目录简介1 预处理流程初探2 算子处理过程2.1 DecodeImage2.2 DetResizeForTest2.2.1 构造方法2.2.2 调用方法2.3 NormalizeImage2.4 ToCHWImage2.5 KeepKeys3 预处理结果4 实际部署时的预处理5 总结 简介导出ONNX格式的模型后，在部署模型时，需要对模型的输入进行预处理，转换成符合模型输入维度的张量；模型输出张
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2023-12-27 18:19:35
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# 基于PaddleNLP的文本纠错数据集探索
## 引言
在自然语言处理（NLP）的研究领域，文本纠错是一个非常重要的任务。文本纠错旨在自动检测并修复文本中的错误，例如拼写错误、语法错误或上下文不一致。本文将探讨PaddleNLP的文本纠错数据集，并提供相关的代码示例，帮助读者理解如何使用这些数据集进行文本纠错模型的训练和评估。
## 1. 文本纠错的定义
文本纠错技术可以确保信息的准确
PaddlePaddle是百度于2016年9月开源的一款分布式深度学习平台，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。为了使PaddlePaddle更加易用，我们已经做了一系列的工作，包括使用Kubernetes集群管理系统来进行部署与运行。2017年3月11日，我们很高兴地发布新API的Alpha版0.10.0rc1，以及《深度学习入门教程》。目前教程包括八个示例程序，均可以在Jupyter No
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2024-01-01 17:09:47
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使用Grammarly也有一些心得，在此分享给大家。1，Grammarly是什么？Grammarly是一款在线语法纠正和校对工具，支持Windows、Mac、iOS和Android等多个平台。它能够检查单词拼写、纠正标点符号、修正语法错误、调整语气以及给出风格建议等；对学术写作来说，Grammarly还可以帮助查重。2，Grammarly有哪些功能？2.1， 检查单词拼写2.2， 纠正标点符号被遗
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2024-01-04 11:52:07
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0. 引言这篇文章将介绍一些关于文本的处理技术和深度学习训练的技巧。其实这些技巧单独拿出来大家应该都很熟悉，重点是如何将这些技巧和自己的应用场景结合起来。1. 文本领域的数据预处理技术1.1 文本纠错在一个项目中，我们会用到文本纠错技术呢？在这里我举个例子，例如我们中一些数据来自语音识别或者OCR获得，那么我们就会用到纠错技术。例如,OCR的一些错误都是一些形似的字体，而语音识别的一些错误都是读音
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2024-05-12 17:31:45
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paddleOCR踩坑记训练莫名终止或者评估莫名终止训练和评估的效果都特别好，预测的效果却特别差使用gen_label.py报错将paddleOCR转成pytorch框架 训练莫名终止或者评估莫名终止这是因为在tools/program.py文件里有一句逻辑关系语言出错了，需要进行如下修改。if idx >= len(train_dataloader):
break
#把上面这句话修改成
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2024-01-21 08:34:22
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2022.7.5，最新。paddle.fluid即将被官网淘汰，虽然市场上有很多书籍，最好不要用，。建议研发人员入门paddle 一定要从API入手。这里我详细介绍使用paddle api 如何制作自己的训练数据集（跟VOC数据集和COCO数据集不是一码事，学习制作COCO和VOC数据集的请查找我之前的博客，已经写的很清楚了，比较简单。这里只针对研发人员，非针对开发或者用户）。其实官网写的也很清楚
文章目录一、前言二、英文模型输出文本错误三、图片宽度过长导致识别失败 一、前言在使用 PaddleOCR 项目中预设置的安卓程序时, 出现了两个问题.这里对两个问题进行一些初步分析并给出自己的猜测和之后将会进行的解决方案.二、英文模型输出文本错误一个是使用英文模型识别时会出现类似于 xxxxxxxx 这样的符号, 但是其识别率还是能够保证在 80% 左右.例如对如下图片进行识别手机端运行效果如下
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2024-06-14 11:36:43
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LDPC码简介 低密度校验码（LDPC码）是一种前向纠错码，LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出，但限于当时的技术条件，缺乏可行的译码算法，此后的35年间基本上被人们忽略，其间由Tanner在1981年推广了LDPC码并给出了LDPC码的图表示，即后来所称的Tanner图。1993年Berrou
##awk 的一些使用总结
###awk 内置义变量
```
$0 当前记录（作为单个变量）
$1~$n 当前记录的第n个字段，字段间由FS分隔
FS 输入字段分隔符 默认是空格
NF 当前记录中的字段个数，就是有多少列
NR 已经读出的记录数，就是行号，从1开始
RS 输入的记录他隔符默 认为换行符
OFS 输出字段分隔符 默认也是空格
ORS 输出的记录分隔符，默认为换行符
A
为了节约大家的时间在此就不作paddlepaddle的介绍，直接简单讲解一下安装流程。这篇安装流程会比较麻烦，如果你用别的安装方法都行不通可以采用这个方法，但是不保证一定顺利。因为每个人电脑的具体环境多多少少都有差异所以报错都是五花八门，不过在此有一种错误的解决思路可以供大家参考一下。 我出现的报错是：ERROR:
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2023-12-07 11:16:41
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一、项目简介1.1 简要说明最近在折腾Ubuntu，有一个截屏然后OCR提取文本的应用需求。在Windws上这样的工具很好找，但是在Linux没有现成的软件可用，得自己解决。网上流行的方案是使用tesseract，试了一下，效果并不好，中文能给识别出一堆乱码。于是想到PaddleOCR有预训练模型可以用，于是尝试了一下。这里把用到的两个脚本文件ocr.py和ocr.sh一起放到了这个项目中，for
# 基于PaddleNLP的文本纠错技术
在自然语言处理（NLP）的广泛应用中，文本纠错技术扮演着非常重要的角色。无论是在拼写检查、语法纠正，还是语句流畅性优化，文本纠错都是提高文本质量的重要环节。本文将介绍如何使用PaddleNLP进行文本纠错，并提供代码示例和相应的流程图。
## 什么是文本纠错？
文本纠错是一种自然语言处理技术，旨在识别和修正用户文本中的错误。常见的错误类型包括拼写错误
做推荐系统工程的朋友们，你们是不是时常听到诸如此类的抱怨？相信阅读完这篇文章后，你可能会得到一些新思路、新方法。在介绍具体项目之前，我们先来了解一下推荐系统。简单来说，推荐系统就是根据用户的个性化需求，在海量的信息中确定提供给用户什么样的具体内容。通常推荐系统分为两个阶段：「召回」和「排序」。「召回」是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物品库里，快速找出一部分用户可能感兴趣的
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2024-05-08 15:05:25
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利用PaddleNLP训练自己的模型是一个快速发展的技术领域，适用于各种自然语言处理任务，从文本分类到对话系统的构建，甚至更复杂的应用场景。在不断演进的AI领域，充分利用如PaddleNLP这样的工具，对于研究人员与工程师来说至关重要。
### 适用场景分析
在当今的数据驱动世界，自然语言处理的需求愈加迫切。PaddleNLP不仅提供了丰富的预训练模型，还支持自定义模型的训练，适合用于以下场景：
假设你已经把数据准备好了，也安装好了darknet假设前面一切准备妥当，那么我们将从头开始训练自己的数据集。注意所有的txt文件，不要有多余的换行，不然读数据的时候可能问题（txt文件不自己改就不会有问题）part1.数据部分1.先将准备好的数据放入darknet中在darknet文件夹下新建一个存储数据的文件夹，然后数据按照Pascal VOC DATA的格式存放，（我新建的文件夹名字叫data
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2024-06-08 08:37:46
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向AI转型的程序员都关注了这个号???。训练步...
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2022-07-31 01:39:42
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配置py-faster-rcnn没什么好记的，文档也很多。先说下数据集，需要准备三个文件夹：Annotations Images Imagelist Images文件夹 ：存放所有的 train 和 val 的图片 Annotation文件夹 ：存放对应图片的xml文件（因为我没找到专门的xml格式标注的行人检测数据集，所以就
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2024-09-03 11:48:01
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准备数据集 自己新建目录 下载识别预训练模型 下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录） 修改配置文件 修改内容： 1.训练后模型存储目录； 2.是否训练可视化； 3.训练数据集图片和标注位置； 4.测试数据集图片和标注位置； 5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。# 训练后模型存储目录
Global:
debug: false
use
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2024-01-05 20:13:14
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新手学习，参考一篇博客中并没有说明自己训练集文件夹放置的位置以及修改中对应的文件信息。刚刚调通，记下来，以备以后自己少走些弯路。配置py-faster-rcnn没什么好记的，文档也很多。先说下数据集，需要准备三个文件夹：Annotations Images Imagelist Images文件夹 ：存放所有的 train 和 val 的图片&nbs
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2023-11-02 10:15:33
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