PowerDesigner 简称PD，是一种数据建模工具，适合于开发大型应用系统时的数据模型设计过程。总共有5种模型。 模型 CDM 以实体为单元，进行实体以及实体对应关系的建立。即实体-联系图（E-R图），CDM就是以其自身方式来描述E-R图。 此时不考虑物理实现的细节，只表示数据库的整体逻辑结构，独立于任何软件和数据存储结构。 在CDM中用来标识实体的是属性（Attribute
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2024-07-05 07:37:17
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## 如何实现PaddleNLP UIE模型
在自然语言处理领域，信息抽取是一个重要的任务，而PaddleNLP提供了强大的UIE（Unstructured Information Extraction）模型。本文将为刚入行的小白们介绍如何实现在PaddleNLP中使用UIE模型的基本流程。
### 流程概述
以下是实现PaddleNLP UIE模型的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 03:44:51
191阅读
# PaddleNLP UIE模型原理
## 背景介绍
PaddleNLP是飞桨推出的自然语言处理领域的开源工具库，提供了丰富的预训练模型和模型训练工具，帮助开发者快速构建自然语言处理应用。其中UIE模型（Unified Information Extraction）是PaddleNLP中的一个重要模型，用于从文本中提取结构化信息。
UIE模型的核心思想是将信息抽取问题建模为一个联合学习问题
原创
2024-07-04 04:34:43
708阅读
# 使用PaddleNLP加载UIE模型的指南
作为一名刚入行的新开发者，加载和使用深度学习模型可能会让你感到困惑。本文将详细讲解如何使用PaddleNLP加载UIE（Unified Information Extractor）模型的流程，帮助你快速上手，并确保你理解每一步的操作。
## 流程概览
下面是加载UIE模型的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 细
原创
2024-10-15 06:28:58
535阅读
# 使用 PaddleNLP 调用 UIE 模型的详细指南
在自然语言处理（NLP）领域，用户信息提取（UIE）模型可以帮助我们从文本中提取有用的信息。本篇文章将为刚入行的小白开发者提供一个详细的教程，教会他们如何调用 PaddleNLP 的 UIE 模型。我们将分为多个步骤来介绍，以确保每一个环节都能够清晰理解。
## 流程概述
下面是调用 PaddleNLP UIE 模型的流程概述：
# UIE PaddleNLP 模型调优实践
随着自然语言处理（NLP）的飞速发展，如何有效地利用现有的模型并进行调优成为了研究的热点。本文将深入探讨如何使用PaddleNLP中的UIE（Unified Information Extraction）模型进行调优，并通过实际的代码示例来展示整个过程。
## 什么是UIE模型？
UIE模型旨在统一多种信息提取任务，比如命名实体识别（NER）、关
原创
2024-10-23 03:45:47
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PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类一、完整代码import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize
transform = Compose([Normalize(mean=[127.5],
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2024-07-19 00:09:27
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## PaddleNLP UIE（用户界面抽取）: 用于自动化界面信息提取的强大工具
在现代软件开发中，用户界面（UI）扮演着至关重要的角色。用户界面不仅仅是软件的外观，还承担着用户与软件进行交互的重要功能。因此，从用户界面中提取信息对于自动化测试、UI设计和用户行为分析等任务至关重要。为了解决这个问题，PaddleNLP团队开发了一个名为PaddleNLP UIE（用户界面抽取）的强大工具。
原创
2023-08-28 03:39:52
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飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 pip3 install numpy
sudo pip3 install matplotlib
sudo pip3 install opencv-python
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/packages/9c/6f/220c45977e6f85cb
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2023-07-02 22:11:18
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2013-05-10 16:19:29最近，LPPL模型在金融市场中的运用越来越广，LPPL模型认为金融市场处于自组织临界状态，泡沫的产生往往伴随着市场参与者之间行为的正反馈作用，泡沫也会因此越来越大，并在奇点处崩溃，详细介绍可以参见Barrons的文章，比如这篇《泡沫熟了》：http://barrons.blog.caixin.com/archives/24765 以及国信证券量化金融研究小组的
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2023-09-05 14:29:30
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2021SC@SDUSC OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术。PP-OCR是在飞浆Paddle平台上发布的一种实用的超轻量级OCR系统，该系统由文本检测、检测框校正和文本识别三部分组成。我负责文本检测的方向分类器部分的深入学习和探索。 PP-OCR系统选择CPU来提高计算效率，以满足处理大量图像的需求。具体工作流程为，图像先经过文字检
