现在的手机发展远远超出大部分人的预料，四核CPU的出现，内存达到2G，这都是以往我们不敢想象的。但是除了CPU、内存，我们常常会忽视一个很重要的角色——GPU，移动设备的GPU是SOC的一部分，而不能像电脑一样，同一款CPU可以搭配多款显卡。下面我们介绍一下主流的移动GPU的特点，结合实际游戏表现进行分析，从而让读者在选购设备时更加心中有数。王者风范——POWERVR SGX系列Imaginati
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2024-02-22 14:33:55
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介绍光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理，以获取文字和版本信息的过程。也就是说将图象中的文字进行识别，并返回文本形式的内容。例如（该预测效果基于PaddleHub一键OCR中文识别效果展示）：(6)PaddleHub现已开源OCR文字识别的预训练模型（超轻量ppocrmobile系列和通用ppocrserver
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2024-03-15 15:45:59
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通用场景OCR文本识别任务-baseline学习（PaddleOCR）一、安装环境和下载数据集二、训练模型三、预测结果四、其他链接： baseline地址“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛 赛道1：通用场景OCR文本识别任务 比赛地址一、安装环境和下载数据集1.首先要安装相应的cuda和cudnn这就不多说了,比如我的是cuda10.2和它对应的cudnn 2.从官网安装paddlepaddle
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2024-05-25 13:10:23
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十分钟完成 PP-OCRv3 识别全流程实战项目地址：PaddleOCR github 地址： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库，提供了数十种文本检测、识别模型，旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。同时PaddleOCR也几经更
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2024-08-10 11:05:49
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导读时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：支持对图片形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段（与PP-OCR联合使用）支持表格区域进行结构化分析，最终结果输出E
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2024-05-13 12:20:29
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人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目Pa
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2024-08-10 11:03:17
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在使用 stable diffusion 的过程中，许多用户会遇到一个普遍的问题：GPU速度太慢，这直接导致模型生成的效率降低。为了帮助大家解决这个问题，接下来我将详细描述如何通过有效的步骤和配置，提高 stable diffusion 的 GPU 速度。
### 环境准备
首先，让我们来看看环境准备。运行 stable diffusion 对硬件和软件的要求相对较高。
- **硬件要求**
PaddleOCR 图片文字提取需求一.裁剪车牌号码区域二.对车牌小图进行处理三.填充边界四.识别步骤 需求 工作上的一个需求，需要把图片中的车牌号码提取出来。如图，车牌在图片固定位置。开始使用pytesseract，对中文识别特别不友好，毕竟是外国人的东西。同事推荐使用PaddleOCR，国人开发的东西就是不一样，识别正确率居然可以达到90%以上。不过两者都存在共性问题，黑底白字无法识别/
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2024-02-09 18:26:33
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探梦方寸间——移动终端；ARM是谁？；CPU、GPU浅析；我们对传统PC市场的CPU如数家珍，英特尔、AM；指令是CPU能听懂的语言，正如人类的语言一样，词；CISC强大高效，RISC简洁容易，这本是两个不；英特尔成功的要素之一是向前兼容性——至少到目前为；长指令（最长指令可达128位）相比，处理也更加容；ARM与x86处理器的差异；指令集是ARM与x86
# 如何加速安装PyTorch GPU版本的过程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何加速安装PyTorch GPU版本的过程。首先，让我们来看看整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
点击下载PyTorch GPU版本 --> 下载PyTorch GPU版本
安装CUDA工具包 --> 安装CUDA工具包
安装cuDNN --> 安装cuDNN
原创
2024-07-11 05:41:49
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# Python PaddleOCR GPU 增加识别速度的方法
在使用 Python PaddleOCR 进行文字识别时，如果你的电脑支持并且安装了合适的 GPU，那么可以通过启用 GPU 加速来大大提高识别速度。本文将介绍如何利用 GPU 加速来增加 Python PaddleOCR 的识别速度，并提供相应的代码示例。
## 什么是 GPU 加速
GPU（图形处理器）是一种高性能的并行处
原创
2023-07-23 10:59:24
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图形处理单元（或简称GPU）会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容，无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸，所有显示器中显示的图像都是由GPU进行渲染的。 对普通用户来说，实际上不需要独立显卡就可以向显示器「提供」内容。像笔记本电脑或平板用户，通常CPU芯片都会集成GPU内核，也就是大家熟称的「核显」，这样就可以为对显示要求不高的低功耗设备提供更好的性价比。 正因如此，部分
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2024-05-27 12:40:26
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文章目录1. 简介：速度测试2. paddle 模型转onnx3. onnx转为tensorRT的engine模型4. tensorRT在vs2017中的配置5. 源码 1. 简介：tensorRT是nvdia GPU模型部署的一个框架，似乎只是部分开源，github地址.大多数时候用这个框架去部署模型效果提升还是比较好的。 整个项目依赖项版本如下cuda10.2cudnn 8.4.1tensor
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2024-04-28 09:25:38
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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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CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。GPU通用运算的含义简单地说就是让显卡的GPU去帮助cpu去干事儿。通用，是相对于专用而言，GPU用于游戏加速，那就是专用处理器，在普通软件的运用中，GPU的计算资源一般是闲置的，而承担运算工作的是CPU，CPU就是典型的通用计算处理器。所以在游戏的时候cpu也要工作。这就是为什么一般游戏都有个cpu的要求。用gpu通用运算是有好处的。一般来说衡
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2024-03-04 15:54:03
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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
@M1pro 安装 paddleOCR首先安装anaconda通过连接安装https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-arm64.pkg 通过连接下载一直下一步开始新建环境2、安装 PaddlePaddle升级pip
pip3 install --upgrade pip
PaddleOCR 需在 PaddlePaddl
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2024-04-28 10:09:12
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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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拍照翻译0 项目描述1 将拍照的图片提取我们关注的主要部分（下图提取前-提取后） 2 OCR获取图片中的文本信息3 调用翻译api将英文-》中文4 考虑到图片太大导致拍摄不全，添加图片拼接 1 opencv 对照片预处理，提识别主图片# 导入所需环境
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import operat
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2024-05-07 20:35:40
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# 使用 PaddleOCR 实现基于 Python 的 GPU 文字识别
在当今信息化的社会中，光学字符识别（OCR）技术在各个领域得到越来越广泛的应用。PaddleOCR 是由百度开发的一款优秀的 OCR 开源工具，支持多种语言的文本检测、识别和翻译，非常适合开发者用来构建 OCR 应用。在本文中，我们将探讨如何在 Python 环境中使用 PaddleOCR，并利用 GPU 加速，从而提高
