# Java 飞浆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语言结合飞浆OCR库实现文字识别功能。
## 飞浆OCR简介
飞浆OCR是一个基于深度学
原创
2024-07-24 06:13:06
252阅读
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：
# 飞浆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。飞浆OCR（PaddleOCR）是由百度深度学习平台——飞桨（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环境中使用飞浆OCR，使得开发者能够在各种应用程序中快速集成OCR的能力。
## 什么是飞浆OCR？
飞浆OCR是一
自从飞桨框架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，提供了一套飞桨Java推理API。DJL x Paddle 是
转载
2023-09-07 17:10:51
883阅读
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
文章目录写在前面模型构建基本流程飞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平台飞桨学院《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。本文旨在介绍使用飞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。模型构建基本流程飞桨的模型覆盖
转载
2024-01-28 02:54:47
67阅读
飞桨|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
转载
2024-10-10 07:05:58
113阅读
# Java 使用飞浆 (PaddlePaddle)
## 引言
在当今人工智能迅速发展的时代，深度学习框架的选择变得尤为重要。飞浆（PaddlePaddle）是一个由百度开发的深度学习平台，它在工业界和学术界都得到了广泛应用。本文将探讨如何在 Java 中利用飞浆进行深度学习任务，特别是如何使用飞浆的 Java API。
## 什么是飞浆？
飞浆是一款功能强大的深度学习框架，其优势在于易
2022年5月，飞桨框架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
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
## Java 飞浆使用简介
在现代的软件开发中，尤其是在深度学习与机器学习领域中，Java 已逐渐成为一个重要的开发语言。飞浆（PaddlePaddle）则是一款由百度开发的深度学习框架，因其简单易用、高效且功能强大，受到许多开发者的青睐。本文将通过解决一个实际问题来介绍如何使用 Java 飞浆进行简单的数据推理，并通过示例代码进行详细说明。
### 实际问题
假设我们有一个图像分类问题，
# 飞浆使用PyTorch的指南
飞浆（PaddlePaddle）和PyTorch是深度学习领域中最受欢迎的框架之一。对于很多开发者和研究人员来说，如何在自己的工作中有效地选择并使用这些框架是一个非常重要的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何在飞浆中利用PyTorch进行模型的构建与训练，以便更好地服务于深度学习的实际应用。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源机器学习框架，由F
原创
2024-08-14 05:21:56
130阅读
11月5日，在Wave Summit+2019深度学习开发者峰会上，飞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，希望可以了解飞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飞桨的核心技术与最新进展。 今天给大家带来的是飞
转载
2024-03-04 21:47:05
159阅读
# Java飞浆：深度学习框架的前沿探索
随着机器学习与深度学习的兴起，越来越多的开发者开始关注如何利用这些技术来解决实际问题。在各种深度学习框架中，Java飞浆（PaddlePaddle for Java）逐渐引起了业内的广泛关注。飞浆是百度开源的深度学习平台，Java接口的引入使得更多Java开发者能够轻松接入深度学习的世界。本文将带你深入了解Java飞浆的使用，同时提供一些简单的代码示例。
# 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
341阅读
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. 安装飞桨¶
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
199阅读
百度飞桨（PaddlePaddle）是一种支持深度学习的开源平台，其中包含了多种深度学习模型的实现。其中，Transformer 模型是一种用于序列建模的非常强大的模型，已经被广泛应用于机器翻译、自然语言处理等领域。使用百度飞桨实现 Transformer 模型，通常需要进行以下步骤：准备数据集：首先，你需要准备一个数据集，该数据集包含了需要建模的序列数据。例如，在机器翻译任务中，你需要准备一组双
转载
2024-01-01 06:54:56
113阅读
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，开始介绍了飞浆开源深度学习平台、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。）使用飞浆作为深度学习框架的优势（这里怎么说，
转载
2023-12-22 09:09:52
106阅读
.NET Conf 2021中国我做了一次《.NET玩转计算机视觉OpenCV》的分享，其中提到了一个效果特别好的OCR识别引擎——百度飞桨PaddleOCR，可离线部署，后来我逐步把它封装了一下，代码全部开源（可点击查看原文跳转到Github）：https://github.com/sdcb/paddlesharp，可以直接安装NuGet包使用，支持.NET Framework/.NET Cor
在现代机器学习和深度学习领域，飞浆（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，详细讲解如何使用飞浆模型的过程，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，使用飞浆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
