PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署

随着ChatGPT引领的AI破圈，各行各业掀起了AI落地的潮流，从智能客服、智能写作、智能监控，到智能医疗、智能家居、智能金融、智能农业，谁能快速将AI与传统业务相结合，谁就将成为企业数字化和智能化变革的优胜者。然而，将人工智能技术落地应用面临着诸多挑战，例如从如何选择适合的可落地模型，到满足不同业务的多模型联合应用；从快速完成AI模型的训练微调，到如何将模型高效部署。

为了应对这些挑战，飞桨团队推出了飞桨AI套件（PaddleX）——精选产业实用模型的一站式开发平台。包含如下特点：

  • 优质的算法库
    包含10多个任务场景的36个精选模型，提供完善的模型推理benchmark数据，开发者可以基于业务需求选择最合适的模型。
  • 便捷的开发方式
    提供无代码+低代码的开发方式，只需四步，即可完成数据、训练、验证和部署的全流程AI开发。
  • 高效的模型部署
    完善的部署能力支持，实现跨平台、跨硬件的快速产业级部署。
  • 丰富的国产硬件支持
    PaddleX不仅可以在AI Studio云端使用，还支持Windows本地部署，并正在不断丰富Linux版本、昆仑芯版本、昇腾版本和寒武纪版本。
  • 共赢的联创共建
    除了便捷地开发AI应用外，PaddleX还为大家提供了获取商业收益的机会，为企业探索更多商业空间，实现共同成长和共赢。

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第1张图片

作为一款高效的开发神器，PaddleX值得每一位开发者拥有。接下来，我们将详细解析PaddleX的核心能力，助您更好地了解并应用这款工具。添加AI Studio飞桨AI套件官方频道，和大家一起讨论吧！

AI Studio飞桨AI套件官方频道

https://aistudio.baidu.com/community/channel/610

如果你想进一步了解PaddleX，也可以通过添加运营同学，并回复【PaddleX】的方式，加入官方交流群！

PaddleX云端使用链接

https://aistudio.baidu.com/modelsoverview?category=%E4%BA%A7%...

PaddleX Windows本地端下载链接

https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX

优质的算法库首先介绍下PaddleX平台中的精选算法模型集合。飞桨在支撑企业AI落地过程中，总结多年的实践经验，沉淀出了面向10+任务场景的36个精选模型，统一收录到了PaddleX中，并且这个集合还在持续丰富中。从此，飞桨开发者可以在一款软件中，完成不同AI任务的开发部署工作。

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第2张图片

不过，同一任务下往往有不止一种模型算法，如何选择适合业务场景的模型呢？不慌，PaddleX提供了完善的模型benchmark数据，可帮助开发者基于业务需求选择精度高/速度快/均衡的模型，从此摆脱模型选择困难症。

PaddleX提供的模型选型能力请见

https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/vlistbd6p

未来将持续丰富完善，敬请关注~

简易的开发方式

说完算法库和模型选型，接下来就该进入核心的模型开发环节了。如果说PaddleX给大家带来的第一印象是什么，大概就是工具箱/开发者双模式的联动开发方式了。

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第3张图片

                            工具箱模式

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第4张图片

                            开发者模式

工具箱模式主打一个简单无脑，准备好符合规范要求的数据集，然后在webui界面中数据校验、模型训练、评估测试、模型部署一溜烟操作下来，AI模型开发全流程就丝滑地走完了。

开发者模式则提供了一个自由的广场，本质上是在VS Code集成开发环境的基础上，搭建好了PaddleX团队精心设计的超高层API（UAPI）底座，4个核心API即可完成模型开发部署，剩下的就全凭大家自由发挥啦。

UAPI使用说明

https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/7ll0srufz

两种开发模式之间并不是割裂的，而是紧密关联的。简单来说，工具箱模式的每一个关键步骤，都对应了开发者模式下的一个UAPI接口。而工具箱模式下的所有配置修改，都会实时落盘，使得两个模式之间可以无缝切换，接续开发。

另一方面，小伙伴们如果觉得工具箱模式还不够好用，完全可以“自己动手，丰衣足食”。在开发者模式下编辑完工具箱模式的Python代码之后，切换到工具箱模式并点击“重新加载”，工具箱DIY就完成啦。我们非常鼓励大家进行工具箱的二次开发，优秀的创意将有机会被官方纳入PaddleX精选模板，让广大开发者受益于你的创意。

高效的部署模式

对不少学习AI的小伙伴来说，训练得到了符合精度要求的模型，任务就告一段落了。但是对于AI模型的落地应用，还需要非常关键的临门一脚——模型部署。在很多产业应用的实际场景中，经过完善的模型部署后，推理性能可以提升好几倍，这样才能满足真实的业务需求。飞桨提供了Paddle Inference、Paddle Lite等高性能推理库，以及专注于快速便捷部署体验的FastDeploy，来帮助广大飞桨开发者完成这关键一步。喜大普奔的是，PaddleX无缝集成了FastDeploy的能力，轻松点选您的部署环境要求，就可以获取相应的部署包啦~

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第5张图片

                       第一步，导出预测模型

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第6张图片

                       第二步，获取部署包

获取部署包之后，就可以按照其中的详细使用说明，去目标设备进行AI模型的部署啦~

目前PaddleX上线的飞桨精选模型，基本已满足下表的部署支持情况。

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第7张图片

在未来，PaddleX还将支持C#、多款端侧硬件、以及服务化部署的功能，敬请期待吧！

丰富的国产硬件支持

PaddleX目前已经可以在AI Studio星河社区云端和Windows本地端进行使用，但这还不够，为了满足更多用户的研发生产需求，PaddleX规划了丰富完备的国产硬件支持计划，如下表所示。请大家时刻关注飞桨公众号，敬请期待呦~ 

