飞浆专题

Chainlit结合百度飞浆的ocr识别和nlp自然语言处理做图片文字信息提取

PP飞桨简介 PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning），是由百度公司开发的一款开源深度学习平台，支持动态和静态图模式，提供了从模型构建到训练、预测等一系列的功能。PaddlePaddle 的设计目标是让开发者能够更容易地实现、训练和部署自己的深度学习模型。它支持多种操作系统，并提供了多种编程接口，包括 Python 和 C++。 Pad

关于飞浆文字识别技术的运用

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台，有关文章可以在此进行查询飞桨（PaddlePaddle）是一个由百度开源的深度学习平台，它提供了丰富的机器学习算法库，支持多种深度学习模型的构建、训练和部署。飞桨平台具有以下特点：易用性：飞桨提供了简洁的API设计和丰富的文档，使得初学者和研究人员可以快速上手。高性能：飞桨针对多种硬件进行了优化，包括CPU、GPU和百度自

飞浆：零代码创建Prompt应用实战课程笔记【持续更新中】

文章目录 Prompt基本定义Prompt入门公式优质Prompt提示词技巧Prompt 优化原理常见应用场景与优化示例以营销场景中【产品海报背景图】生成为例，原始需求是【画一张海岛旅游产品的营销海报背景】第一步任务归类、复用该类别技巧第二步补充主题特点信息，如判断具体什么画风合适第三步补充应用场合特点信息第四步加上一段文案试试看效果，逐步迭代以【办公效率场景中写文章】为例，原始需求

视觉学习笔记12——百度飞浆框架的PaddleOCR 安装、标注、训练、测试以及onnx转换

系列文章目录虚拟环境部署参考博客1 参考博客2 参考博客3 参考博客4 参考博客5 参考博客6 文章目录系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍二、安装1.anaconda基础环境1）anaconda的基本操作2）搭建飞浆的基础环境 2.安装paddlepaddle-gpu版本1）安装2）验证 3.pip安装paddleocr whl包1）2.6版本的

视觉学习笔记12——百度飞浆框架的PaddleOCR 安装、标注、训练以及测试

系列文章目录虚拟环境部署参考博客1 参考博客2 参考博客3 参考博客4 文章目录系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍二、安装1.anaconda基础环境1）anaconda的基本操作2）搭建飞浆的基础环境 2.安装paddlepaddle-gpu版本1）安装2）验证 3.pip安装paddleocr whl包1）2.6版本的paddleocr安装2

百度飞浆在pycharm中的使用（含官网安装和cuda）

uieGitHub 文章目录安装cuda下面进入使用飞浆部分。UIE的使用UIE信息抽取 pycharm使用but 你以为这样就能运行了吗设置虚拟内存折腾个毛线我直接换了个schema就运行好了安装cuda 1 获取版本我的是 CUDA Toolkit 11.7.1 (August 2022), Versioned Online Documentation 为了防止后期

基于飞浆resnet50的102分类

目录 1.数据预处理 2.数据导入 3.模型导入 4.批训练 5. 输出结果 6.结果参考 1.数据预处理 T=transforms.Compose([transforms.Resize((250,250)),transforms.RandomCrop(size=224),transforms.RandomHorizontalFlip(0.5),transforms.

写这一篇帖子实在是机缘巧合。导师让我手动标注一些图片，4000多张我寻思着我好歹也是学人工智能的，咋还能干这么不智能的事呢。然后就在CSDN上苦苦寻找了很多半自动标注的方法，说实话，都打不尽如人意，这里面我自己的原因占很大一部分，因为我小白也没用过label-me之类的。找了5,6个项目都不行，后来在一篇帖子深度学习图像-半自动和自动标注工具_u010451780的专栏-CSDN博客_半自动标注工

基于飞浆NLP的BERT-finetuning新闻文本分类

目录 1.数据预处理 2.加载模型 3.批训练 4.准确率 1.数据预处理导入所需库 import numpy as npfrom paddle.io import DataLoader,TensorDatasetfrom paddlenlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerfrom

百度飞浆图像分割课程笔记13：全景分割 UPSNet [CVPR 2019]

Top-down：先做检测，再做分割 UPSNet：A Unified Panoptic Segmentation Network 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1901.03784.pdf 代码链接： https://github.com/uber-research/UPSNet 设计一个基于可变形卷积的语义分割头和一个Mask R-CNN 的实例分割头，同时解

百度飞浆ResNet50大模型微调实现十二种猫图像分类

12种猫分类比赛传送门要求很简单，给train和test集，训练模型实现图像分类。这里使用的是残差连接模型，这个平台有预训练好的模型，可以直接拿来主义。训练十几个迭代，每个批次60左右，准确率达到90%以上一、导入库，解压文件 import osimport zipfileimport randomimport jsonimport cv2import numpy a

百度飞浆ResNet50大模型微调实现十二种猫图像分类

12种猫分类比赛传送门要求很简单，给train和test集，训练模型实现图像分类。这里使用的是残差连接模型，这个平台有预训练好的模型，可以直接拿来主义。训练十几个迭代，每个批次60左右，准确率达到90%以上一、导入库，解压文件 import osimport zipfileimport randomimport jsonimport cv2import numpy a