ViewModel存在的意义Android-KTX对ViewModel的增强ViewModel的错误用法正文官方对ViewModel的定义：1、类职责：负责为界面准备数据（意味着一切处理数据逻辑的业务代码，应该写在ViewModel中）2、在配置更改期间会自动保留ViewModel对象：因此可以作为跨页面（Fragment）通讯的基石接下来我们进一步深究一下这俩个定义：一、ViewM
快递单ocr检测1.总结2.需求3.方案4.面单定位4.1反转图片扩充数据集4.2新的标注方式4.3json2yolo4.4yolov5推理5.paddleocr5.1 数据标注5.2 文本检测训练5.3 文本识别训练检测结果 1.总结按照惯例，先吐槽一下。反正也没人看我比比歪歪。做事全部藏着掖着，真有你们的。如果需求都不对技术开放，那还要技术干嘛，自己玩不是更好？？一天天的耍猴一样的耍我玩，真
Paddle零基础深度学习-第1周实践作业1. 作业要求课程中以1张图片为例，测试了预测效果。请从原始mnist数据集中，『随机抽取』100张图片，测试模型的分类准确率。 注：模型请使用课程中【项目9】的模型 【作业内容】 ✓代码跑通 请大家根据课上所学内容，编写代码，保证程序跑通。 ✓ 代码运行成功且有结果（打印100张图片的分类准确率）2. 设计思路说明作业的 data 中有数据文件mnist
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2024-07-09 21:58:20
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文章目录前言：目标：换层前：具体操作步骤换层后：注意：要在换层前先将铜皮改成动态铜皮，会方便后面调整。目标：这次演示把5层的铜皮换到4层去。换层前：S4层： S5层：具体操作步骤先来到第五层，在Visibility显示当前层为第五层。 选择指令Change，Find：选择对象shape，Opition：选择换到的目标层。点击铜皮，右键done完成操作。注意：要勾选上目标层前面的小勾换层后：S4层：
前言paddle1.0版本 检测与识别模型同理使用。 文章目录前言1.paddle模型转化为inference模型2.inference模型转onnx3.onnx转tensorrt 1.paddle模型转化为inference模型首先，将使用的后缀为.pdopt/.pdparams/.states的三个训练文件以及训练时的yml文件，放到相应的文件夹下，随后修改tools/program.py文件
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2024-10-14 14:23:20
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基于PaddlePaddle的图像分类一、准备二、离线运行注意： 本文使用了百度PaddlePaddle模型库中的模型，数据库和代码，这里只是讲解如何利用该平台上开源项目进行改进。 一、准备模型链接 点击链接会进入模型界面，如图： 可以选择启动环境直接在线运行，也可以将文档中的代码复制下来进行简单修改后，在自己电脑上运行，当然，还需要下载数据集。如果不想自己训练的话，作者已经把训练好的模型放到
一. Paddle2.0教学二. 线性回归问题2.1 构建训练集2.2 初始化模型组、损失函数、梯度下降方法并开始训练三. 神经网络回归问题3.1 构建训练集3.2 初始化模型组、损失函数、梯度下降方法并开始训练3.3 显示拟合曲线 一. Paddle2.0教学此教程旨在介绍PaddlePaddle(一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架)，根据PaddlePaddle 2.0 rc官方手册
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2024-08-01 08:57:09
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文章目录1、Paddle 生成LSTM1.1 time_major=False1.2 time_major=True1.3 sequence_lens1.4 无初始状态1.5 查看生成的onnx模型2 pytorch 生成LSTM2.1 batch_first=True2.2 batch_first=False2.3 查看生成的onnx模型3 Tensorflow2 生成LSTM3.1 time
【PaddleSpeech-学习笔记】第二章：声音分类知识的回顾依赖库安装：Paddlespeech & Paddleaudio视觉图谱反映数字音频信号paddlespeech库中的函数功能音频特征提取（重要）离散傅里叶变换(DFT)LogFBank声音分类方法传统机器学习方法深度学习方法预训练+微调（Pretrain+Finetune）实践：环境声音分类数据集准备数据集初始化特征提取模
本文包含模型的种类、预训练模型下载、推理速度和时间等图像分类模型表中模型准确率均为在ImageNet数据集上测试所得，表中符号-表示相关指标暂未测试，预测速度测试环境如下所示:CPU的评估是在骁龙855（SD855）上完成。GPU评估是在FP32+TensorRT配置下运行500次测得（去除前10次的warmup时间）。 移动端系列ModelTop-1 AccTop-5 AccSD855
