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本项目基于PaddlePaddle框架开发了一个中文新闻标题分类系统，采用BiLSTM模型实现端到端文本分类。系统亮点包括：字粒度编码降低未登录词影响，引入Dropout等正则化技术防止过拟合，支持财经、房产等10类新闻分类，测试准确率达90.59%。项目提供完整的训练评估流程、混淆矩阵可视化以及Tkinter图形化预测界面，模块化设计便于扩展。实验表明，针对短文本特性，BiLSTM能有效捕捉标题
本文记录了在内网环境中安装PaddleOCR时遇到的问题及解决方案。首先需要配置阿里云私有pip源并绑定IP白名单，根据兼容性列表安装指定版本的paddleocr(3.2.0)和paddlepaddle-gpu(3.2.2)。安装后出现libavcodec.so.61缺失错误，发现系统默认安装的ffmpeg6版本不兼容。由于官方源未提供ffmpeg7，需手动下载源码编译安装，过程中可能需补充其他依
双中台架构是指将企业的IT架构划分为数据中台和业务中台两大块，旨在通过数据的集中管理和业务的灵活调度，达到提升业务效率和决策质量的目的。业务中台的主要任务是快速响应市场变化，通过配置而非编码的方式快速迭代新的业务模块，同时保证业务流程的灵活性和可维护性。未来，随着AI和机器学习技术的进步，数据中台的分析和预测能力将进一步增强，而业务中台将更加重视用户体验和服务的个性化。- **数据一致性**：在分
如果你在做任何涉及文档的 AI 工作流，MinerU 值得试一下。它解决的不是"能不能提取文字"的问题，而是"能不能让 AI 真正读懂文档"的问题。这个区别，在实际项目里会差一个量级的效果。MinerURAGPDF解析AI工作流LangChainOpenClawAgentCSDN。
函数三：统计某个文本在列表中出现的次数，输出参数有两个，第一是我们需要查的文本，第二个是我们查找的列表。定义控制警报器的命令，后续用来发送指令。说白了，这个函数的作用就是每隔30分钟自动重启一次摄像头（time.sleep（1800）），防止摄像头长时间运行出现卡死，掉帧，无响应等问题，定期重启可以释放内存资源，重置摄像头状态，避免程序崩溃，。函数四：计算OCR识别框的面积，输入就是OCR识别的四
数据处理与投票机制，list_zong1，3次识别的原始结果（被装饰器控制），过滤掉只出现1次的结果（可能是误识别），set_bing替换掉易错的字符，然后取历史结果中出现最多的编码。摄像头2：3帧识别一次，一秒15帧，所以是5次每秒，摄像头3和摄像头2一样，这是。违规处理，触发报警，显示界面上的警告图标，触发报警器闪光，5000ms=5s，5秒后自动隐藏警告，关闭报警器。触发OCR识别，这里摄像
当时有人说“死了么”名儿晦气，建议叫“还活着”更吉利，但作者好像表态了：名字不改，就这么用。其实我觉得，守护老人最好的法子可能是在家安监控，时不时看看更放心。但要是不在家，比如老人出门溜达，用这APP报平安倒也不错！这软件得每天打卡报平安，要是超过24小时没动静，系统就会给你设的紧急联系人发短信、打电话，提醒对方你可能出状况了。你还能自己设提醒时间，是1天、2天还是3天没报平安才触发提醒。可设提醒
本地部署gpu版本paddleocr
PaddlePaddle是一个功能全面的深度学习框架由百度公司主导开发并开源。它最初源于2013年百度深度学习实验室创建的Paddle项目旨在支持大规模数据的多GPU和多机器并行训练。2016年9月百度正式将PaddlePaddle开源这标志着国内第一个机器学习开源平台的诞生。PaddlePaddle的名字来源于Parallel Distributed Deep Learning并行分布式深度学习
【代码】测试paddle和pytorch运行再cpu或gpu。
ERNIE-UIE信息抽取模型可以进行关键信息抽取，可参照官网安装流程进行配置和使用。但是在实际的细分领域中（细分的应用场景），信息抽取的效果并不好（中文书写习惯截然不同），本文按照官网的方式，进行模型训练从而进一步提升效果，并进行记录。
因CUDA版本太高，paddlepaddle-gpu和rapidocr-paddle都不能支持，换本地CUDA太麻烦（别问，不是我管理的），所以通过docker部署低版本的CUDA版本以支持rapidocr的使用。
参考文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/model_convert/convert_from_older_versions/paddle_api_mapping_cn.html#paddle-1-8-paddle-2-0-api。将paddle.fluid.dygraph.parallel 改为paddle
都已经安装，出现这个问题是找不到对应的动态库，所以要针对性处理。解决：在~/.bashrc中加入环境变量。覆盖性拷贝，同手动安装cudnn操作。原因：paddel没有找到。根据命令所知，需要的。创建存放动态库的文件夹。
b 指标数据漂亮 hmean 0.9以上，但你很难纠正模型固有的思维（除非拿近似级别的数据量去纠正)，效果难达到预期。b 在开源数据集上训练，带有开源数据集的基本特征。因为官方模型或三方模型不能有效的达到项目检测目标，所以自训练能实现需求的模型。b 公开数据泛化强，针对弱。b 在一定精度上起步，精度指标天生高，对自有数据实际效果不明显。a 从0起步训练，对自有数据的效果明显，但提高训练精度指标难。
在.bashrc 文件里加上。
安装完成后，使用 python3 进入 python 解释器，输入import paddle，报错。
使用anaconda 安装paddle gpu环境
W0305 16:35:06.338007 10608 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6
1. 上网搜 对应 错误的代码，发现多是说对应的paddle版本 和系统中的 cuda 和 cudnn ，但是要注意，这里我们用的是官方的docker 镜像，其实并不存在 paddle 和 cuda 和 cudnn 版本差异的问题，这三个的版本兼容是官方测试过的。6. 查证发现，使用yum 默认安装的docker 版本非常低，上网找对应的安装新版docker 的方法就解决了。你的 docker 是
python3.7编译paddle-lite： Could NOT find PythonLibs (missing: PYTHON_LIBRARIES PYTHON_INCLUDE_DIRS)
最近项目用到paddlenlp，并且需要对模型进行微调，自己电脑的cpu根本带不动，于是部署了gpu版本的云服务器，第一次接触gpu，耗时一个下午终于弄明白了，在此记录下来，希望对大家有所帮助。
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