paddle

【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。

PaddlePaddle的OCR模型转onnx-转rknn模型_笔记4（我的cuda版本是11.8,根据你电脑装合适版本）首先要克隆paddleocr项目，项目地址。（老是有地址不能用多备几个）

pdf-extract-kit paddle paddleocr pdf2markdown.py（效果不佳）GitHub - opendatalab/PDF-Extract-Kit: A Comprehensive Toolkit for High-Quality PDF Content Extraction

[paddle] 矩阵的分解设 A A A 是一个 n × n n \times n n×n 的方阵， λ \lambda λ 是一个标量， v \mathbf{v} v 是一个非零向量。如果满足以下方程： A v = λ v A\mathbf{v} = \lambda\mathbf{v} Av=λv 则称 λ \lambda λ 为矩阵 A A A 的一个特征值（Eigenvalue），而 v \mathbf{v} v 称为对应于特征值 λ \lambda λ 的特征向量（Eigenvector）。行列式 ∣ A − λ I

PaddleOCR 截图自动文字识别春节假期在家无聊，撸了三个小工具：PC截图+编辑/PC录屏(用于meeting录屏)/PC截屏文字识别。因为感觉这三个小工具是工作中常常需要用到的，github上也有很多开源的，不过总有点或多或少的小问题，不利于自己的使用。脚本的编写尽量减少对三方库的使用。

[paddle] 矩阵乘法矩阵乘法是线性代数中的一个基本运算。假设我们有两个矩阵 A \mathbf{A} A 和 B \mathbf{B} B，矩阵 A \mathbf{A} A 的维度是 m × n m \times n m×n，矩阵 B \mathbf{B} B 的维度是 n × p n \times p n×p，那么矩阵 A \mathbf{A} A 和 B \mathbf{B} B 的乘积 C \mathbf{C} C 将是一个 m × p m \times p m×p 维度的矩阵。

[paddle] 矩阵相关的指标行列式定义参考d e t ( A ) = ∑ i 1 , i 2 , ⋯ , i n ( − 1 ) σ ( i 1 , ⋯ , i n ) a 1 , i 1 a 2 , i 2 , ⋯ , a n , i n det(A) =\sum_{i_1,i_2,\cdots,i_n } (-1)^{\sigma(i_1,\cdots,i_n)} a_{1,i_1}a_{2,i_2},\cdots, a_{n,i_n} det(A)=i1,i2,⋯,in∑(−1)σ(i1,⋯,in)a1,i1a2,

饮马长城窟

Paddle和pytorch不可以同时引用报错：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading "C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\torch\lib\shm.dll" or one of its dependencies.

PADDLE PREDICT输入文件检查：URL 解析：占位符替换：命令执行：确保可执行权限：运行脚本：如需调整路径或命令格式，可以根据需求修改对应的变量值。

window系统annaconda中同时安装paddle和pytorch环境Download The Official NVIDIA Drivers | NVIDIA查看GPU信息

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。