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搜索资源列表

  1. paddle重写房价预测模型源码

  2. 房价预测模型是深度学习的经典案例之一，但是对于新手来说还是比较复杂的。使用paddle重写房价预测模型，可以极大程度减少代码量，欢迎下载。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：narutodzx

  1. 【PaddlePaddle】测试Paddle-Lite mobile_light C++示例程序

  2. 一、编译Paddle-Lite android库 可根据博客【PaddlePaddle】源码编译Paddle-Lite android库的过程或者其他本地源码编译的方法编译好android平台的库文件。 编译好的库文件位于Paddle-Lite/build.lite/android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/cxx/lib下。 二、转化模型 按照博客【PaddlePaddle】原生模型转化为naive_buffer格式转化Paddle

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：weixin_38517892

  1. Paddle-RLBooks:Paddle-RLBooks是基于纯PaddlePaddle的强化学习代码学习指南-源码

  2. 桨式RLBooks 欢迎使用Paddle-RLBooks，它是基于纯PaddlePaddle的强化学习代码学习指南。 代号 参考 Github： 联系我们 电子邮件：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42126749

  1. PaddleOCR-CppDemo-源码

  2. PaddleOCR-CppDemo 这个是在比特大陆BM1684系列AI硬件上支持PaddleOCR的演示，可以支持x86和arm两种设备 配置依赖库路径 x86配置如下 arm配置如下 其中分别设置： LIB_DIR为paddle的库路径 BM_DIR为比特大陆bmnnsdk2的路径 编译 编译x86执行sh tools / build_x86.sh 编译arm执行sh tools / build_arm.sh 运行 sh工具/run.sh 可以看到运行结果

  3. 所属分类：其它

  1. paddle-operator:利用EDL和Volcano的Kubernetes进行弹性深度学习培训-源码

  2. 桨式操作器 桨操作者目前正在利用EDL和Volcano项目。 EDL： ： 火山： ： 带有K8S Operator的EDL主要简化了分布式培训程序。通过检查点的能力，EDL可以容忍培训过程中的工人错误，从而使培训过程中的工人数量变得灵活。通过无服务器模式，整个培训任务可以从数量相对较少的工人开始。当群集资源足够时，请扩大整个培训任务中的工作人员数量，缩短作业启动时间，并尽快查看第一次迭代的结果。同时，通过在线/离线服务联合部署提高了集群的整体利用率，并提高了研发效率。 在调度程序级别，V

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：weixin_42121086

  1. PaddlePaddle-GloVe:基于Paddle框架的GloVe模型的实现-源码

  2. GloVe-Paddle- 基于Paddle框架的GloVe模型的实现 这是文章关于词向量训练的论文，文章在于Word2Vec工具出现后不久。文本特征空间的表示有两种经典的模式：一种是潜在的语义分析，通过对词对共现矩阵进行矩阵分解得到文本潜在信息；一种是Word2Vec，通过最大化词序列在一定长度的窗口中的共现概率，训练得到每个词的词向量。两种方式各有优缺点。信息，很好地考虑了文本的统计信息，但是其没有得到矢量空间，以至于其在词类比中表现不是很好。这篇文章综合了两种方法的优点，提出了一种基于基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42113552

  1. PASSL:修改基于PaddlePASSL-源码

  2. 密码 在开发中。 介绍 PASSL是基于Paddle的视觉库，用于使用PaddlePaddle进行最新的自我监督学习研究。 PASSL旨在加快自我监督学习的研究周期：从设计新的自我监督任务到评估学习的表示形式。 安装 按照安装PaddlePaddle。 资料准备 从下载ImageNet数据集。 然后，使用将验证图像移动到带标签的子文件夹中 在PASSL / data /下创建一个符号链接，如下所示： ln -s $YOUR_ILSVRC2012_PATH data/ILSVRC2012 最后

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_42166626

  1. paddle-源码

  2. paddle

  3. 所属分类：其它

  1. Paddle-CLIP:OpenAI的CLIP的PaddlePaddle版本实现-源码

  2. CLIP_Paddle OpenAI的CLIP的PaddlePaddle版本实现。 安装套件 通过pip安装： $ pip install paddleclip==1.0.0 -i https://pypi.python.org/pypi 轮装安装： 要求 get ftfy 正则表达式 paddlepaddle（cpu / gpu）> = 2.0.1 快速开始 import paddle from PIL import Image from clip import tokeni

  3. 所属分类：其它

  1. PaddlePaddle_ImageProcessing-源码

  2. 图像处理基础 2021年3月 课程大纲 1，图像处理的概念与基础操作 2，OpenCV库进阶操作 3，图像分类任务概念介绍 4，PaddleClas数据增强代码解析 5，参考资料------在这里撰写你的笔记------ 1，图像处理的概念与基本操作 图片，GIF，视频 将会：画面中最小的点 问题：图片在计算机中长啥样？ 灰色图片 # 加载一张手写数字的灰度图片 # 从Paddle2.0内置数据集中加载手写数字数据集，本文第3章会进一步说明 from paddle.vision.datasets

