Room在SQLite基础上做了ORM封装，使用起来类似JPA，不需要写太多的sql。准备，导入依赖//room
def room_version="2.4.2"
implementation "androidx.room:room-runtime:$room_version"
annotationProcessor "androidx.room:room-compiler:$room_versi
转载
2024-04-11 08:31:11
102阅读
# Android Paddle 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现一个基本的Android Paddle（挡板）。在本文中，我们将一步步地指导你创建一个简单的Android挡板应用。首先，让我们了解实现这一功能的大致流程。
## 流程概览
以下是实现Android Paddle的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个新的
原创
2024-07-23 08:03:25
48阅读
# 如何实现Android Paddle OCR
## 操作流程
```mermaid
journey
title 实现Android Paddle OCR操作流程
section 准备工作
开发者->安装PaddleOCR SDK: 开发者通过SDK Manager安装PaddleOCR SDK
开发者->导入PaddleOCR库: 在项目的b
原创
2024-05-12 06:28:48
62阅读
目录MobilenetV2介绍MobilenetV2网络结构1. Depthwise Separable Convolutions2. Linear Bottlenecks3. Inverted residuals4. Model Architecture网络结构代码演示代码仓库 MobilenetV2介绍网络设计是基于MobileNetV1。它保持了简单性，同时显著提高了精度，在移动应用的多图
目录前言一、ai studio平台训练1.1、clone paddocr1.2、安装各种包1.3、准备好数据集1.3.1、导入数据集1.3.2、数据集解压1.3.3、划分训练集和验证集1.4、下载预训练权重并解压1.5、配置文件1.6、train1.7、验证(可省略)1.8、保存测试结果1.9、上传结果，拿到名次Reference 前言这章主要教你从0开始一步步在链接: AIStudio平台上进
转载
2024-01-08 13:30:29
239阅读
如下所示：
# 如何实现 Android Paddle Lite
## 整体流程
下面是实现 Android Paddle Lite 的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载 Paddle Lite 库 |
| 2 | 准备模型文件 |
| 3 | 配置 Android Studio |
| 4 | 添加 Paddle Lite
原创
2024-02-03 06:56:52
174阅读
利用 AI Studio 完成 Paddle 编译为什么要对 Paddle 进行编译？众所周知，PaddlePaddle 的底层代码是利用 C++ 进行开发的，对于 Python 端的日常使用者，我们仅需要依据 Paddle 官方提供的 pip 详情安装 Paddle 既可。注： 该比赛给大家提供了一个比赛的形式一起参与 Paddle 项目共建！（并不是想象中的黑客 hahahahah）个人理解：
转载
2024-03-13 12:42:38
90阅读
Windows系统下使用pyinstaller打包PaddleOCR中表格识别PP-Structure一、系统环境及PP-Structure简述二、安装Python环境与PP-Structure三、使用pyinstaller打包为exe文件四、打包好的文件分享参考文档 一、系统环境及PP-Structure简述本文使用操作系统为Windows10 专业版，使用Miniconda3搭建
# Android PaddleOCR模型实现流程
## 1. 概述
在本文中，我将介绍如何在Android应用程序中实现PaddleOCR模型。PaddleOCR是一个开源的多语种OCR工具，可以识别图像中的文本。在本教程中，我们将使用PaddleOCR提供的预训练模型，并将其集成到Android应用程序中。
## 2. 实现流程
下面是实现Android PaddleOCR模型的整个流程
原创
2023-08-29 13:30:09
270阅读
# Android 部署 Paddle OCR 的指南
随着人工智能技术的发展，光学字符识别（OCR）已成为一项越来越重要的技术，广泛应用于各种场景中，如文档数字化、车牌识别等。在众多OCR解决方案中，PaddleOCR以易用性和高精度赢得了许多开发者的青睐。本文将介绍如何在Android环境中部署Paddle OCR，并提供具体代码示例，帮助开发者快速上手。
