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通过精心设计的数据结构，智能化临时存包柜平台将能够更好地满足城市居民的便利需求，提升存包体验，推动城市智慧化发展的步伐。1. 存包信息管理：存储用户ID、存包时间、取包时间等信息，可以采用数据库表的形式进行管理，以用户ID作为主键，实现快速查询和管理。4. 用户接口和体验：通过设计用户信息表、操作日志表等数据结构，实现用户查询、预订、取包等操作的记录和管理。3. 支付与结算系统：设计订单表、支付记
1.1源码安装下载，找到PPOCRlabel.py文件，并运行它。3.点击查看标注内容是否正确，若正确则点击，不正确进行步骤四。下载成功后，运行PPOCRLabel文件，将弹出来标注软件。4.若不正确选择对应的框进行重新标注，并输入正确识别结果。2.自动标注，若有不对可进行人为修改。标注好后，需进行点击生成这三个文件。（需要很多的库，报错就安装）
wsl安装测试paddle时报错，The third-party dynamic library (libcuda.so) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory)
Paddle.js 是百度 PaddlePaddle 的 web 方向子项目，是一个运行在浏览器中的开源深度学习框架。Paddle.js 可以加载提前训练好的 paddle 模型，或者将 paddle hub 中的模型通过 Paddle.js 的模型转换工具 paddlejs-converter 变成浏览器友好的模型进行在线推理预测使用。目前，Paddle.js 可以在支持 WebGL/WebGP
Paddle安装后测试正确，但使用报错：Could not locate cublasLt64_12.dll. Please make sure it is in your library path!
我是 雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。QQIC设计&FPGA&DL交流群 群号：866169462。原作者课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6?p=2原文链接：https://blog.csdn.net/we
【代码】paddle-语音转文本。
在百度21天入门课程顺利结业之后，又一次加入了百度PaddleDetection目标检测七日打卡营。这是我第一次使用PaddleDetection，老师讲课非常好，使用起来比较方便，而且提供了免费的算力，真的是一个学习paddle和深度学习的好平台。前几天学习了两阶段模型和yolo系列，老师的讲解很有趣而且干货满满。对于这方面比较萌新的我来说还是有难度，所以在作业的完成中的成绩并不是特别理想。今天
目的：快速开始体验飞浆深度学习平台，并体验paddle 图像检测。简介：paddle paddle（飞浆）是一个开源深度学习平台，中文交流群和中文文档资料的支持是所有深度学习平台中最好一个。https://www.paddlepaddle.org.cn/官方交流qq群：796771754环境：方法一：docker(为了达到快速体验，所以我使用docker)方法二：padd...
简 介： 昨天，参加第十七届智能车竞赛的同学给我发送了一段B站上的，无线充电车模的演示视频：开源开源，第十七届智能车比赛博特电子节能小车，随便玩一玩吧。比赛还是卷不过你们。关键词： 智能车竞赛，动物识别，PaddleHub#mermaid-svg-xaC73KPaQcB9rHnj .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-fami
使用Paddle实现随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并进行房价预测值与真实房价值对比。使用Paddle实现随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并进行房价预测值与真实房价值对比。1、导入必要的库和模块：PaddlePaddle深度学习框架、numpy、os等常用的包和库。将得到的预
卷积神经网络1. 卷积神经网络基础1.1 卷积卷积核填充(padding)步幅多输入通道多通道输出感受野1.2 池化池化参数1.3 激活函数1.4 批归一化 Batch Normalization1.5 丢弃法 Dropout2. 参考1. 卷积神经网络基础卷积、池化、ReLU、批归一化、丢弃法(Dropout)在 手写数字识别 项目中，是运用全连接层提取特征的，也就是将一张图片上的所有像素点展开
入门,利用Paddle实现简单的数字识别
参考: https://blog.csdn.net/qq_37735796/article/details/108015905参考上述仁兄教程, 不过 VS2017+CMAKE 就可以, OPENCV4 也可以, 不一定需要配置 OPENCV3 和 VS2019git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRcd PaddleOCR\deplo
近日，OpenCSG团队将其研发的优化成果贡献给了PaddleOCR项目！
深度学习
Paddle OCR ，轻量级移动端图片文字识别
它可以将 TensorFlow、Caffe 的模型转换为 PaddlePaddle 的核心框架 Paddle Fluid 可加载的格式。同时 X2Paddle 还支持 ONNX 格式的模型转换，这样也相当于支持了众多可以转换为 ONNX 格式的框架，比如 PyTorch、MXNet、CNTK 等。开发者基于不同的深度学习框架能够得到不同的训练模型，如果想要基于一种框架进行预测，就必须要解决不同框架
【代码】paddle-文本合成语音。
Windows系统下使用pyinstaller打包PaddleOCR中表格识别PP-Structure一、系统环境及PP-Structure简述二、安装Python环境与PP-Structure三、使用pyinstaller打包为exe文件四、打包好的文件分享参考文档一、系统环境及PP-Structure简述本文使用操作系统为Windows10 专业版，使用Miniconda3搭建环境，安装Pad
由于刚重装系统所以可能有一些相应的环境没有安装，所以导致该报错问题。
1、点击链接，下载tesseract，然后安装，并配置环境变量，在用户变量->path中添加D:\Program\Tesseract-OCR，在系统变量->path中添加D:\Program\Tesseract-OCR；2、在命令行输入tesseract test.jpg result，识别test.jpg，并将结果保存在result.txt之中；3、python调用OCR API，首
之前出过一篇关于用tesseract纯前端实现文本识别功能的文档，经测试之后，用是能用，但识别准确率并不高，而且耗时也相对比较久。于是又找了一个paddlejs做开发测试，但是整体上来说，其实两个差不多。而且初始化过程还会相对久些，如图下面简单介绍下关于paddlejs的一些信息和基础Demo吧。官方文档：https://paddlejs.baidu.com/
