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新手村领路人

飞桨paddlepaddle旧版本2.4.2安装https://www.paddlepaddle.org.cn/install/old?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html#old-version-anchor-34-Conda%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%96%B9%E5%BC%8Fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/install/old?docurl=/documentation/docs/zh/develop/i

九章云极AladdinEdu

临床数据挖掘与分析：利用GPU加速Pandas和Scikit-learn处理大规模数据集随着电子健康记录（EHR）的普及和医疗信息化的深入，临床数据分析面临着前所未有的数据规模挑战。传统的基于CPU的Pandas和Scikit-learn在处理百万级甚至千万级患者记录时，往往耗时过长，成为医疗科研和临床决策的瓶颈。本文将深入探讨如何利用RAPIDS生态系统中的cuDF（GPU加速的Pandas）和cuML（GPU加速的Scikit-learn）来高效处理大规模临床数据集。通过完整的代码示例和性能对比，展示GPU加速如何将数据处理和机器学习训练时间从数小时缩短到数分钟，为临床研究人员提供切

Conda环境隔离和PyCharm配置,完美同时运行PaddlePaddle和PyTorch最终目标与架构图我们将建立如下所示的系统，其中PyCharm作为统一的开发界面，灵活调用两个底层独立的计算环境：

学习PaddlePaddle--环境配置-Windows 11 + RTX 4060终极详细指南：Windows 11 + RTX 4060 配置 PaddlePaddle 分割训练环境第一阶段：安装 NVIDIA 显卡驱动目标：确保您的 RTX 4060 显卡拥有最新、最稳定序，这是所有GPU计算的基础。

学习PaddlePaddle--环境配置-PyCharm + Conda第一阶段：安装与配置 Python 和 Conda 虽然 PyCharm 可以管理环境，但我们先独立准备好 Conda 环境，这样更清晰可靠。

深度学习三大框架对比评测：PaddlePaddle、PyTorch 与 TensorFlow近年来，人工智能的快速发展离不开深度学习框架的支撑。一个优秀的框架不仅能提升研发效率，还能降低模型落地的难度。目前，业界主流的开源深度学习框架主要有 PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow。本文将从生态、易用性、性能、产业化支持等角度对三大框架进行对比，帮助读者更好地理解其特点与应用场景。

基于Docker的GPU版本飞桨PaddleOCR部署深度指南（国内镜像）2025年7月底测试好用：从理论到实践的完整技术方案还是网上没找到这个基于Docker的GPU版本飞桨PaddleOCR部署教程，于是就有了这一篇。这个的确坑很多，可能后面变一个版本就不好用了，也是为什么这篇博客不完全粘贴代码的原因。端口是示例，可以随意改。

文心一言4.5开源部署指南及文学领域测评📝个人主页：哈__期待您的关注目录一、引言二、文心一言开源模型2.1 MoE架构2.2 文心一言MoE架构

paddlehub环境搭建和测试报错1：增加download函数报错2：安装成功将其中的np.int 修改为int即可测试成功参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_ocr_db_crnn_mobile&en_category=TextRecognition

「源力觉醒创作者计划」_基于 PaddlePaddle 部署 ERNIE-4.5-0.3B 轻量级大模型实战指南随着人工智能技术的迅猛发展，轻量级语言模型成为边缘设备和资源受限场景中的热门选择。百度近期推出的 ERNIE-4.5-0.3B 模型，在保持良好性能的同时，将参数规模控制在仅 0.36B，适用于对话、创作、问答等典型NLP任务。本篇博客将以实战为主线，介绍如何基于 PaddlePaddle 框架快速安装和部署该模型，并配合 FastDeploy 工具，完成本地推理 API 服务的搭建和测试。

【PaddleOCR】OCR常见关键信息抽取数据集，包含FUNSD、XFUND、WildReceipt等整理，持续更新中......🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

PaddleOCR独立服务：高效OCR一站式解决方案# PaddleOCR 独立服务统一文档---## 1. 项目简介PaddleOCR 独立服务是一个高性能、易部署的 OCR 服务包，提供 RESTful API 接口，支持多种编程语言客户端调用。

百度飞桨（PaddlePaddle）案例分享：基于 PaddleOCR 的图像文字提取系统在实际教学、办公及政务系统中，纸质材料（如手写作文、表格、试卷等）仍广泛存在。为提升信息处理效率，采用 OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字提取为可编辑文本已成为刚需。

一颗红心丶

Windows系统上离线部署Python运行飞桨(PaddlePaddle) OCR服务将下载的 .whl 文件和 Python 安装包复制到离线机器。运行 Python 安装包（如 python-3.8.10-amd64.exe），勾选 Add to PATH。

红酒暖心也暖胃

PaddleOCR环境安装-踩坑记录最近有搞OCR的心，调研了一下最新的开源代码，发现还是paddleOCR做的最好，那就先从这个开始部署一下环境吧 github paddleOCR PaddlePaddle 3.0

第一篇：Liunx环境下搭建PaddlePaddle 3.0基础环境（Liunx Centos8.5安装Python3.10+pip3.10）根据官方技术栈要求，PaddlePaddle 3.0深度学习框架的部署需以Python环境为前置条件。在系统环境搭建阶段，建议优先完成Python运行环境的配置工作。具体而言，该框架兼容Python 3.8至3.12版本范围，我将以3.10版本为例进行环境搭建配置。

百度飞桨PaddleOCR 3.0开源发布 OCR精度跃升13%2025 年 5 月 20 日，百度飞桨团队正式发布了 PaddleOCR 3.0 版本，并将其开源。这一新版本在文字识别精度、多语种支持、手写体识别以及高精度文档解析等方面取得了显著进展，进一步提升了 PaddleOCR 在 OCR 领域的技术实力和应用价值。

米饭咔咔吃

飞桨paddle import fluid报错【已解决】跟着飞桨的安装指南安装了paddle之后有一个验证：报错情况如下，但是我在pip list中，确实看到了paddle安装上了我import paddle别的包，确实可以使用，这时候我就没管这个验证。直到使用的一个代码里需要导入fluid，还是没逃过这个报错

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飞桨paddle ‘ParallelEnv‘ object has no attribute ‘_device_id‘【已解决】书借上回，自从我反复重装paddle之后，我发现了，只要pip list中有库，但是代码报错，那就是飞桨没把代码更新完全，只能自己去改源代码

百度飞桨OCR（PP-OCRv4_server_det|PP-OCRv4_server_rec_doc）文本识别-Java项目实践OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种通过技术手段将图像或扫描件中的文字内容转换为可编辑、可搜索的文本格式（如TXT、Word、PDF等）的技术。它广泛应用于文档数字化、信息提取、自动化处理等领域。