1.Python主要内容学的飞桨飞桨是什么?
2.paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用
3.探索系列 百度情感预训练模型SKEP
4.如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?
5.为paddle新增LogNormal概率分布
6.Pythonå¹è®çå¦å®å¯ä»¥åä»ä¹ï¼
Python主要内容学的是什么?
第一步:Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、源码字符编码、飞桨飞桨文件操作、源码函数、飞桨飞桨装饰器、源码apk源码导入迭代器、飞桨飞桨内置方法、源码常用模块等。飞桨飞桨
第二步:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、源码Socket网络编程、飞桨飞桨线程、源码进程、飞桨飞桨队列、源码IO多路模型、飞桨飞桨Mysql数据库开发等。
第三步:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
第四步:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
第五步:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
第六步:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
第七步:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
第八步:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
第九步:自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、电商工具软件源码在哪IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
第十步:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用
PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR系统,包含了文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。为了在Windows环境下搭建PaddleOCR,首先需要准备Python环境。推荐使用Anaconda搭建Python环境,它可以帮助用户管理多个Python环境。安装Anaconda后,可以通过创建新的conda环境来安装所需的工具包,例如安装python版本为3.的环境,确保pip版本为.2.2或更高版本。另一种方式是直接安装Python,下载Python并选择最新版本的上一版本进行安装,记得在安装过程中勾选“Add Python To Path”。安装完成后,使用Anaconda Prompt创建conda环境,执行特定的命令来创建名为paddle_env的环境。
在完成Python环境的搭建后,需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR。对于PaddlePaddle的安装,可以使用pip进行安装,确保安装的是适合当前Python环境的版本。安装完成后,通过Python环境运行测试命令,验证PaddlePaddle是否安装成功。对于PaddleOCR,推荐使用版本2.6.0或以上,安装前可能需要先解决shapely库在Windows环境下的安装问题,通常可以通过下载shapely安装包来解决。
安装完成后,江门微信小程序源码制作可以通过执行特定的命令来验证PaddleOCR的安装。在终端中打开Python环境,输入相关命令,如果返回“PaddlePaddle is installed successfully!”,则表示安装成功。如果在安装过程中遇到问题,例如无法找到特定模块,可以尝试卸载所有相关包,然后重新安装特定版本的OpenCV。
在安装了PaddleOCR后,可以使用标注工具PPOCRLabel进行的标注工作。获取PPOCRLabel的源代码,通常可以通过访问GitHub仓库或下载源代码包。在安装PPOCRLabel时,可以使用whl包进行安装,这通常包括依赖库的安装,如shapely。安装后,PPOCRLabel会弹出窗口,允许用户对进行标注。在使用过程中,可能会遇到一些小问题,如输入法问题或标注闪退,可以通过修改相关文件来解决,或者采取一些临时措施,如保存标注内容并重启程序。
总体来说,为了成功安装和运行PaddleOCR及其相关标注工具,用户需要遵循一系列步骤来搭建Python环境,安装所需的库,验证安装,并最终使用标注工具进行实际工作。在遇到问题时,通过调整环境配置或更新依赖库可能有助于解决这些问题。
探索系列 百度情感预训练模型SKEP
探索面向中英文场景的文本分类训练及推理工作,以百度的情感预训练模型SKEP为核心。SKEP在项典型任务上全面超越当前最先进的在线教育视频网站源码模型,已被ACL 收录。
为执行此任务,需在MAC系统环境下操作。首先安装飞桨2版本,其次安装senta。推荐使用pip安装,或根据源码进行安装。注意,本机为Windows环境,因此某些sh指令需调整执行方式。
任务涉及的数据下载需通过浏览器的地址栏完成,为中文任务准备的文本分类数据和英文数据分别下载后存入data目录中。接下来,执行官方demo服务的数据集处理步骤,这是一项典型的NLP基础任务。
为了完成任务,需下载预训练语言模型。在senta中,获取中文预训练语言模型的下载链接,英文预训练模型的下载链接同样存在。这些链接由百度云提供的文件存储服务BOS支持,下载速度较快。
如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?
