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飞桨平台实战：从零训练中文文本分类模型，附完整开发流程笔记所对应活动链接：https://activity.csdn.net/writing?id=11047&spm=1011.2124.3001.10637

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探索西门子SMART200无限动态分期催款程序西门子SMART200无限动态分期催款程序，含SMART PLC程序，各种触摸屏程序（西门子SMARTLINE，昆仑通泰MCGS，维纶通，步科屏），另有详细的视频解析，D34 很有参考价值。包含一套密码计算工具

一、paddleocr的CPU/GPU环境安装

yolov8通过百度飞桨AIstudio平台搭建百度飞桨AIstudio平台搭建的环境如下： yolov8：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/9845129?sUid=17909139&shared=1&ts=1765123629199

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CODESYS平台程序模板：基于PACKML标准化编程思路及自动化常用功能库全开源CODESYS平台程序模板，基于PACKML标准化编程思路开发，另开发自动化常用功能库，全部开源。工业自动化这行干久了，总有几个让人头秃的瞬间：每次项目都要重新造轮子，设备联调时发现程序结构千奇百怪，新同事接手代码就像在破译外星密码...直到去年我们团队把CODESYS开发框架彻底重构，现在终于能笑着写PLC程序了。

百度文心大模型再攀高峰：飞桨赋能AI，深度学习实力见证近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。百度文心大模型作为国内领先的AI模型，凭借其卓越的性能和强大的学习能力，再次攀上高峰。本文将深入探讨百度飞桨平台如何赋能文心大模型，展示其在深度学习领域的实力。

PaddleLabel百度飞桨Al Studio图像标注平台安装和使用指南（包冲突 using the ‘flask‘ extra、眼底医疗分割数据集演示）机器学习的核心在于让计算机从数据中学习模式，而监督学习需要大量已标注的训练数据。图像标注工具就是将原始图像转换为机器可理解的训练数据的桥梁。

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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）

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