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2023-08-26 09:15:16
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我本人不是计算机专业的，而是学医的，但是一直很关注信息技术，尤其是近年来人工智能不断与各行各业融合，取得了很多瞩目的成绩。一直很感兴趣人工智能在医疗中的应用，不过苦于基础知识有限，很难深入学习。正好百度有一个7日训练营项目，而且是零基础的，正好适合我这种自学成柴的小白，就报名参加了。除去前两天python基础课程，这个训练营最核心的内容围绕《青春有你2》展开，包括计算机视觉领域的对选手照片智能识别
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2024-01-30 07:24:43
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# 如何实现 "paddlenlp uie uie-x"
## 简介
在开始详细讲解之前，我先来简要介绍一下“paddlenlp uie uie-x”的背景和作用。PaddleNLP是飞桨深度学习平台中的一个自然语言处理（NLP）工具库，它提供了许多强大的功能，包括文本分类、序列标注、文本生成等等。其中“paddlenlp uie uie-x”是PaddleNLP中的一个命令行工具，用于执行用
原创
2023-07-31 11:44:46
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一直就像学一学深度学习，今年刚好趁着疫情的原因，有了大把时间可以好好研究研究。刚开始我还花了一笔大洋报了一个培训班，之后竟然在公众号上看到百度飞桨PaddlePaddle免费七日训练营的报名推送。抱着有羊毛不薅白不薅的心态，果断报了名。训练营时间是3.3-3.9，今天正好结束，那就把最近学的总结一下。 #学到了啥 其实七天的时间太短了，真要想把深度学习、PaddlePaddle框架完全掌握，真的是
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2023-12-11 15:18:46
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# PaddleNLP中的UEI缺陷解析与探索
PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理（NLP）框架，由百度开发并维护。它提供了多种模型和工具，使得开发者可以更方便地进行各种NLP任务，例如文本分类、问答系统以及命名实体识别等。在众多应用中，用户信息提取（UEI）是一个重要的领域，尤其是在数据的自动化处理过程中。然而，尽管 PaddleNLP 在某些方面表现出色，但在 UEI 应用中也存在
本文将使用ssd_mobilenet_v1_voc算法，以一个例子为说明如何利用paddleDetection完成一个项目----从准备数据集到完成树莓派部署，项目用到的工具是百度的AI Studio在线AI开发平台和树莓派4B 全部资料已经都打包在这里（PaddleDetection、Paddle-Lite-Demo、Paddle-Lite、opt） 链接：https://pan.baidu.c
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2023-12-19 22:09:32
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paddlenlp UIE原理是一个针对文本信息提取的高级自然语言处理技术，旨在从海量的文本数据中提取结构化信息。随着信息的快速增长，数据的有效处理变得尤为重要。UIE（Universal Information Extraction）技术对此作出了贡献，它可以识别和提炼出文本中的关键要素，并将其结构化，为后续的数据分析和决策提供支持。
### 技术原理
UIE的核心思想是通过深度学习模型对文
0 背景介绍现下，随着各种流行APP的出现，“听书”已经成为一种新的读书方式。不过，相比起电子书软件，要从实体书本中“听书”，就存在不少困难。比如，电子书软件天然就有准确的文本输入，只需要解决语音合成问题——当然，这看似简单的一步，其实一点也不简单，比如要做好分词、断句，语音合成模型需要在海量数据集上训练等等。相比之下，从实体书里“听书”，难度则又加了几层——如何做精准的OCR识别？如何把断行的合
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2023-12-06 18:08:32
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PCB的3D视图可以让设计者直接看到实物的效果，不仅可以减少空间上犯错的可能，而且3D视图渲染的独特效果在写文档和宣传中效果都不错，所以就记录一下PADS的3D视图功能以及如何给PCB中的元器件添加3D模型。首先是如何查看PCB的3D视图，可以点击“查看”-->“3D视图”-->“动态视图”，就会弹出一个3D视图的窗口，如下图所示：3D视图窗口的工具栏介绍如下图所示：上图可以看出只是P
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2023-12-15 10:15:44
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PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测Faster-RCNN、MobileNet-SSD、PyramidBox和场景文字识别CRNN-CTC、OCR Attention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模型库，助力用户提高构建模型的效率，大大减轻“炼丹
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2024-05-20 14:50:58
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