目录人脸检测人脸表情识别初尝试创建项目，挂载数据集 环境导入os模块numpy模块pandas模块matplotlib.pyplotmatplotlib.imagecv2加载数据集数据标注数据集定义 模型选择和开发 模型训练和优化总结人脸检测是一个回归任务。图像分类与人脸检测，一个是分类任务， 一个是回归任务，两者在卷积层都可选择ResNet网络，只不过在输出时，分类
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2023-12-29 18:46:50
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# Android PaddleLite 文字识别实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将指导你如何使用 PaddleLite 在 Android 应用中实现文字识别功能。PaddleLite 是一个移动端轻量级的深度学习推理引擎，可以帮助我们在手机上进行神经网络模型的推断。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 下载 Paddle
原创
2024-03-07 03:54:42
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# 从零开始学习使用Python PaddleLite
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[下载PaddleLite] --> B[安装PaddleLite]
B --> C[使用PaddleLite]
```
## 介绍
欢迎来到使用Python PaddleLite的世界！Python PaddleLite是一个基于飞桨（PaddlePaddl
原创
2023-10-25 10:24:38
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# PaddleLite Python: 科普文章
## 引言
深度学习在近年来得到了广泛的应用，但是在一些资源受限的设备上，如移动设备或嵌入式设备，使用深度学习模型进行推理任务可能会受到限制。PaddleLite是一个由飞桨（PaddlePaddle）团队开发的轻量级深度学习推理引擎，可以帮助开发者在资源受限的设备上高效地部署深度学习模型。
本文将介绍PaddleLite Python的基
原创
2023-09-29 05:59:41
98阅读
# Python安装PaddleLite教程
## 1. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何安装PaddleLite，我将整个流程用步骤形式展示如下表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python |
| 2 | 安装PaddlePaddle |
| 3 | 下载PaddleLite |
| 4 | 编译PaddleLite |
| 5 | 安装Pad
原创
2023-10-14 12:56:08
223阅读
文章目录Paddle-LitePaddle2ONNX其它经验 Paddle-Litefrom： https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-LitePaddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及边缘端在内的多种硬件平台。当前 Paddle Lite 不仅在百度内部业务中得到全面应用，也成功支持
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2023-12-23 23:50:55
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# 实现Python PaddleLite OCR
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你有责任帮助那些刚入行的小白快速上手各种技术。本篇文章将向你展示如何实现“python paddlelite ocr”。
### 流程
首先，让我们看一下整个实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载PaddleLite模型 |
| 2 | 加载模型
原创
2024-03-03 06:37:48
117阅读
# PaddleLite Python识别
在计算机视觉领域，图像识别是一项重要的任务，它可以通过计算机算法来识别和分类图像中的目标物体。PaddleLite是一个高性能、轻量级的深度学习推理引擎，它提供了Python接口，可以方便地在移动设备上进行图像识别任务。
## 安装PaddleLite
首先，我们需要安装PaddleLite。可以通过以下命令使用pip来安装PaddleLite：
原创
2023-07-10 06:26:32
137阅读
# 如何在树莓派上使用PaddleLite Python
## 概述
在本教程中，我将向你介绍如何在树莓派上使用PaddleLite Python。PaddleLite是百度开源的一个轻量级推理引擎，适用于移动端和嵌入式设备。使用PaddleLite Python，你可以在树莓派上部署和运行深度学习模型。
整个过程可以分为以下几个步骤：
1. 准备树莓派和必要的软件环境
2. 安装Paddl
原创
2023-08-25 18:19:32
175阅读
android-percent-support-extend对于android-percent-support的扩展库。目前支持：不改变原有库的用法添加了PercentLinearLayout支持宽度高度百分比设置值支持margin百分比设置值支持padding百分比设置值支持minWidth , maxWidth , minHeight , maxHeight百分比设置值支持TextView、B
