小熊飞桨练习册-06Paddlex垃圾分类简介小熊飞桨练习册-06Paddlex垃圾分类，本项目开发和测试均在 Ubuntu 20.04 系统下进行。
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Ubuntu 系统安装 CUDA 参考：Ubuntu 百度飞桨和 CUDA 的安装文件说明文件说明train.py训练程序quan
飞桨ai Studio notebook基本操作具体学习详见地址个人笔记 具体学习详见地址个人笔记1.在Notebook中使用shell命令 注意：通过在Shell命令前添加! (感叹号), 就可以执行部分Shell命令. 包括诸如 !pip install这样的命令. 不过, !apt-get这种可能引发用户进一步操作的命令是不支持的.!ls /home/aistudio/data/
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2023-12-19 17:17:58
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先说机架 入魔首选F450机架 看下图,就是这货 价格便宜又耐炸价格嘛~便宜的杂牌40块,PBC底板直接焊线好点的飞跃68元再好的就是大疆的原装450,但是价格也感人,练手而已用不着买那么贵如果你是刚刚入魔,可能不明白机架名字后面的意思,什么360,450,550到底是什么意思这些数字可以说是型号,也可以说是机架的尺寸,机架有多大,取决于对应的型号,我们选取的450,就是指对称电机轴距:450mm
前言：现在从事的嵌入式产品设计，很多都是基于TCP/IP的，要求研发的设备能够接入广域网进行远程设置和访问，这就涉及到了路由的工作原理和路由器的使用。包括家庭中用到的ADSL、无线路由器以及在工业现场使用的企业及路由器、交换机，自己都曾接触和使用过，但一直都停留于表面的操作理解。现在由于产品研发的需要，希望能够进一步加深对路由器内部运行机制的理解，澄清一些模糊的认识，所以特写此文。
PaddleX又叫飞桨全流程开发工具，是一款集飞桨核心框架、模型库以及多种工具与一身的流程开发软件，该软件功能丰富齐全且简单实用，拥有完善的API开发架构，用户可以对软件进行简单便捷的流程编程，该软件多种组件和多种编辑工具，拥有多种丰富的学习开发所需的全部功能，可以帮助用户进行简单便捷的流程开发和学习；PaddleX这款飞桨全流程开发工具界面干净简洁、简单易用，可为用户提供简明易懂的PythonA
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2023-11-02 11:19:53
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【AI Studio】飞桨实战速成营 - 02 -图像分割 经典模型&代码实战前置知识一、1x1卷积典型网络一、FCN网络1.基本概念2.实现过程二、U-Net网络1.基本概念2.实现过程三、Deeplabv3p网络1.基本概念①感受野②空洞卷积③Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)④深度可分离卷积1）Spatial Separable Convol
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2024-09-11 11:38:38
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介绍飞桨在行业内的应用情况、产品全景、技术优势，以及飞桨的安装方法和联系方式。深度学习框架近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：节
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2024-05-23 15:58:57
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kotti_ai:AI+互联网企业级应用，打通飞桨部署最后一公里！结合Pyramid Kotti web框架和飞桨Paddle Serving框架，通过构建kotti_ai软件项目，打通AI部署最后一公里！kotti_ai是AI+互联网企业级应用软件包，通过web技术，将基于飞桨Paddle Serving框架的AI应用更好的呈现出来，解决AI实际部署落地难、AI技术提供商与最终用户互通难的问题，
# Android OCR 飞桨实现教程
在这篇文章中，我将和你分享如何在 Android 项目中实现 OCR（光学字符识别），使用的是飞桨（PaddlePaddle）框架。本教程适合刚入行的小白，内容将分为几个主要步骤，并详细解释每一步所需的代码及其功能。
## 整体流程
我们将这项工作分为几个主要步骤，具体流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作
飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个
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2024-01-24 16:03:06
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GitHub详细教程Table of Contents1 Git详细教程1.1 Git简介1.1.1 Git是何方神圣?1.1.2 重要的术语1.1.3 索引1.2 Git安装1.3 Git配置1.3.1 用户信息1.3.2 高亮显示1.3.3 忽略特定的文件1.3.4 使用.gitkeep来追踪空的文件夹1.4 开始操作Git1.4.1 创建内容1.4.2 创建仓库、添加文件和提交更改1.4.3
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2024-03-12 12:23:02
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2016 年，AlphaGo 横空出世，人工智能时代到来。同年，百度开源自研的深度学习框架 PaddlePaddle（飞桨），成为中国首个开源深度学习框架。然而，这波由深度学习推动的技术和产业浪潮，也面临着诸多挑战。数据量越来越大，有些模型的训练数据动辄上 TB；模型越来越深，越来越复杂，从 AlexNet 的 8 层，到 ResNet-1000 的 1202 层；模型参数越来越多，甚至超过 10
