paddlepaddle

【深度学习】使用飞桨paddle实现波士顿房价预测任务由于开始学习深度学习，因此每次开始都熟悉一下深度学习模型的基本步骤：在之前的学习中，我们学习了使用Python和NumPy实现波士顿房价预测任务的方法，本章我们将尝试使用飞桨paddle重写房价预测任务，体会二者的异同。在数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。

[AI]docker封装包含cuda cudnn的paddlepaddle PaddleOCR封装,启动时需要在GPU服务器上显卡驱动 cuda等下载需要注册账号CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 显卡支持cuda版本为12.5 cuda-toolkit降低一个版本12.4

爬虫案例-爬取某度文档利用飞桨ch_pp-ocrv3模型提高对图片的识别下载VC_redist.x64: 点击这里在开发者选项，打开开发人员模式下载的图片>通过ch_pp-ocrv3模型识别文字，效果相当好

沉到海底去吧Go

【自动化办公】批量图片PDF自定义指定多个区域识别重命名，批量识别铁路货物运单区域内容改名，基于WPF和飞桨ocr深度学习模型的解决方案铁路货运企业需要对物流单进行长期存档，以便后续查询和审计。不同的物流单可能包含不同的关键信息，通过自定义指定多个区域进行识别重命名，可以使存档的图片文件名具有统一的规范和明确的含义。比如，将包含货物运单车种车号、批次号等重要信息的区域进行识别，并将这些信息融入文件名中。这样，在需要查找某一份特定的物流单时，只需通过文件名即可快速定位，大大提高了存档管理的效率和准确性。

深度学习篇---计算机视觉任务&模型的剪裁、量化、蒸馏以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了计算机视觉任务以及模型的剪裁、量化、蒸馏。在深度学习领域，图像分类、图像识别、目标检测和图像分割是几种常见的计算机视觉任务，它们各自有不同的应用场景和任务目标。以下是这些应用的区别：

使用 PaddlePaddle 实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。今天，我们将通过一个简单的例子，使用 PaddlePaddle 框架实现逻辑回归模型，并展示如何保存和加载模型，以便进行后续的预测。

深度学习篇---二维码&预训练模型以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了二维码原理、Paddlepaddle、pytorch、tensorflow中的各种预训练模型。

深度学习篇---深度学习框架以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Pytorch、TensorFlow、Paddlepaddle三个深度学习框架以及其基本操作。

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测自定义数据集：通过继承 paddle.io.Dataset 类创建自定义数据集，并重写 __getitem__ 和 __len__ 方法。

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载1. 引入必要的库首先，需要引入必要的库。PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

飞桨PaddleNLP套件中使用DeepSeek r1大模型首先安装最新的PaddleNLP3.0版本：依赖库比较多，可能需要较长时间安装。安装好后，看看版本：输出：

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测代码解释① 数据生成与转换：② 模型组网：③ 损失函数和优化器：④ 模型训练：⑤ 损失曲线绘制：⑥ 模型评估：

PDF文件提取开源工具调研总结PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。在现代信息处理工作流中发挥了重要的作用，尤其是RAG项目中，通过将非结构化数据转化为结构化和可访问的信息，极大地提高了信息检索和生成的准确性、效率和实用性。所以PDF文档提取在RAG中显得尤为重要。

使用飞桨基于PP-YOLOE-SOD的自定义数据集图像检测案例全流程实操我用来打标签的工具是labelImg，安装步骤可以参考这个博客。建议建一个虚拟环境单独安装labeiImg，注意python版本要适配，否则可能导致labelImg闪退，我用的python版本是3.9.16，labelImg可以正常使用。labelImg支持生成PascalVOC和YOLO数据集格式。

CINN - 神经网络的编译器基础设施 [飞桨]CINN项目是多硬件后端的机器学习编译器和执行器。它旨在提供多层API，使张量计算更容易定义、执行更快，并且更方便地与硬件后端一起扩展。目前，它的目标是x86处理器和英伟达图形处理器。

[paddle] 非线性拟合问题的训练本文仍然考虑 f ( x ) = sin ⁡ ( x ) x f(x)=\frac{\sin(x)}{x} f(x)=xsin(x) 函数在区间 [-10,10] 上固定数据的拟合。

NLP自然语言处理——使用飞桨实现基于LSTM的情感分析任务说明：通过对电影评论历史数据分析，构建深度学习分类模型，最终完成对新的数据样本的识别分类。任务要求：运用神经网络算法，创建、训练、评估模型，完成对电影评论的情感分类任务。数据集说明： IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论，该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。

PaddlePaddle飞桨Linux系统Docker版安装最近学习和了解PP飞桨，一切从安装开始。官网的安装教程很详细： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html 记录我在安装过程中遇到的问题和解决方案。

PaddlePaddle推理模型利用Paddle2ONNX转换成onnx模型训练paddleocr模型，可以按照如下教程或者直接百度其他的PaddleOCR训练自己的数据集（中英文）（全套）和C#部署（半套）_c# paddleocr-CSDN博客