Day5- 作业-综合大作业作业作业要求作业具体步骤环境配置与准备代码实现结果展示爬取评论条数评论审核(不良**)词云 大家好,我是EverdayForCode。你,今天学习了吗!我太懒了,都结营一周多,我还没有把笔记写完!何来自律呀!五一放假五天,耍太嗨,连考试都没考,我是要凉了吗!作业作业要求完成爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取:爬取任意一期正片视频下评论,评论条数不少于1000条 。词频统
# OCR和Java的结合使用 光学字符识别(OCR)技术逐渐在各个行业中发挥着重要作用,尤其是在数据输入和图像识别领域。OCR(PaddleOCR)是由百度深度学习平台——桨(PaddlePaddle)推出的一款开源OCR工具,提供了强大的文本识别能力。而在Java环境中使用OCR,使得开发者能够在各种应用程序中快速集成OCR的能力。 ## 什么是OCROCR是一
原创 8月前
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# Java OCR使用指南 在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。OCR技术能够将图片中的文字内容转换为可编辑的文本格式,极大地提高了工作效率和信息处理的便捷性。本文将介绍如何使用Java语言结合OCR库实现文字识别功能。 ## OCR简介 OCR是一个基于深度学
原创 2024-07-24 06:13:06
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3.1  JAVA的数据类型   Java语言是一种严格的“类型化”语言。这意味着每个变量都必须有一个声明好的类型。Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型(四个整数型,两个浮点型),一种字符类型,还有一种布尔型。Java另外还提供大数字对象,但它不是Java的数据类型。 1、整数:   定义:没有小数部分的数字,负数是允许的。   种类:
文章目录写在前面模型构建基本流程桨重写房价预测模型1. 数据处理2. 模型设计3. 训练配置4. 训练过程5. 保存模型测试模型预测效果源代码 写在前面本文源于百度AI平台桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。本文旨在介绍使用桨框架构建神经网络过程,并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容,不求详尽但求简洁明了。模型构建基本流程桨的模型覆盖
桨|PaddlePaddle第一周学习笔记——数据处理 上图为深度学习任务的总体建模流程,从纵向来看分为数据处理、模型设计、训练配置、训练过程和模型保存部分。下面以MNIST数据集识别为例,介绍各部分的实现。数据处理数据处理程序,一般涉及如下五个环节:读入数据 划分数据集 生成批次数据 训练样本集乱序 校验数据有效性1、读入数据并划分数据集在实际应用中,保存到本地的数据存储格式多种多样,如MNI
前言  一般在我们开发项目的时候经常会更新数据库表的字段,如果同事 a 添加了表字段,没有及时给同事 b sql 脚本,  可能同事 b 的代码运行就会报错,而且随着时间的推移,sql 脚本越来越多,项目上线的时候整理起来就很费时间  所以就有大佬级别的人物创造了 Flyway 这个数据库版本管理工具。环境JDK 1.8.0 +Maven 3.0
2022年5月,桨框架2.3版本正式发布,设计实现了高可复用算子库PHI(Paddle High reusability operator library)。新算子库提供了百余个与Python开发接口保持一致的C++运算类API,可大幅降低框架原生算子和自定义算子的开发成本。深度学习框架作为人工智能领域的基础设施,一个重要的评价指标是其能否更高效便捷地支持多领域二次开发及多硬件扩展,支撑更广泛的
自从桨框架2.0发布以来,一直有用户期待什么时候能够帮助Java用户更便捷高效完成他们的部署任务。在过去,我们往往需要自己部署一台Model Server来做这个事情。但是,无论是维护方面,还是速度方面,很多时候都没有办法达到预期。现在,我们联手DeepJavaLibrary(以下简称为DJL)—— 一个基于Java的深度学习开发包,提供了一套桨Java推理API。DJL x Paddle 是
11月5日,在Wave Summit+2019深度学习开发者峰会上,桨全新发布和重要升级了最新的21项进展,在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。 很多未到场的开发者觉得遗憾,希望可以了解桨发布会背后的更多技术细节。因此本号特意策划了一系列稿件,分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台五个层面分别详细解读桨的核心技术与最新进展。 今天给大家带来的是
转载 2024-03-04 21:47:05
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# Version: 2.0.0 FROM paddlepaddle/paddle:2.5.1 # PaddleOCR base on Python3.7 RUN pip3.7 install --no-cache-dir --upgrade pip -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple RUN pip3.7 install --no-cache-di
原创 2024-01-08 15:11:04
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Paddle版本:2.0.0rc Python版本:python3 运行方式:python3命令行界面,非分布式方式 1. 安装桨¶ 如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面,您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令,具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上,安装python3,安装paddleyum insta
转载 2023-12-23 18:12:18
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首先声明,不详细讲解代码部分,主要是针对课程的理解及对作业的分析。 今天学习的内容比较简单,开始介绍了开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架(个人认为这个是必然要出现的,所有开发者都会想到的这个问题,大大节省了编写底层代码的时间,我之前用的是tensorflow框架,就特别好用,然后百度的Paddle Paddle也支持相互转换,这就完美了。)使用作为深度学习框架的优势(这里怎么说,
# 使用 Python 进行 NLP 的实现指南 欢迎来到自然语言处理(NLP)的世界!在这篇文章中,我们将通过(PaddlePaddle)库来实现基本的 NLP 任务。如果你是一名刚入行的小白,别担心,我将引导你完成整个过程。 ## 整体流程 首先,让我们概述一下整个实现过程。在下表中,你将看到实现的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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初次接触paddlepaddle是在胡晓曼老师的博客上,当时想要去了解一下卷积神经网络网络的原理,就在百度上到处搜索,然后就看到了最后赵晓曼老师说的用paddle实现卷积神经网络。也是这次偶然的机会,让我了解到了paddlepaddle,于是乎就开始关注到了paddle。正好这个时候还看见了百度架构师手把手教你深度学习这门课程,卧槽,瞬间就被这标题给吸引住了(还好不是标题党,不然我就要化身万年喷子
转载 2024-04-02 10:54:31
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6月28日,2019中国人工智能峰会(CAIS 2019)在南京举办,大会以“智能+拥抱未来”为主题,汇聚人工智能领域学术界、产业界众多领袖及代表,探讨中国人工智能的现在与未来。百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任吴甜受邀出席“AI的开源与开放”高峰论坛并发表主题演讲,阐述了全球软件开源开放的现状,以及中国首款自主研发的深度学习平台桨(PaddlePaddle)的
在6月30日最新发布的MLPerf Training v2.0榜单里,百度使用桨框架(PaddlePaddle)和百度智能云百舸计算平台提交的BERT Large模型GPU训练性能结果,在同等GPU配置下的所有提交结果里排名第一,超越了高度定制优化且长期处于榜单领先位置的NGC PyTorch框架,向全世界展现了桨框架的性能优势。图1 MLPerf Training v2.0 BERT模型效能
# Docker 与桨:深度学习容器化实践 随着深度学习技术的不断发展,越来越多的企业和研究者开始使用深度学习框架进行模型训练和部署。桨(PaddlePaddle)作为国内领先的深度学习平台,提供了丰富的API和工具,支持多种深度学习任务。然而,在实际应用中,我们经常会遇到环境配置不一致、依赖冲突等问题。为了解决这些问题,Docker技术应运而生。本文将介绍如何使用Docker技术与桨结合
原创 2024-07-25 07:01:22
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在现代机器学习和深度学习领域,(PaddlePaddle)作为百度推出的一款开源深度学习框架逐渐受到越来越多开发者和企业的青睐。本文将基于Python环境,详细讲解如何使用模型的过程,包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展,帮助大家更好地掌握这个强大的工具。 ## 背景定位 在开发中,使用进行模型训练和推理时,我们可能会遇到一些问题,例如模型训练速度慢、收敛
原创 6月前
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# 架构入门指南 ## 引言 在软件开发中,架构是一种流行的架构模式,它使得应用程序更灵活、更易于扩展。在这篇文章中,我们将深入探讨架构的实现过程,让你在学习后能够独立构建一个简单的项目。 ## 实现架构的流程 下面是实现架构的基本步骤: | 步骤 | 描述 | 预计完成时间 | |------|-------------------
原创 2024-10-25 03:31:37
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