百度飞桨的 Paddle Serving 能够实现服务器端快速部署，最近，随着飞桨更新到 1.7 版本，Paddle Serving 也有了新变化。更新后的 Paddle Serving 有哪些改进？能给用户带来多大程度的生产力提升？本文将带你一睹为快。古人云：行百里者半九十。相信在深度学习领域中，不少做算法的小伙伴都会对这句话产生共鸣。辛辛苦苦搭建好网络，望眼欲穿得训练调试好模型，等到最后要部署
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2024-08-20 15:33:14
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iPad开发笔记
2011年08月26日
[b]退回输入键盘： [/b]
- (BOOL) textFieldShouldReturn:(id)textField{ [textField resignFirstResponder]; }
[b]CGRect [/b]
CGRect frame = CGRectMake (origin.x, origin.y, s
谈谈自己的一些初感受。
第一感受是
太重，(Wifi版680g，对比Kindle2 289g, Kindle DX 535g)，尤其是看书的时候，一只手持2分钟就感觉手腕开始发酸，必须要2只手同时端着，更多的时候是搁在膝盖上或者放平在书桌上。放平在书桌上问题还不大，和在图书馆看书的姿势差不多。但是放在膝盖上问题很大，由于膝盖位置低，就不得不低头看书，时间稍长，脖子就吃不消了。
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2024-07-22 17:07:40
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首先先放其代码，期间我加了注释# -*- coding: utf8 -*-
import paddle.v2 as paddle
import paddle.v2.dataset.uci_housing as uci_housing
# --use_gpu
#
# 训练过程是否使用GPU，设置为true使用GPU模式，否则使用CPU模式。
# 类型: bool (默认: 1).
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2024-04-23 08:56:04
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PaddleOCR使用笔记Linux环境下基于C++预测引擎推理（第二次尝试）(失败)（又成功了）注：本节基于PaddleOCR 2.3分支参考文档：PaddleOCR/readme.md at release/2.3 · PaddlePaddle/PaddleOCR (github.com)1.1 编译OpenCV库首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包，以opencv3
文章目录Windows10下使用PaddleOCR+c++2.1 配置c++环境2.1.1 cmake2.1.2 OpenCV2.1.3 vs20172.1.4 PaddleOCR 项目文件2.1.5 paddle推理预测库2.1.6 模型文件2.2 生成编译例程——ocr_system2.2.1 cmake生成工程2.2.2 使用vs2017编译2.2.3 编译报错2.3 运行demo程序2.
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2024-03-31 15:42:38
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检测框 det_db_unclip_ratio，值越大检测框越大from paddleocr import PaddleOCR
det_box_ocr = PaddleOCR(lang="ch", show_log=False,det_db_unclip_ratio = 2.5)输入图像最长边det_limit_side_lendet_limit_side_len=960。表示网络输入图像的最长边
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2024-03-18 10:52:47
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在使用 `python paddleocr` 进行光学字符识别时，有用户反馈在调用 `use_gpu` 参数后并没有如预期般地启用 GPU 加速。解决这个问题需要从多个角度进行分析和调试。以下是问题解决的复盘记录。
## 版本对比
在不同版本的 `PaddleOCR` 中，`use_gpu` 的行为有所不同，下面是关键版本的特性差异及其演进史：
```mermaid
timeline
前言大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑）最前面的最前面，流程确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle下载cuDNN Archive手动放置配套的cuDNN到指定文件夹测试1.确定当前设备支持的CUDA版本当然了，我这里默认了你是有安装NVIDIA驱动的，如果没有，你可以自己百度一下如何安装NVIDIA驱动，或者
[AI Studio] 飞桨PaddlePaddle Python零基础入门深度学习笔记＜五＞新需求橄榄球教练Roger，拿出了自己的数据结构，我们的队员除了速度训练，还需要进行力量的练习。既然你的类表现的不错，我能不能用呢？ loren,2011-11-3,270,3.59,4.11,3:11,3:23,4-10,3-23,4:10,4.21,4-21首先我们复习一下昨天的部分 第一我们先打开文
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2023-11-06 15:14:29
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0.写在前面目前 paddlepaddle 支持Python版本为：Python 2 版本是 2.7.15+Python 3 版本是 3.5.1+/3.6/3.7也就是说，当前时间，暂时不支持Python3.8pip/pip3 版本要求是 9.0.1+Python 和 pip 均是 64 位也就是说，当前时间，暂时不支持32位的系统另外，需要有英伟达家的显卡…1.新建环境为了排除环境问题，咱们先新