评价百度飞桨发布的paddle-lite框架,我给出的评价是谨慎使用。
对于想要在终端部署AI能力的开发者来说,建议考虑一些一直在维护和更新的项目,这些项目API稳定,功能丰富,应用广泛,能避免遇到代码重写的困境。如果特别钟情于paddle-lite,可以先观察一段时间,了解其代码和技术实现,再做决定。
开发新项目时,编写KPI和PR较为容易,而维护旧项目则较为困难,方维直播源码破解版这可能会影响开发者的工作效率和心情。使用百度终端推理框架的用户,可能会遭遇需要重写底层代码的情况。
百度的开源项目开放源代码,用户需要自行承担使用风险和维护工作。在年9月底,百度发布了移动端深度学习框架MDL,年5月底发布了跨平台AI推理加速引擎anakin,同年5月底移动端深度学习框架被完全重构为paddle-mobile,同年8月发布了ARM移动端开发精简版anakin引擎anakin-lite,年8月中发布了纯自研的移动端框架paddle-lite。
作为底层库开源项目,百度频繁更换框架,且在短时间内更新API,这给用户带来了巨大的工作量,导致重写代码的情况频繁发生。没有稳定的ABI,用户体验极差。百度在终端推理框架的维护方面似乎不够尽心,对开发者造成了不稳定的使用环境。
对于使用老框架的用户,新模型结构不支持、遇到bug、速度慢需要优化等问题,百度通常不会将新功能和优化更新到老框架中,以推动用户使用新的框架。
综上所述,尽管paddle-lite在发布时被部分开发者视为最强的框架,但频繁更新和API变动,以及缺乏稳定的维护策略,使得其用户体验不佳。对于开发者而言,需要谨慎评估使用成本与风险。希望百度能加强框架的稳定性与兼容性,提升开发者使用体验。
为paddle新增LogNormal概率分布
任务介绍
在paddle中,paddle.distribution目录下包含了随机变量的概率分布、随机变量的变换、KL散度相关API。本次任务的目标是在现有的概率分布方案基础上实现Log Normal概率分布。任务要求熟悉Python,了解概率分布的基本知识。任务难度一般,即使不了解深度学习相关知识,通过学习和模仿已有概率分布方案,也能完成任务。
设计文档2.1初步设计
计划新增LogNormalAPI,用于Log Normal分布的概率统计与随机采样,包括以下方法:
这些方法与现有概率分布方案保持一致,代码风格及设计思路。为了更好地完成开发任务,需要先阅读贡献指南,了解代码贡献流程、API设计规范和文档书写规范。
设计文档2.2框架学习
需要了解Log Normal分布的基础知识。Normal分布是Log Normal分布的基础,可以先学习Normal概率分布的实现。paddle.distribution中已有Normal概率分布的实现,可以通过源代码学习API使用。
设计文档2.3竞品分析
分析深度学习框架中的LogNormalAPI实现方案,对比不同方案的优势与不足,总结自己的方案。
设计文档2.4实现方案
参考paddle中Normal实现,设计LogNormalAPI名称和参数。参数loc和scale分别对应Normal分布的均值和标准差。通过继承TransformedDistribution类实现LogNormal类,将Normal分布变换为Log Normal分布。设计LogNormal类的方法,包括初始化参数、均值计算、方差计算、熵计算、样本生成等。
设计文档2.5单测方案
设计LogNormal类的测试方案,参考已有概率分布方案的测试代码,使用Numpy作为基准验证API正确性。测试包括单测和静态图测试。
代码开发3.1 API开发
开始LogNormal类的代码开发,实现方法包括均值、方差、熵、样本生成等。使用Docker环境的paddle和VS Code进行开发。
代码开发3.2 单测开发
开发LogNormal类的单测代码,使用Numpy实现方法并进行数据比对。测试包括动态图和静态图模式。
成果展示
完成LogNormalAPI开发后,运行所有方法和单测代码,验证API正确性。