一、文档信息抽取信息抽取通俗地说就是从给定的文本/图片等输入数据中抽取出结构化信息的过程。在信息抽取的落地过程中通常面临领域多变、任务多样、数据稀缺等许多挑战。针对信息抽取领域的难点和痛点，PaddleNLP信息抽取应用UIE统一建模的思想，提供了文档信息抽取产业级应用方案，支持文档/图片/表格和纯文本场景下实体、关系、事件、观点等不同任务信息抽取。该应用不限定行业领域和抽取目标，可实现从产品原型
TensorRT是Nvidia为了加速基于自家GPU训练模型的推理而设计的，当我们将模型训练好后，TensorRT可以直接对模型进行网络层的一一对应，从而加速比较大模型的推理部署。最近使用TensorRT加速了一些模型，我将用两篇文章对使用过程和其中遇到的坑进行记录说明。本篇文章将对通用模型的Tenso
目录概述旋转台设备运动机构介绍旋转台设备模型导入与安装旋转台设备操作创建机器人控制旋转台设备离线程序命令添加仿真运行概述旋转台也是工业机器人生产线中常用的外围设备，工件安装在旋转台的夹紧机构上，旋转台通过旋转实现工作位置的旋入与旋出切换，这种工作模式大大提高了机器人生产线的工作效率。在PDPS软件的机器人生产线虚拟仿真中，旋转台设备同样会经常使用到，本期就来介绍一下机器人控制旋转台的虚拟仿真操作方
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2024-09-27 19:52:45
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一、静态布局静态布局就是传统的web设计，网页上的所有元素的尺寸一律使用px作为单位。
我觉得没啥好说的，就是静态页面而已。。。二、流式布局流式布局也叫百分比布局，因为网页中主要的划分区域的尺寸使用百分数。1、优点屏幕分辨率变化时，页面里元素的大小会变化，但是布局不变。2、缺点主要的问题是如果屏幕尺度跨度太大，那么在相对其原始设计而言过小或过大的屏幕上不能正常显示。因为宽度使用%百分比定义，但是高
padding：就是内边距的意思，它是边框到内容之间的距离另外padding的区域是有背景颜色的。并且背景颜色和内容区域的颜色一样。也就是说background-color这个属性将填充所有的border以内的区域 <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta char
2021SC@SDUSC经过阅读paddle的源码，我理解了动态图下的Transformer encoder源码实现，由于这个实现比较复杂，因此我将通过两个博客来对Transformer encoder的源码实现进行说明。Transformer的每个Encoder子层（bert_base中包含12个encoder子层）包含 2 个小子层 ：Multi-Head AttentionFeed Forw
前言本项目为飞桨论文复现挑战赛（第六期）的 You Only Watch Once: A Unified CNN Architecture for Real-Time Spatiotemporal Action Localization 冠军复现代码，已收录于Paddle Video视频模型开发套件。1 简介YOWO架构是一个具有两个分支的单阶段网络。一个分支通过2D-CNN提取关键帧（即当前帧）
要点：提供步骤：使用一个经过训练的paddleocr模型继续训练，然后继续优化后使用flask部署到服务器水表数据集：水表数字检测和识别 - 飞桨AI Studio
验证码识别的案例：简单进阶实践：通过OCR实现验证码识别 - 飞桨AI Studio
一 大致步骤安装PaddleOCR模型：使用pip或conda安装PaddleOCR模块，确保可以调用PaddleOCR模型。准备数据集：准备一些O
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2024-07-17 11:18:10
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问题环境：aistudio A100python 3.7.4PaddlePaddle 2.4.0PaddleOCR2.6.0在此环境下进行PGNet模型训练，报错如下：......
[2023/07/06 14:31:40] ppocr INFO: epoch: [2/600], global_step: 950, lr: 0.001000, loss: 1.698581, score_loss:
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2024-09-29 12:40:16
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1. Linux / Unix 上的五种 IO 模型 在Linux下进行网络编程时，服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有五种： 1、同步阻塞式 I/O（BIO, Blocking IO）： 在调用该类I/O函数读取数据时，直到读取数据完毕才会返回，否则进程/线程就阻塞到当前函数，如果数据一直没有处理好，当前进程/线程一直处于阻塞状态。 &nbs
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2024-06-17 17:50:39
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