导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在单机训练速度方面，通过高并行、低开销的异步执行策略和高效率的核心算子，优化静态图训练性能，在Paddle Fluid v1.5.0的基准测试中，在7个典型模型上进行了测试（图像领域5个，NLP领域2个），其中5个模型的速度显著优于对标框架（大于15%），2个模型与对标框架持平（5%之内）。如果想让单机训练速度更快，
上一篇检测模型训练 飞桨的OCR模型分为检测、识别和分类，今天讨论识别。 ORC的识别，就是给定一张剪辑好的图片，这个图片只有一串纯文本，计算机将图片里的内容识别出来。 要识别的图片： OCR的识别和目标识别差不多，都是把猫的图片识别成猫，狗的图片识别成狗数据集准备进入正题 自定义图片标注的方法上一篇讲过，产生的文件包含一个充满了图片的文件夹crop_img和对应的识别标签rec_gt.txt，这
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2023-10-25 20:05:16
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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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# 使用飞桨OCR进行Java文本识别
在数字化时代，图像中的文本识别变得越来越重要。飞桨（PaddlePaddle）作为开源深度学习框架，提供了一系列强大的OCR（光学字符识别）工具。本文将介绍如何在Java中使用飞桨OCR进行文本识别，并提供代码示例。
## 飞桨OCR的工作原理
飞桨OCR的基本流程包括以下几个步骤：
1. **图像预处理**：对输入图像进行缩放、去噪等操作，以便提高识
多语言合成与小样本合成技术应用实践一 简介1.1 语音合成的简介语音合成是一种将文本转换成音频的技术。通常语音合成的整体流程如图1所示。可以分为：文本前端，声学模型，声码器三大模块。文本前端模块将原始文本转换为字符/音素声学模型将字符/音素转换为声学特征，如线性频谱图、mel 频谱图、LPC 特征等声码器将声学特征转换为波形
图1 语音合成基本流程图
1.2 中英混合语音合成的简介中
End-to-End Speech (to Text) Translation前言背景知识语音翻译（ST, Speech Translation）是一项从一段源语言音频中翻译出目标语言的任务。 本章主要针对语音到文本的翻译，比如，从一段英文语音中，得到中文的翻译文本。基本方法级联模型（Cascaded）, ASR -> MT级联模型由独立的两个模型，语音识别模型（ASR）和机器翻译模型（MT
定制化语音识别1. 背景在一些特定场景下，要求ASR系统对某些固定句式的关键词准确识别。打车报销单场景，要求日期，时间，地点，金额精准识别。定制化的唤醒词以及命令词，如在车机放音乐场景，那么只需要高精度的识别下一首，上一首，音量调大，音量调小等命令词。还有语音助手打电话的场景，需要根据用户通讯录，完成联系人的识别等等。为满足此种需求，本文展示一种定制化识别的方案。 第二节介绍相关的基础知识。 第三
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2024-05-22 23:06:41
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ssh: connect to host github.com port 22: Connection refused大家好，我是杰森。GitHub 对大家来说一定不陌生，无论是学习还是交（爬）朋（项）友（目）。但是今天，我好像和它失联了……当我像往常一样clone项目时，却得到了这样的报错$ git clone git@github.com:appletdevelop/full-stack.gi
近日，飞桨官方发布了工业级图像分割模型库 PaddleSeg，给开发者带来诚意满满的三重超值惊喜：①一次性开源 15 个官方支持的图像分割领域主流模型，大礼包带来大满足。②多卡训练速度比对标产品快两倍，工业级部署能力，时间节省超痛快。③揭秘包揽了 CVPR2019 LIP 挑战赛人体解析任务大满贯的三冠王 ACE2P 预测模型关键技术，带你一步体验世界领先水平效果。1. PaddleSeg 重磅发
深度学习（Deep Learning）是近年来计算机业发展十分最为迅速的研究领域之一，并且在人工智能的很多子领域都取得了突破性的进展。特别是在2016年年初，由Deep Mind公司研发的AlphaGo以4:1的成绩击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手李世石(Lee Sedol)，AlphaGo声名鹊起，一时间“深度学习”的报道在媒体铺天盖地般的宣传下席卷了全球。深度学习方法不仅在计算机领域大放异
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2024-06-03 14:04:08
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百度BML&飞桨训练营（十一）paddle-OCR车牌识别第一步：配置Notebook 1.创建Notebook任务，点击配置 开发语言：Python3.7 AI框架：PaddlePaddle2.0.0 资源规格：GPU V1002.打开Notebook3.创建一个Notebook，选择Python3第二步：上传数据集至Notebook 1.下载数据集至本地 https://aistudi
在当今的数字化时代，图像内容识别技术正日益成为人工智能领域的重要组成部分。以飞桨为基础的图像内容识别，可以实现对图像的智能分析和处理，为各类应用提供支持。在此，我们将通过图文并茂的方式，详细介绍如何解决“飞桨 图片内容识别”的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及扩展阅读等多个方面。
## 备份策略
为了确保数据的安全性和可靠性，我们需要制定一套有效的备份策略。下面的思维
这里有使用方法和示例代码：运行效果：促使我给PaddleOCR做.NET封装的原因，是PaddleOCR令人惊讶的识别精度。我之前用过TesseractOCR，看到有人说是“世界上唯一”免费且好用的OCR引擎，但我发现它不好用，它的精度一直介于“可用”与“不可用”之间，处于勉强可用的状态——即使是我使用了Best的TesseractOCR模型也是如此（而且性能也不快）。比如你看这个例子，用Tess
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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目录：GitHub 镜像访问GitHub文件加速Github 加速下载加速你的 Github谷歌浏览器 GitHub 加速插件(推荐)GitHub raw 加速GitHub + Jsdelivr通过 Gitee 中转 fork 仓库下载通过修改 HOSTS 文件进行加速为什么 github 下载速度这么慢？如何提高 github 的下载速度？1. GitHub 镜像访问这里提供两个最常用的镜像地址
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2024-08-20 22:02:59
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分享嘉宾：蓝翔 百度 资深研发工程师编辑整理：张兰兰 人民银行出品平台：DataFunTalk导读：近期，DataFunSummit AI基础软件架构峰会以线上形式成功召开，其中深度学习框架论坛更是云集了各大著名科技企业的顶级专家。来自百度飞桨的资深研发工程师蓝翔老师在大会上为大家系统地介绍了源于产业实践的开源深度学习平台——飞桨，包括飞桨的核心技术，在各行各业中的广泛应用，以及飞桨在生态建设上的
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2024-02-29 23:01:08
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一、创建模型1、飞桨BML登录:2、点击【预置模型调参】或者：点击【训练算力-预置模型调参】 3、选择【行业模型】，点击【立即创建】4、 填写相关信息5、填写描述 6、完成创建 二、上传数据集1、点击【创建数据集】 2、选择对应数据类型 3、选择数据集压缩包 4、完成数据上传 三、模型训练 1、返回【行业模型
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2023-11-19 11:40:10
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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/
!pw
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2023-12-19 17:17:58
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# 飞桨与Java的结合：机器学习的力量
近年来，人工智能和机器学习逐渐成为科技发展的重要推动力。在这其中，飞桨（PaddlePaddle）作为一个开源深度学习平台，因其易用性和灵活性受到越来越多开发者的青睐。而使用Java进行机器学习模型的构建和部署正日益受到关注。本文将介绍飞桨与Java的结合，展示如何在Java中使用飞桨模型进行预测，并通过一些可视化图表帮助理解整个流程。
## 飞桨简介
