Python作为一款面向对象、跨平台并且开源的计算机语言，是机器学习实践的首选工具。入门Python机器学习应从了解并掌握Python的Numpy、Pandas、Matplotlib包开始。学习Python和完成机器学习实践的有效途径是：以特定的机器学习应用场景和数据作为出发点，沿着由浅入深的数据分析脉络，以逐个解决数据分析实际问题为目标，逐步展开对Python的学习和机器学习的实践。

是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件，在提供丰富的模型组件和测试基准的同时，注重端到端的产业落地应用，通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段，帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通，快速进行落地应用。3）提高空间大，欢迎各路大佬魔改：除了官方发布的基线，每年都会有各路选手参与基线的魔改工作，开源自己的优质方案，期待你的AI Studio

元语智能 - ChatYuan - 国内首个开源对话大模型的体验和评测，项目github地址：https://github.com/clue-ai/ChatYuan

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深度学习框架本质可以看作一个库，或者称之为包，或者是一个简单的写满了函数声明的py文件，其核心在于用户（调包侠）可以通过调用其中的函数轻松完成深度学习模型（神经网络）的创建和训练工作。其中，PaddlePaddle就是一个深度学习框架。更具体来说，如果不使用深度学习框架，用户需要自行编写模型训练中的求导和梯度反馈逻辑；使用了深度学习框架，用户只需要构造模型结构，而不需要去了解这个模型要怎么进行求导

转自AI Studio，原文链接：视频&图片 超分与动漫化+补帧 - 飞桨AI Studio1.安装依赖由于视频不便展示，均放到项目根目录下，以便于查看需要自行建立piece目录和piece_pr目录,分别放置切割的原视频帧，以及原视频帧动漫化后的图片In [9]!python3 -m pip install --upgrade ppgan!git clone https://gitee.

转自AI Studio，原文链接：一文看懂基于PaddleOCR的表格结构识别算法 - 飞桨AI Studio📖 0 项目背景PaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库，提供了数十种文本检测、识别模型，旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。关于如何使用PaddleOCR，平台已经有了非常丰富的教程，可以在十分钟内快速启动自定义图

转自AI Studio，原文链接：模型量化（3）：ONNX 模型的静态量化和动态量化 - 飞桨AI Studio1. 引入前面介绍了模型量化的基本原理也介绍了如何使用 PaddleSlim 对 Paddle 模型进行模型动态量化和静态量化这次就继续介绍如下量化使用 ONNXRuntime 对 ONNX 模型进行动态量化和静态量化2. 参考资料官网：onnxruntime.ai官方量化指南：Quan

本文提出了一个用于卷积神经网络的概念简单但非常有效的注意模块SimAM。与现有的通道关注模块和空间关注模块相比，该模块无需向原始网络添加参数，而是在一层中推断特征图的3D关注权重

【diffusion】扩散模型详解！