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2023-12-26 19:58:38
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百度飞桨PaddleOCR的安装与使用百度飞桨PaddleOCR的安装与使用安装具体细节使用教程实践 百度飞桨PaddleOCR的安装与使用工作环境：win10 PaddlePaddle 2.0.0 Anaconda下python3.7 CUDA-10.2 cudnn-10.2-v7.6.5 参考：安装具体细节1、安装CUDA-10.2和cudnn-10.2-v7.6.5 默认C盘安装可以避免莫
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2023-12-14 10:04:39
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技术变革兴起，人才是先行关键。10月13日，2020 CCF 大数据与计算智能大赛（CCF BDCI）面向全球同步启动。大赛由中国计算机学会主办，迄今成功举办七届的CCF BDCI大赛已成为大数据与人工智能领域最具影响力的赛事之一。值得关注的是，本届大赛在原有赛道外，首度设立了全新的自主平台赛道，部分赛题由百度飞桨作为指定深度学习平台为选手提供技术支持。同时，百度和清华大学在算法赛道贡献了千言：多
导读：12月12日，在上海举行的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，飞桨深度学习开源框架2.2版本正式发布。飞桨是中国首个开源的深度学习框架，一直致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。最新的v2.2版本飞桨框架在编程接口方面，新增了傅里叶变换、线性代数计算、AI科学计算等相关的100多个API，可以支持更广泛任务类型的模型开发；分布式训练方面，在优化了4D混合并行等分布式技术的
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2023-10-31 19:50:28
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随着机器的逐渐智能化，人类的生活水平也在大幅度提高，这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术，它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献，虽然实现这一伟大的功能很复杂，但是现阶段通过开元深度学习平台的能力，开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用，大大提升了效率。飞桨（paddlepaddle)是百度研发的一款技术领先
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2023-09-18 14:12:36
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“一生费城七六人”1. conda装paddle环境1.1 验证是否装好2. x2paddle2.1 介绍2.2 安装3 模型转换3.1 pt -> onnx3.2 onnx > .pdparams3.2.1 会出现的错误情况3-1. 第一种情况3-2. 第二种情况4. 查看结果5. 其他模型6. 终极解法 问题阐述：将yoloV5项目移至paddle框架下执行时，会发现飞桨的框架不
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2023-09-21 14:38:50
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特别注明：本文内容包括但不限于代码，图片均来自AI Studio 官网课程中一个完整的深度学习模型一般包含以下几个内容：数据获取与处理模型设计：网络结构和损失函数训练配置：优化器与资源配置训练过程模型保存与测试下面以手写数字识别项目为例展开讲解：数据获取与处理 本次学习使用百度提供的公开的数据集，因此自行获取数据的过程暂不涉及。 飞桨提供了多个封装好的数据集API，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推
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2024-08-09 08:21:06
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走进国产深度学习框架——百度飞桨什么是飞桨飞桨初体验创建数据变量/常量网络搭建数据操作搭建网络与执行器网络运行安装飞桨windows环境下使用pip安装CPU版本windows环境下使用pip安装CUDA10版本检查是否安装成功 什么是飞桨飞桨 (PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，20
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2023-11-09 09:08:06
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论文 PP-PicoDet项目github地址1. 安装1.1 conda 安装 paddlepaddleconda create -n paddle python=3.7 # 创建python环境
conda activate paddle # 进入环境
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);prin
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2023-12-06 11:22:50
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