上一篇博文的发布时间是4月15日，到今天刚好一个月没更新了，但是科学空间的访问量还在。感谢大家对本空间的支持，BoJone对久未更新表示非常抱歉。在恢复更新之前，请允许笔者记记流水账。

在“消失”的一个月中，笔者主要的事情是毕业论文和数据挖掘竞赛。首先毕业论文方面，论文于4月22日交稿，4月29日答辩，答辩完后就意味着毕业论文的事情结束了。我的毕业论文主要写了路径积分在描述随机游走、偏微分方程、随机微分方程的应用。既然是本科论文，就不能说得太晦涩，因此论文整体来看还是比较易读的，可以作为路径积分的入门教程。后面我会略加修改，分开几部分发布在科学空间中的，到时请大家批评指正。

说到路径积分，不得不说到做《量子力学与路径积分》的习题解答这件事情了。很遗憾，这一个多月来，基本没有时间做习题。不过后面我会继续做下去的，已发布的版本，也请有兴趣的读者指出问题。记得年初的时候，朋友问我今年的愿望是什么，我随意地回答了“希望做完一本书的习题”，这本书，当然就是《量子力学与路径积分》了，我相信今年应该能够完成的。

第二件事情就是数据挖掘竞赛了。这个比赛我已经参加过两届，今年是第三次参加，而且跟举办方合作也频繁了，之前还去录过指导视频。今年还参加的主要原因是我对京东出的A题比较感兴趣，大体的要求是让我们做一个OCR（光学字符识别，就是图像上的文本转为可编辑的文本）系统。之前一直没处理过图像的问题，所以想挑战一下，而且OCR系统本身也挺有价值，因此就研究一番了。

从零开始做一个OCR系统对于一次竞赛来说，似乎要求太高了，但笔者其实就是想挑战一下。于是一个熬夜的历程就开始了。对于一个OCR来说，最困难的是文本定位方面，也就是“圈字”，在这方面了，我做了很多尝试，基本上主流的方法都尝试过，最后整理了自己的一套方面，总的效果差强人意。在识别方面，我首次尝试了卷积神经网络，并且为了加速训练，还特意买了GTX 960显卡来做GPU加速，果然，GPU加速就是猛，相比CPU有近20倍的提速，并且我从中也慢慢领悟到了一些深度学习网络的构建技巧，并且再次体验到了深度学习的威力了（对于汉字识别准确率也高达99%！）。最后还有语言模型方面的，我通过大量的微信文章计算了转移概率，然后通过Viterbi算法进行动态规划，这能够有效提高识别的准确率。

就这样，看上去不可能的事情——在20天左右的时间内，从零开始完成了一个可用的完整的OCR系统，就这样发生了。今天就是提交论文的最后时间了。虽然最终的效果不算优秀，但是感觉跟Google开源的Tesseract OCR还可以一比。等比赛结束后，我也会慢慢把结果整理好开源的，还考虑做成在线接口供大家调用。

不过，虽然是引入了卷积神经网络，但是基本的思路还是很传统的——文本定位、单字切割、输入模型识别、语言模型改善。基于深度学习的思路（CNN-RNN），还可以直接对单行文本进行识别，不用自行切割，据说百度的OCR就是这样做的。然而，个人感觉要训练这样的模型，真的是只有百度这些大企业才可能做得到了。

做到这里，基本可以放松一下了，而且要慢慢回归了。我在中大的专业是基础数学，要好好补补数学了。

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苏剑林. (May. 15, 2016). 《Coming Back... 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/3735

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        author={苏剑林},
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