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2024-03-29 15:02:58
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liinux ollama USE_GPU问题处理
在日常的深度学习和机器学习开发中，利用GPU加速计算是提高训练效能的重要手段。然而，在使用某些工具时，诸如“liinux ollama USE_GPU”的配置问题时常给用户带来困惑。此问题的解决对我们的业务开发和技术进步具有积极的促进作用。
## 问题背景
在某个项目中，我们团队决定使用Ollama进行文本生成任务，目标是实现更加高效的实现
openVino是intel 提供的人工识别的工具包。intel还提供的神经计算棒。当然这个我也要用到的。不过这个我打算在下一篇文档写道。这篇文章仅仅说windows系统下如何将tensorflow转换成intel可以识别的程序。以下官网连接。https://software.intel.com/en-us/neural-compute-stick/get-started （ubuntu系统）ht
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2024-09-05 16:21:57
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在安装使用detectron2的时候碰到Kernel not compiled with GPU support 问题，前后拖了好久都没解决，现总结一下以备以后查阅。不想看心路历程的可以直接跳到最后一小节，哈哈哈。environment因为我使用的是实验室的服务器，所以很多东西没法改，我的cuda环境如下：ubuntu
nvcc默认版本是9.2
nvidia-smi版本又是10.0的
我之前
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2024-08-30 16:00:43
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PaddleOCR Linux-centos安装与部署1. **运行环境准备**1.1 **参考资料****1.2 PaddleOCR的环境**2. **centos下准备好docker工具****2.1** **备份之前的yum源文件****2.2** **更换yum源为阿里云****2.3** **清除缓存并生成新的缓存****2.4测试发现还是报错****2.5** **添加仓库****2
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2024-03-07 17:18:58
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在使用jieba分词时发现分词速度比较慢，由于一直默认使用的paddle模式，好奇是不是该模式拖慢了运行速度，因此想着对比一下paddle模式相比默认模式的分词和运行速度上的差异。# 准备了100条语料
len(corpus)
Out[112]: 100
corpus[0]
Out[113]: '勒布朗承受压力远超乔丹 公牛王朝首冠曾充满争议新浪体育讯北京时间3月18日 迈克尔-乔丹是公认的篮球史
paddle环境安装由于c盘爆满我将conda整个移到了d盘在cmd中的代码conda create --prefix==D:\... python使用–prefix==指定了位置 相应的激活也要使用特定路径activate D:\conda\envs\paddle_env然后老老实实按照官网进行下载有多个python.exe文件 这里最好指定python进行，有时候不指定也可以，偶尔会报错的
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2024-04-26 08:30:05
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Windows+PaddlePaddle CPU GPU环境安装常见问题很多学员呢在本地安装飞桨的时候，会出现各种各样的错误，我们为大家总结了一些常见的错误以及解决方法，来供大家参考！Python版本问题先来为大家说一下咱们paddlepaddle支持的版本，大家出错的概率还是非常大的！python（3.5.1+/3.6+/3.7+） 特别说明一下不支持3.8 python必须为64位如何上传图片
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2024-07-22 17:07:29
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PaddlePaddle学习笔记5人流密度检测试题说明近年来，应用于监控场景的行人分析视觉技术日益受到广泛关注。包括人体检测、人体属性识别、人流密度估计等技术在内的多种视觉技术，已获得在居家、安防、新零售等多个重要领域的广泛应用。其中作用于人流密集场景的人流密度估计技术（crowd density estimation）因其远高于肉眼计数的准确率和速度，已广泛应用于机场、车站、运营车辆、艺术展馆等
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2024-10-17 09:48:02
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多线程和并行的理解及区别1、什么是多线程2、什么是并行 由于需要，最近要用到dppo(Distributed Proximal Policy Optimization)算法。 Google deepmind论文中多个机器人传递给中央大脑的是在不同环境收集数据的梯度gradient，然后中央大脑利用得到的梯度进行更新； 而openai的文论用的是单线程，莫烦将这两个结合，写出了多线程的DPP
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2024-07-13 04:49:29
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