最近有个需求，是将训练好的pytorch模型转成paddlepaddle的inference_model，然后直接使用paddlepaddle载入使用。转换的工具主要使用paddle官方提供的X2paddle，对应项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle官方文档中有对应pytorch模型转paddlepaddle模型的教程，但我只需要inferen
文本目标检测任务中，部署yolo和paddle模型到cpu设备上的流程
paddle 使用预训练模型做NER命名实体识别任务前言一：paddle NRE（1）开源链接（2）预训练模型（3）数据集（4）项目结构二：项目效果三：运行（1）相关环境前言paddlepaddle是百度的一个深度学习框架,该框架的生态环境中，有一个paddleNLP开源子项目，该项目提供了当前大部分NLP预训练模型训练好的模型参数，我们可以使用paddleNLP提供的预训练模型来做NER命名实体
虽然当时也做了相关的记录，并且在第二次 完成相关的操作时，也有参照之前的记录，但是最后居然花了 两天多的时间才完成。这次的记录如下，经过几天摸索， 发现完成抠图， 的方法很多， 比如使用opencv ，但这里使用的是paddle来完成。这里抠的图也只是人像相关的。（纯python 代码，加上若干注释，第二次操作时，我是没有完成的。第二步 调整处理后图片的大小为自己需要的大小， 我这里需要的是 48
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括 TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。
但是，python和pip的版本如果过高可能导致无法安装早些版本的包，如python3.11、pip24.0就不可以，它们安装库时只能安装近期的，否则会报错could not find a distribution…paddle相关库的配置存在很大的兼容性问题，互相不兼容的paddle库都会导致报错，如no module named "paddle.fluid"， 因此会需要下载一些非最新版的pa
paddle OCR 文本识别总结1、简单介绍1、文本检测1、DB2、EAST3、SAST4、PSENet2、文本识别1、CRNN2、Rosetta3、STAR-Net4、RARE5、SRN6、NRTR7、SAR8、SEED3、文本分类二级目录三级目录1、简单介绍在paddle OCR中对于文本的任务分为三步：检测、识别、分类。1、文本检测1、DB2、EAST3、SAST4、PSENet2、文本识
新手安装paddle框架
一、概述二、算法原理三、训练四、部署4.1 Python本地脚本推理4.2 基于Django的线上Web部署4.3 PC端C++部署4.4 Android端部署
对uie模型进行微调的过程
paddle的GPU版本的正常使用方式
二、还是如果跟我一样使用的是cpu的版本，截至目前最新的fastdeploy:1.0.4-cpu-only-21.10版本，它默认的paddle推理引擎是有问题的，识别不出内容，需要更换其它支持cpu的引擎，比如OpenVINO 、ONNXRuntime。一、如果跟我一样选择的是cpu的版本，那么修改config.pbtxt配置文件时不仅得按官方说的需要修改kind: KIND_GPU为kind:
任务要求 能够识别手写数字0~9的图像，具体来说，将手写数字的灰度图像（28像素 x 28像素）划分到10个类别中（0 ~ 9）。要求使用PaddlePaddle框架实现模型。数据集及环境数据集来源： ML领域经典数据集MNIST，包含60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像数据说明：数据分为图片和标签，图片是28*28的像素矩阵，标签为0 ~ 9共10个数字运行环境：PaddleP
今天跑paddle里的代码，发现paddle里可以跑，但放到pycharm下面跑不了了，捣鼓了一下午，原来是包版本的问题，希望能对读者有一点点用。在pycharm的terminal中查看python版本，发现变成了3.7，然后就可以下载paddlepaddle啦，记得要指定为2.4.0版本。下载好python 3.7的环境（我直接用anaconda下载虚拟环境，我的pycharm用的是anacon
报错[Hint: ‘cudaErrorInsufficientDriver’. This indicates that the installed NVIDIA CUDA driver is older than the CUDA runtime library. This is not a supported configuration.Users should install an updat
【代码】paddle gpu的使用。
使用ncnn将PaddleOCR模型集成到Android端，可以对常见中英字符进行检测和识别。
MNIST数据集实现图像分类，paddle,paddlepaddle
今天折腾了一天发现ocr识别太慢了，记得之前是安装的gpu的，不知道为什么这么慢运行了下面的命令结果返回为在pytorch环境下搜索--
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。
飞桨是百度自主研发的开源深度学习框架，提供从数据准备、模型训练到部署的全流程支持，而OCR（ 光学字符识别 ）是该框架在文字识别领域的具体应用。PaddleHub是飞桨的通用模型工具，PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型，而PaddleOCR是其生态中针对OCR任务的专用库。1.4 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOC
飞桨Paddle Serving发布新版本v0.9.0，更好支持多机多卡分布式推理
paddle分布式训练环境配置，nccl安装
注：上述实验构建了一个理想化的实验模型，其matmul算子占比较高，所以加速比较明显，实际模型的加速效果与模型特点有关，理论上数值计算如matmul、conv占比较高的模型加速效果更明显。，业界提出了 16 位的数据类型（如 GPU 支持的 float16、bfloat16），每个数据仅需要 16 位的存储空间，比 float32 节省一半的存储空间，并且一些芯片可以在 16 位的数据上获得更快的
打开官网查找对应版本的nccl：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads。这里不下载local Ubuntu选项，下载O/S agnostic local installer这个选项。应该是没有装NCCL，但是通过NVIDIA官网方式用apt安装报错，说nccl签名有问题。下载到本地后上传到服务器中，目录自己选。解压完进入文件夹
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——paddle
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