你是否也曾经幻想能和未来的自己对话，问问未来的自己过的怎么样，当初的梦想都实现了吗？现在PaddleHub可以帮你轻松实现，先快速看下效果。这个项目中用到了PaddleHub中的最新模型，分别用到了语音识别、图像生成、对话系统、声音克隆、唇纹生成等能力，通过短短十几行代码实现了和未来的自己进行对话。那么这么厉害的项目是如何实现的呢？我们先来看下技术拆解。首先我们要模拟未来自己的样貌，也就是生成人脸
# Android 接入 PaddleLite 教程
## 1. 整体流程
以下是接入 PaddleLite 的整体流程：
```mermaid
journey
title Android 接入 PaddleLite 教程
section 创建 Android 项目
section 导入 PaddleLite 库
section 配置 CMakeLists.t
原创
2024-05-04 04:07:52
133阅读
# 如何在Python中查看PaddleLite
在使用PaddleLite进行模型部署和推理时，我们经常需要查看PaddleLite的版本信息以及支持的硬件加速选项。在Python中，我们可以通过一些简单的代码来查看这些信息。
## 查看PaddleLite版本信息
我们可以使用PaddleLite提供的`version`模块来查看当前PaddleLite的版本信息。下面是一个简单的示例代
原创
2024-05-20 05:43:09
132阅读
基于PaddleClas的101种食品分类，通过Paddle-Lite实现安卓部署项目参考了@iterhui的“基于PaddleClas2.2的从零到落地安卓部署的奥特曼分类实战”paddleclas官方文档：https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/配套安卓项目地址https://github.com/yingchenxing/PaddleCl
一、概要现在的核酸检测，需要给身份证拍照，然后识别身份证号码，从而快速识别登记用户信息。同样的应用场景还有很多，本来要靠手动输入身份证号的操作，现在只要拍张照片就可以识别，大大提高工作效率。PaddleLite是百度旗下飞浆团队开发的人工智能图像处理相关的架构。OCR是识别图片中的文字字符的一项技术。二、运行工程PaddleLite OCR GitHub源码链接我们今天主要是做Androi
推荐
原创
2022-09-19 10:59:54
6133阅读
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如果写Python我推荐pythonista，68软。pythonista还是比较基本的，文件夹，管理文件都有了。基础的代码提示也有，但是不能自动补全，要手点一下。建议买个蓝牙外设键盘，iPad pro官配的好使，这样就是一个准笔记本了。为啥说是准笔记本呢，因为iOS的应用协同太差了。git用working copy，编辑调试用pythonista，然后把新的从pythonista考到workin
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2021-01-13 18:43:30
126阅读
图示说明用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动移动到边缘上的时候，如果不超出边缘，3x3的中心就到不了边界因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点，只能得到26x26的结果而可以越过边界的情况下，就可以让3x3的中心到达边界的像素点超出部分的矩阵补零代码说明根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，
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2024-08-14 13:40:59
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Android单元测试分为两个部分， 一部分是与Android本身无关的测试，也就是业务逻辑测试，该部分测试不涉及Activity这一层，我们暂且成为常规的单元测试。另外的一种测试就是于Activity相关的单元测试这里，我们先谈一下于Activity无关的常规单元测试。在通常情况下，我们会选择在需要添加测试用例的类上边点击右键，选择new/JUnitTestCase然后，Eclipse会跳出一个
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2024-08-06 09:23:51
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当前star 1.9k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来Star数应该可以到10k甚至20k！着急的，可以Github直接去看源码传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub啥也不说，带着大家看一些项目Readme 截图先看简介首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，“共享人工智能时代红利”以及“全部模型开源下载，离线可运行”我只能说，这个
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2024-01-11 12:54:05
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树莓派之所以这么成功，除了超高性价比和完善的生态系统外，其开放的40Pin对外接口功不可没，这40Pin管脚中，除了12个电源类外，其余28个都是可编程的GPIO，其中部分GPIO可以复用为IIC，SPI，UART，PWM等等，可以用来驱动各种外设。但是这些GPIO的编号有些混乱，不同的API对于GPIO的编号不一样，而不同的API对于开发语言的支持也不同。其中比较主流的API库有以下几种：1、w
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2023-07-31 23:33:07
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