图片

共赢的联创共建

除了可以更便捷地开发AI模型和应用外，PaddleX还为大家提供了获取商业收益的机会。

伙伴们基于PaddleX开发出产业应用后，可以拟定应用价格，通过SDK方式开放给其他用户；其他用户购买SDK后，伙伴可获得相应收入分成。

其他用户无需重新训练模型，可以直接通过接口完成数据输入和获取处理结果，避免重复开发，提升效率。

目前已有多个伙伴开放并上线相关应用。

基于Picodet的车载路面垃圾检测

https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/385?modelId=385

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第8张图片

基于CLIP的野生动物及其制品分类

https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/386?modelId=386

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第9张图片

基于PP-OCRv4的文档场景检测识别

https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/387?modelId=387

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第10张图片

此外，不少开发者根据PaddleX提供的范例项目，串联大、小模型，开发出了颇受大家欢迎的应用。比如数链科技，基于PP-ChatOCR项目，开发出“大宗商品贸易合同信息抽取应用"，关键信息抽取准确率达到95%以上；开放给行业客户后，客户信息录入效率提升了150%，数链科技也获得了可观收益。

智能合同关键信息抽取分析系统

https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6718801

PaddleX：四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署_第11张图片

如果您也有意愿发布基于PaddleX的产业应用，可以添加小助手，回复“联创”即可。

最后，稍微总结一下：PaddleX是一站式、全流程、高效率的飞桨AI套件，具备飞桨生态优质模型和产业方案。PaddleX的使命是助力AI技术快速落地，愿景是使人人成为AI Developer！

目前PaddleX正在快速迭代，欢迎大家试用和指正！比心~

你可能感兴趣的:(深度学习数据挖掘)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • Python实现关联规则推荐 这孩子谁懂哈 PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
    1.什么关联规则关联规则（AssociationRules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事，通过对超市购物篮数据进行分析，即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 【机器学习与R语言】1-机器学习简介 苹果酱0567 面试题汇总与解析java中间件开发语言springboot后端
    1.基本概念机器学习：发明算法将数据转化为智能行为数据挖掘VS机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备过程：数据——>抽象化——>一般化。或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。通过不同的格式来把信息概念化一般化：一般化：将抽象化的知识转换成可用
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 系统架构师软考历年论文题目（2009-2024年）及分析 pccai-vip 系统架构师系统架构
    时间题目20091.论基于DSSA的软件架构设计与应用；2.论信息系统建模方法；3.论基于REST服务的Web应用系统设计；4.论软件可靠性设计与应用20101.论软件的静态演化和动态演化及其应用；2.论数据挖掘技术的应用；3.论大规模分布式系统缓存设计策略；4.论软件可靠性评价20111.论模型驱动架构在系统开发中的应用；2.论企业集成平台的架构设计；3.论企业架构管理与应用；4.论软件需求获取
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅 青云交 大数据新视界数据库大数据数据挖掘R语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • web前段跨域nginx代理配置 刘正强 nginxcmsWeb
    nginx代理配置可参考server部分 server {         listen       80;         server_name  localhost;
  • spring学习笔记 caoyong spring
    一、概述     a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现     接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
  • Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
    做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。 解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
  • Javascript 面向对面写法的必要性？ 一炮送你回车库 JavaScript
    现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架   我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
  • js array对象的迭代方法 换个号韩国红果果 array
    1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素 使用该函数  return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
  • 对Hibernate缓存机制的理解 归来朝歌 session一级缓存对象持久化
    在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况： 问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？ 通过调试后解决方案如下： 对于问题一，如你在数据库里设置了
  • WebService调用错误合集 darkranger webservice
     Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错， 一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
  • JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
    JSP和Servlet的中文乱码处理 前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。 一、表单提交时出现乱码： 在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
  • 面试经典六问 atongyeye 工作面试
    题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。 以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍 关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。 我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
  • contentResolver.query()参数详解 百合不是茶 androidquery()详解
    收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名 一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java]  view plain copy   public void fetchAllContacts() {      
  • ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle数据库killnowait
            当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
  • web 开发乱码 征客丶 springWeb
    以下前端都是 utf-8 字符集编码 一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中； 乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
  • 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
    Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源 准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
  • JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss-Xmn-Xms-Xmx
      堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
  • jqGrid 各种参数 详解(转帖) BreakingBad jqGrid
      jqGrid 各种参数 详解 分类：  源代码分享  个人随笔请勿参考  解决开发问题 2012-05-09 20:29   84282人阅读   评论(22)   收藏   举报 jquery 服务器 parameters function ajax string  
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
  • 应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8升级iOS8
    1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated  中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
  • 工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
      目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？   这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
  • Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
    insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
  • 二叉树:堆 dieslrae 二叉树
        这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:     一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2     一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1   &
  • C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
    为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
  • centos安装golang dcj3sjt126com centos
    #在国内镜像下载二进制包 wget -c  http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz   #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
  • 10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化MySQL慢查询
    1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径 查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
  • Java父类取得子类类名 happyqing javathis父类子类类名
      在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！   package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
  • Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
    @ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现：   @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
  • Java spring mvc多数据源配置 liuxihope spring
    转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 1、首先配置两个数据库 <bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
  • 第12章 Ajax（下） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • BW / Universe Mappings blueoxygen BO
      BW Element OLAP Universe Element Cube  Dimension Class Charateristic A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription) Hi
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java多线程工作单元测试
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
  • 推行国产操作系统的优劣 yananay windowslinux国产操作系统
    最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？ 先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他