**: 在Python中使用Tesseract OCR，通常需要配合Pillow库处理图像，因为Tesseract本身并不直接处理图像文件。 2. **pytesseract模块**: pytesseract是Python的一个接口，用于调用Tesseract OCR。首先需要通过pip安装：`pip install pytesseract`。 3. **基本使用**: 使用pytesseract时，需要先配置好Tesseract的环境变量，然后调用pytesseract.image_to_string()函数进行文字识别。 **中文语言包** 1. **语言支持**: Tesseract OCR默认只支持英文，如果要识别中文，需要安装对应的中文语言包。 2. **下载语言包**: 可以从Tesseract的GitHub仓库下载中文语言数据包，例如`chi_sim`（简体中文）和`chi_tra`（繁体中文）。 3. **安装语言包**: 将下载的语言包解压后，将`lstm`或`traineddata`文件复制到Tesseract的安装目录下的`tessdata`文件夹内。 4. **指定语言**: 在使用pytesseract时，通过`pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd`指定Tesseract路径，并通过`lang`参数设置识别语言，如`pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')`。 **优化识别效果** 1. **预处理图像**: 图像质量对识别效果有很大影响。可能需要调整亮度、对比度，去除噪声，裁剪图像等，以提高识别准确率。 2. **训练数据**: 如果需要识别特定字体或格式，可以创建自定义的训练数据以提升识别效率。 3. **词汇表和上下文**: 提供词汇表或上下文信息能帮助Tesseract更准确地识别文字，尤其是在处理专业领域文档时。 **总结** Tesseract OCR是一个强大的开源OCR工具，尤其在配合Python的pytesseract模块时，非常适合用于开发项目中的图像文字识别。正确安装和配置中文语言包是实现中文识别的关键。通过预处理图像和提供上下文信息，可以进一步提升识别效果。无论是个人使用还是企业级应用，Tesseract OCR都是一个值得信赖的选择。