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仰望尾迹云

PaddlePaddle镜像中的正则表达式预处理技巧在中文文档自动化处理的现实场景中，我们常常面临一个尴尬的问题：模型明明训练得不错，推理时却频频出错。深挖原因后发现，问题并不出在模型本身，而是输入数据“太脏”——扫描件上的水印、格式符号、脱敏号码、乱码字符混杂在一起，直接喂给OCR或NLP模型，结果自然不可控。

torch的pos[:, group] -= offset.unsqueeze(1) 飞桨api怎样实现？以前碰到过飞桨需要索引赋值的情况，issue：【论文复现】张量的bool索引和切片直接赋值问题 · Issue #37733 · PaddlePaddle/Paddle

paddlepaddle-gpu3.0.0进行ocr训练1、服务器中实用NVIDIA A100并且装有cuda 12.4版本，而paddlepaddle-gpu比较接近时cuda 12.3版本。

PaddlePaddle-2wget下载安装选择win64，下载下来是个压缩包，进行解压假如解压到E盘，则路径是E:\wget-1.21.4-win64

二、PaddlePaddle seal_recognition印章内容提取

mask_color_map.json丢失，导致分割标签.png无法导入X-Anylabeling的解决办法最近在接手前人的分割任务时遇到了一个问题，即仅知道数据集可能有多少类，但是类名、具体的类个数、以及对应的色彩映射标签全都不清楚。而缺少这些会导致无法继续开展标注，所以当前撰写了一个脚本，通过读取部分的.png标签，从而猜测该数据集的色彩种类以及具体的映射色彩，进而生成mask_color_mapu.json导入X-Anylabeling。具体的代码：

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。

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：

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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。