总结
完成LogNormal概率分布API开发,任务难度一般,工作量不大。通过学习和模仿已有概率分布方案,能够完成任务。了解了paddle框架,迈出了深度学习框架开发的第一步。感谢参与飞桨黑客松,获得了宝贵经验。
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PaddleX场景实战:PP-TS在电压预测场景上的应用
时间序列数据按照时间顺序排列,用于预测未来趋势。这一预测方法在多个行业都有广泛应用,对业务影响重大。例如,飞桨推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS,在电力场景数据集上验证,精度提升超%。PP-TS现已上线飞桨AI套件PaddleX,源码全部开放,可供探索。
PP-TS可以准确预测场景下的未来数据,此外,飞桨还提供了8种时序预测方法,方便用户选择。
百度高级工程师孙婷将于月日带来精品课程,解析时间序列预测技术和PP-TS实战教学。
PP-TS从三个角度深入探索,包括模型选择、融合和优化。通过星河共创计划,加入文心生态伙伴,企业可快速解决行业痛点、实现商业收益。
PP-ShiTu 库管理工具使用教程
PP-ShiTu库管理工具是为用户量身打造的可视化图像及对应index库管理工具。旨在提供便捷的增删改查功能,优化用户体验,提高PP-ShiTu在实际应用中的效能。
首先,搭建运行环境至关重要。需创建conda环境,进入conda ppst环境,从百度飞桨官网安装PaddlePaddle,并确保PaddleClas已安装。同时,为了使用更加方便,下载PaddleClas源代码,用户可根据网络条件选择GitHub或Gitee,此教程选择GitHub作为资源下载源。最后,安装PP-ShiTu库管理工具的依赖项。
接着,模型及数据准备环节不可或缺。根据实际需求,准备相应的模型和数据集,为后续程序运行做好充分准备。
在运行程序阶段,用户需按照界面指引操作,完成库的创建、图像的导入、分类的编辑以及索引库的生成。用户可在功能菜单中选择具体操作,如新建图像库、打开图像库、导入图像、图像操作、图像分类操作以及生成、更新index库。
在图像操作部分,用户可以编辑分类,进行添加、移除、重命名或搜索分类操作。生成index库时,用户需要选择存储目录,索引文件将存储在index文件夹中。使用PP-ShiTu时,需将索引文件目录更改为index文件夹的地址。
在操作过程中,请注意以下几点:确保网络环境稳定,合理安排数据存储路径,避免资源冲突或丢失。同时,了解已知缺陷,以避免潜在问题影响使用体验。对于运行环境的补充说明,确保操作系统、Python版本、相关库版本兼容。
最后,感谢用户的支持与参与,希望PP-ShiTu库管理工具能够为您的工作或学习带来便利。如有任何疑问或建议,欢迎随时联系我们。
paddlehub介绍
PaddlePaddle中文译为“飞桨”,是百度公司于年正式开源开放,技术领先,功能完备的产业级深度学习平台。飞桨集深度学习核心框架,基础模型库,工具组件和服务平台于一体。飞桨起源于产业实践,目前飞桨已经广泛应用于工业,农业和服务业。
飞桨深度学习框架基于编程逻辑的组网范式,对于普通的开发者来说更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。在开源方面,飞桨在供给根本的框架源码的同时,还供给整体的解决筹划,融合机械范畴的相关经验,直接为开辟者供给跨行业的解决才能,可以更好的融合。
PaddlePaddle的整体架构,主要是:多机并行架构、多 GPU 并行架构、Sequence 序列模型和大规模稀疏训练。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。
PaddlePaddle拥有多端部署能力,支持服务器端、移动端等多种异构硬件设备的高速推理,预测性能有显著优势。