首席执行官在本文中指出，将介绍Python中1G模型的相关内容以及多长时间和相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1. Python运行10,000个数据集多长时间？2.使用Python处理约1G的数据集，并且运行速度非常慢。如何优化3. Python使用Easyocr模块的访问地址规范，对规则的熟悉，即一两分钟，如果是一个复杂的网页，负面的攀登规则可能需要半个小时。因为公司需要n更多信息
第一种方法是减小数据集的大小。Python处理数据，如果数据结构中的数据超过2GB，则通常非常慢。如何减少数据集的大小来修改算法。
第二种方法是使用数组数组或numarray存储数据结构。在这样，将提高内存和搜索效率的数量。尝试不要使用大型dict。使用省级内存蓝色而不是列表
第三种方法是通过共享内存处理数据，并让C ++扩展模块对其进行处理。
第二种方法通常使用。也就是说，要更改数据结构以提高效率。
EasyOROCR实际上是一个Python软件包，它使用Pytorch作为后端处理程序。Easyocr像其他任何OCR一样从图像中检测到文本（Google的Tesseract或任何其他OCR），但在我的参考材料中，我发现它是最多的从图像中检测文本和高端Deep Learthpytorch在后端支持它的直接方法，这使其更可靠。Easyocr支持42种语言用于检测目的。
您可以在EasyCr·PYPI上查看EasyOROCR模块的说明和使用。
Easyocro.Reader设置了可以同时使用多种语言使用的语言列表，但是并非所有语言都可以一起使用，并且英语与每种语言兼容。需要运行一次。
例如，可以根据图片中的文本类别选择下面的设置语言。
reader_ch_tra = Easyocro.reader（['ch_tra'，'en']），指定传统的中文和英语
reader_ch_sim = easyocro.reader（['ch_sim'，'en']），指定简化的中文和英语
reader_ch_en = Easyocro.reader（['en']），指定英语
1.签署文本识别
您可以将demail = 0指定为简单输出。
您可以在命令行中调用EasyOrk工具以实现命令行分析。
2.车牌识别
3.验证代码识别
4.长文字
结论：以上是CTO主要CTO注释的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。