## 1. 什么是 Paddle
在本博文中，我将深入探讨如何在 Android 应用中实现 Paddle 识别表格的功能。Paddle，作为一个深度学习框架，在处理表格识别上展现了极大的潜力，尤其适用于文本识别、数据提取等任务。随着数字化转型的加速，越来越多的企业需要将纸质表格转化为数字化数据，从而提高工作效率，因此掌握这一技术显得尤为重要。
## 背景定位
在现代企业工作中，表格数据的数字化处理变得越来越重要，尤其是在财务
概述在Android中大量存在着适配器模式,其中的设计思路就是Adapter(提供数据)设在到AdapterView(展示数据集合的视图),其中Adapter体系结构如下而AdapterView有ListView、GridView、Spinner和ExpandableListView等,Adapter和AdapterView又使用了观察者模式, 其中Adapter相当于被观察者,AdapterVi
在百度AI Studio上运行成功,然后在本地却报错,查了api,结果是少了个参数num_channels (话说为什么AI Studio上就运行成功了呀,唉) 这里给自己做个备份,以后好看运行环境: 64win7 python3来自paddle的介绍: 卷积算子应用举例 下面介绍卷积算子在图片中应用的三个案例，并观察其计算结果。案例1——简单的黑白边界检测下面是使用Conv2D算子完成一个图像边
转载
2024-07-16 13:51:07
81阅读
文章目录通过极简方案构建手写数字识别模型一、导入库二、数据处理三、网络模型设计四、训练配置以及模型训练**==这里特殊之处在于读取数据的方式采取飞桨自带数据读取器==**五、模型测试==特别注意==图像归一化，保持和训练数据集的数据范围一致[-1 1]六、扩展：飞桨API的使用方法6.1. 飞桨API文档获取方式6.2. 通过搜索和分类浏览两种方式查阅API文档6.3. API文档使用方法 通过
转载
2024-04-08 19:38:44
179阅读
tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
转载
2024-07-17 06:25:51
156阅读
PaddlePaddle是国际领先的端到端开源深度学习平台。有灵活性和高性能的开发机制、工业级的模型库、超大规模分布式训练技术、高速推理引擎以及系统化的社区服务等五大优势，是为了让深度学习技术的创新与应用更简单。应用：1、百度多项核心业务使用的视频理解技术视频理解技术可以多维度解析视频内容，理解视频语义，自动分类打标签，极大节省人工审核效率，节约成本；同时精准用户推荐，提升体验效果。基于飞桨框架，
转载
2023-11-18 15:55:08
116阅读
# Paddle Lite Android 文字识别实现
## 引言
在本文中，我将会教你如何使用 Paddle Lite 在 Android 平台上实现文字识别。Paddle Lite 是一个轻量级的深度学习推理引擎，其提供了针对移动设备和嵌入式设备的高效部署解决方案。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[构建OCR模型]
原创
2023-10-18 13:49:50
397阅读
在开发一个基于 Android Studio 和 Paddle 的人脸检测应用时，我遇到了诸多问题，特别是在集成 PaddlePaddle 模型时。这篇博文将详细记录解决“android studio paddle 人脸检测”问题的过程，包括背景、错误表现、根因分析、解决方案及验证测试。
### 问题背景
在一个移动应用开发过程中，我们需要实现一个实时的人脸检测功能，以增强用户的互动体验。用户
目录一、简介二、特性三、能力四、安装4.1 环境依赖4.2 pip安装(推荐）4.3 源码安装五、快速开始5.1 功能一：推理模型转换5.2 功能二：PyTorch模型训练迁移六、使用教程 一、简介X2Paddle 是飞桨生态下的模型转换工具，致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架。目前支持 推理模型的框架转换 与 PyTorch训练代码迁移，提供了详细的不同框架间 API 对比文档，
转载
2023-10-27 20:54:37
93阅读
上一篇博文中提到了自己写一个网络工具类，然而自己的能力明显有限，封装的工具类无论从功能还是性能上都比不上前辈大牛们已经完善好的网络框架，但是我们又想更加方便的使用大牛们的框架，怎么办呢？我们可以二次封装一下网上的网络框架，让它们使用起来更加的方便，这里以目前很流行的Volley为例：直接使用Volley的Get请求时的步骤：1.首先要创建一个全局的Volley队列，我们可以写一个MyApplica
转载
2024-04-02 09:58:24
55阅读
