目录1.简介1.1与模型直接推理的比较1.2流程图1.3高性能1.4多功能集成2.预测部署示例--python2.1模型获取2.1.1paddlepaddle框架2.1.2Tensorflow、Pytorch、Caffe2.2paddle-inference的使用2.3完整可运行代码1.简介Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。由于能力

1.API分类1.1基础API对于训练调优场景，使用paddle.save/load保存和载入模型。对于推理部署场景，使用paddle.jit.save/load（动态图）和paddle.static.save/load_inference_model（静态图）保存载入模型。1.2高级APIpaddle.Model.fit (训练接口，同时带有参数保存的功能)paddle.Model.savepa

ArcFace/InsightFace（弧度）是伦敦帝国理工学院邓建康等在2018.01发表，在SphereFace基础上改进了对特征向量归一化和加性角度间隔，提高了类间可分性同时加强类内紧度和类间差异。论文链接：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face RecognitionLFW上99.83%，YTF上98.02%作为基于 soft

前面已经实现了获取整个网页HTML的功能，并且在获取HTML的基础上，加上一些诸如：下载出错自动重试、用户代理、服务器代理、爬取深度、避免重爬、id遍历、链接遍历等进阶功能。而且在处理过程中也初步使用了正则表达式。但是前面我们获取的HTML中的数据很多，其中大部分是我们不需要的。因此在本节中，我们要介绍对比三种抓取数据的方式，也可以叫选择器，并给出他们的性能对比，以供选择。1.分析网页在抓取一个网