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使用微信小程序调用飞桨PaddleX平台自行训练的模型——微信小程序用训练的牡丹花模型Demo测试🎼个人主页：【Y小夜】😎作者简介：一位双非学校的大二学生，编程爱好者，专注于基础和实战分享，欢迎私信咨询！

算力魔方AIPC

在Ubuntu 24.04 LTS上安装飞桨PaddleX前面我们介绍了《在Windows用远程桌面访问Ubuntu 24.04.1 LTS》本文接着介绍安装飞桨PaddleX。

PaddlePaddle 开源产业级文档印章识别PaddleX-Pipeline “seal_recognition”模型开箱即用篇（一）AI时代到来，各行各业都在追求细分领域垂直类深度学习模型，今天给大家介绍一个PaddlePaddle旗下，基于PaddleX Pipeline 来完成印章识别的模型“seal_recognition”。

诗句藏于尽头

基于百度飞桨paddle的paddlepaddle2.4.2等系列项目的运行必看！！！安装jupyter notebook注意jupyter7.x以后不支持插件可以选择安装6.x

使用DJL和PaddlePaddle的口罩检测详细指南完整代码该项目利用DJL和PaddlePaddle的预训练模型，构建了一个口罩检测应用程序。该应用能够在图片中检测人脸，并将每张人脸分类为“戴口罩”或“未戴口罩”。我们将深入分析代码的每个部分，以便清晰了解每一步。

飞桨PaddlePaddle

飞桨首创 FlashMask ：加速大模型灵活注意力掩码计算，长序列训练的利器在 Transformer 类大模型训练任务中，注意力掩码（Attention Mask）一方面带来了大量的冗余计算，另一方面因其 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)巨大的存储占用导致难以实现长序列场景的高效训练（其中 N N N为序列长度）。虽然业界已有 FlashAttention 等针对特定注意力掩码的计算加速方法，但其支持的注意力掩码模式有限，难以满足大模型训练任务对灵活注意力掩码的需求。为了解决上述问题，飞桨独创 FlashMask 技术，提出了列式稀疏的注意力掩码表示方法，支持灵活多

记录如何在RK3588板子上跑通paddle的OCR模型官网文档地址一、Ubuntu20.04系统中完成环境搭建(板子也是20.04）安装RKNNtoolkit2

（一）ubuntu下通过c++编译cpu版本paddleocr-2.8.1操作系统：ubuntu 20.04/22.04OCR版本：paddleocr 2.8.1Opencv版本：opencv3.4.16/4.10.0

paddleOcr记录情况1：默认不需要标注电能表样本、训练电能表OCR模型，需调用PaddleOCR出识别字符，对识别信息进行提取 01 – >> test01.py

百度飞桨（paddlepaddle）安装百度飞桨（paddlepaddle）安装打开 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的终端），键入：

使用PaddleHub智能生成，献上浓情国庆福祝福国家繁荣本项目作为示例演示项目，用于体验飞桨平台的高效与便利。各部分详细内容请点击相应链接学习数据集收集自网络，包括100条国庆祝福。数据以txt形式提供，一条数据为一行。

百度飞浆Paddle OCR检测和识别【OCR数据收集、标注、数据集划分、检测识别模型训练、导出模型】1、我的电脑没有GPU，如果不使用AI Studio训练的话，第一遍我是按照CPU进行环境配置和训练的，可以参考这篇文章，我按着弄了一遍，可以使用的。 2、使用AI Studio平台进行数据GPU训练，每天都可以领到可以使用的点数，作为零氪用户也可以使用A100训练，完全够用的。Ai Studio进行训练方便简单快捷，不需要配置复杂的环境，或者解决各种离谱的代码报错。本文使用Ai Studio进行训练的。

Chainlit结合百度飞浆的ocr识别和nlp自然语言处理做图片文字信息提取PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning），是由百度公司开发的一款开源深度学习平台，支持动态和静态图模式，提供了从模型构建到训练、预测等一系列的功能。PaddlePaddle 的设计目标是让开发者能够更容易地实现、训练和部署自己的深度学习模型。它支持多种操作系统，并提供了多种编程接口，包括 Python 和 C++。

深度学习（十一）-PaddlePaddle

基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练参考地址：https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8271882

使用百度飞桨PaddleOCR进行OCR识别在使用过程中需要安装库，可以依据代码运行过程中的提示安装。我使用的为python3.7，安装库为：我主要使用图片OCR以及PDF转DOCX文件，后者需要poppler，我使用的系统为windows.在此处进行下载： https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases/tag/v24.07.0-0 解压后需要将poppler的bin路径加到系统环境变量path中

基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码预测结果：

安装飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS-develop开发版安装飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS-develop开发版安装时间：2024-8-30

图灵追慕者

paddlepaddle 和torch 还有yolov8三种框架兼容性PaddlePaddle、PyTorch和YOLOv8是深度学习领域中常用的框架和模型。它们各自有不同的生态系统和API，直接兼容性相对较低。不过，可以通过一些工具和方法来实现它们之间的兼容性和互操作性。

飞桨PaddlePaddle

星河社区升级命令行工具，一站式完成大模型实训飞桨PFCC社区成员卢畅贡献。卢畅，飞桨 PFCC 成员，飞桨开源之星，飞桨开发者专家（PPDE），长期参加飞桨黑客松、护航计划等开源活动，参与过飞桨执行器预分析性能优化、静态图自动并行架构升级等任务。本期分享的主题是星河社区升级命令行工具，一站式完成大模型实训。在现代计算框架中，为了高效地处理和存储大规模的数据集，尤其是在这些数据集中存在大量零值的情况下，采用稀疏数据结构变得尤为重要。飞桨是一个领先的深度学习平台，提供了强大的稀疏计算能力，支持从基本的稀疏张量操作到构建复杂的稀疏神经网络。这些工具主要