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_42126677

  1. 柠檬-源码

  2. 基于Paddle-Lite的柠檬外观分类（4分类任务） 背景 项目原始比赛广岛Quest2020：柠檬外观分类使用的图像数据（第1阶段）用广岛县的柠檬形象挑战外观分类 比赛链接： : 任务 根据以下图像数据对柠檬等级进行分类。 有四个等级：0：优良，1：良，2：加工品，3：规格外。 其中：训练集1102张图像，测试集1651张图像 【注意事项】 在本次比赛中，假设获胜者的模型和专有技术将在Raspberry Pi等小型物联网终端上实现。禁止将TTA（测试时间增加）用于推理。 训练 训练数据使

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    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. 乒乓：打乒乓球-源码

  2. 傍 打乒乓球 :grinning_face_with_big_eyes: 要求 Python Pygame 描述 最初的想法，与pygame乒乓球 指示 控制项： w and s to move the left paddle up and down arrows to move the right paddle

  3. 所属分类：其它

  1. play-daxigua-using-Re强化学习：使用强化学习DQN算法，训练AI模型来玩合成大西瓜游戏，提供Keras版本和PARL（paddle）版本-源码

  2. play-daxigua-using-Re强化学习：使用强化学习DQN算法，训练AI模型来玩合成大西瓜游戏，提供Keras版本和PARL（paddle）版本

  3. 所属分类：其它

  1. dds-canchas-paddle-源码

  2. dds-canchas-paddle DDS-熟悉JPA /Hibernate状态的Ejercicio para empezar der en el queestábasada lasolución：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_42110469

  1. FluidDoc：PaddlePaddle的文档-源码

  2. FluidDoc English | 介绍 FluidDoc合并了与Paddle相关的所有文档。 它通过CI将内容提供给PaddlePaddle.org。 建筑 FluidDoc子模块Paddle， external文件夹下的Book。 所有子模块均应作为标准惯例置于external 。 然后，FluidDoc将它们用作加载文档的参考。 FluidDoc在FluidDoc/doc/fluid文件夹下构造整个文档树。 入口点是FluidDoc/doc/fluid/index_cn.rst和Fl

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：117mb
    • 提供者：weixin_42099942

  1. PaddleX：PaddlePaddle端到端开发工具包（『飞桨』深度学习全流程开发工具）-源码

  2. | 英语 PaddleX-PaddlePaddle端到端开发工具包，使开发人员能够以低代码形式快速实施实际的行业项目 :hugging_face: PaddleX在Paddle CV工具包中集成了图像分类，对象检测，语义分割和实例分割的功能，并完成了从数据准备，模型训练和优化到多端部署的全过程开发。 同时，PaddleX提供了简洁的API和图形化的Ueser接口。 开发人员可以以低代码形式快速完成Paddle的端到端流程开发，而无需安装其他库。 :factory: PaddleX已在诸如

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42102272

  1. Paddle-Lite：多平台高性能深度学习推理引擎（『飞桨』多平台高级深度学习预测引擎）-源码

  2. 桨轻 |简体中文 Paddle Lite是一个高效，轻量级，增强强且易于扩展的深度学习推理框架，定位支持包括移动端，嵌入式以及服务器端内部的多硬件平台。 当前Pad Lite不仅在百度内部业务中得到全面应用，也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。 快速入门 使用Padd Lite，只需几个简单的步骤，就可以把模型部署到多个终端设备中，运行高效的推理任务，使用流程如下所示： 一。准备模型 Lite框架直接支持模型结构为深度学习框架模型的模型格式。当前PaddlePaddle用于推理的模型是

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  1. lac：百度NLP：分词，词性标注，命名实体识别，词首-源码

  2. 工具介绍 LAC全称中文的词法分析，是百度自然语言处理部研发的一种联合的词法分析工具，实现中文分词，词性标注，专名识别等功能。该工具具有以下特点和优势： 效果好：通过深度学习模型联合学习分词，词性标注，专名识别任务，单词索引，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果领先。 效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能优化，CPU单线程性能达800QPS，效率领先。 可定制：实现简单可控的干预机制，精确匹配用户字典对模型进行干预。 调用便捷：支

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  1. 服务：灵活，高性能的机器学习模型载体（『飞桨』服务化部署框架）-源码

  2. （| English） 动机 我们考虑将在线部署深度学习推理服务作为将来面向用户的应用程序。 该项目的目标：使用训练了深度神经网络后，您还可以轻松地在线部署模型。 桨式服务的演示如下： 安装 我们强烈建议您在Docker中运行Paddle Serving ，请访问。 有关更多Docker映像，请参阅。 # Run CPU Docker docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest docker run -p 9292:9292

  3. 所属分类：其它

  1. 运用百度框架paddle进行手势识别【动手实践，附源码】

  2. 运用百度框架paddle进行手势识别 本文为一篇实战心得 项目来源于百度aistudio平台，感兴趣可以登录，地址链接： https://aistudio.baidu.com/ 1. 深度学习的四个步骤 数据标签处理 构建网络模型 规划网络超参 训练评估模型 2. 代码解析 导入库文件 import os import time import random import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38683721
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