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Ubuntu22.04安装paddle GPU版本通过nvidia-smi查看当前显卡驱动版本：通过https://docs.nvidia.cn/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html找到与之对应的 CUDA 版本：

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。

paddle——站在巨人肩膀上及背刺二三事飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

智能化文档开发（DI）DI = 文本理解 + 文本生成 + 文本纠错 + 前端外壳💡 最后所有模型都训好之后，和后端逻辑一起封装到api中调用

[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。

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YOLO——pytorch与paddle实现YOLO本文将深入探讨YOLO目标检测的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现基础的YOLO模型。我们将首先介绍YOLO的基本概念，这些理论基础是理解和实现YOLO网络的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个YOLO目标检测模型，从而让读者能够直观地理解并掌握这两种框架在计算机视觉问题中的应用。

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目标检测与R-CNN——paddle部分本文部分为paddle框架以及部分理论分析，paddle框架对应代码可见目标检测与R-CNN目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是在图像中定位并识别出多个目标对象。通常包括两个主要步骤：目标分类和目标定位。目标分类解决“是什么？”的问题，即识别出图像中的物体类别；目标定位解决“在哪里？”的问题，即确定物体的具体位置。

OCR（四）windows 环境基于c++的 paddle ocr 编译【GPU版本】PaddleOCR2.8下载Opencv4.10下载Git下载PaddleOCR模型下载推理库（GPU版本的）注意：与CPU版本的区别，其他可参考CPU版本的下载

ubuntu paddle ocr 部署bug问题解决ubuntu paddle ocr 部署会出现异常报错。尝试安装以下版本：助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

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目标检测与R-CNN——pytorch与paddle实现目标检测与R-CNN本文将深入探讨目标检测与R-CNN的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现R-CNN模型。我们将首先介绍目标检测与R-CNN的基本概念，这些理论基础是理解和实现目标检测与R-CNN的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个R-CNN模型，从而让读者能够直观地理解并掌握这两种框架在计算机视觉问题中的应用。

paddle查看虚拟环境创建一个名叫paddle的虚拟环境激活打开paddlepaddle官网选择window+conda+cpu复制代码

在paddle中安装python-bidi出错翻看网上解决方式，是由于系统中缺少 Rust 及其包管理器 Cargo。python-bidi 依赖 Rust 来编译其扩展，如果没有安装 Rust 和 Cargo，安装过程将无法继续。解决方式

Paddle Inference部署推理（十八）注意：在 CPU 型号允许的情况下，进行预测库下载或编译试尽量使用带 AVX 和 MKL 的版本可以尝试使用 Intel 的 MKLDNN 进行 CPU 预测加速，默认 CPU 不启用 MKLDNN

Paddle Inference部署推理（七）API定义如下：代码示例：

Paddle Inference部署推理（十六）Config 类为用于配置构建 Predictor 对象的配置信息，如模型路径、是否开启gpu等等。构造函数定义如下：

Paddle Inference部署推理（二）模型训练后，训练好的模型参数保存在内存中，通常需要使用模型保存（save）功能将其持久化保存到磁盘文件中，并在后续需要训练调优或推理部署时，再加载（load）到内存中运行。详细介绍不同场景下模型保存与加载的方法。

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百度飞浆：paddle 线性回归模型学习引用参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1oRtkeVEVx?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=c7739de98d044e74cdc74d6e772bed5f&p=2

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批量规范化与ResNet——pytorch与paddle实现批量规范化与ResNet本文将深入探讨批量规范化与ResNet的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现批量规范化与ResNet模型。我们将首先介绍批量规范化与ResNet的基本概念，这些理论基础是理解和实现批量规范化与ResNet的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个ResNet模型，从而让读者能够直观地理解并掌握这两种框架在计算机视觉问题中的应用。

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paddle表格识别数据制作数据格式其中主要数据有两个一个表格结构的检测框，一个是tokens，注意的地方是 1、只能使用双引号，单引号不行 2、使用带引号的地方是tokens里面

Paddle分布式训练报NCCL错应该是没有装NCCL，但是通过NVIDIA官网方式用apt安装报错，说nccl签名有问题打开官网查找对应版本的nccl：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads