如今，百度飞桨在中国深度学习平台市场中的综合份额跃居第一，已凝聚535万开发者，基于飞桨创建67万个模型，服务了20万家企事业单位。

山东大学国家大学科技园、百度飞桨、济南市市中区科技协会共同主办的《2023年全国高校公益人工智能教师暑期师资培训营》马上开营啦！

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为满足社会对人工智能人才的需求，提升高校教师的人工智能教学能力和推进高校的人工智能教学工作，山东大学国家大学科技园、百度飞桨、济南市市中区科技协会将共同主办的《2023年全国高校公益人工智能教师暑期师资培训营

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为深化产教融合、促进校企合作，着力推进人工智能产业和高校人才培养体系相融合，深入探讨校企合作、产教融合与课程建设规划等事宜，2023年6月9日下午，百度飞桨联合广东省计算机学会、华南理工大学计算机科学与工程学院

近期，百度飞桨联合中国图象图形学学会（CSIG）举办了为期两周的飞桨启航菁英计划，来自清华大学、浙江大学、复旦大学

7月17日，近百位来自全国各高校的教师齐聚在北京理工大学，以学生的身份开启了为期两天的AI学习之旅。人工智能快速发展的同时，我国百万量级AI人才缺口愈加明显，为加速培养AI人才，上百所国内高校近几年纷纷开设AI和大数据等专业，为AI人才培养添砖加瓦，但AI教学经验、教材、实践平台稀缺等问题始终制约着高校顺利开设AI相关专业与课程。推进校企优势互补为补齐AI师资培养短板提供了新思路。在北京理工大学开

上世纪90年代，那些凭借头脑在资本市场上掀起血雨腥风的“华尔街金融大亨”们怎么也想不到，今天会出现取代他们的机器，甚至每秒可以完成千万笔交易，还可几毫秒内判断金融欺诈活动是否存在。在这背后正是AI在发挥作用，AI已经深入到算法交易、风险管理、欺诈识别等各种业务场景。近年来，作为新一代人工智能的关键技术，深度学习展现出了巨大的创造力，在机器视觉、语音识别、自然语言处理等经典的人工智能问题上取得突破性

为满足社会对人工智能人才的需求，提升高校教师的人工智能教学能力和推进高校的人工智能教学工作，山东大学国家大学科技园、百度飞桨、济南市市中区科技协会将共同主办的《2023年全国高校公益人工智能教师暑期师资培训营

为深化产教融合、促进校企合作，着力推进人工智能产业和高校人才培养体系相融合，深入探讨校企合作、产教融合与课程建设规划等事宜，2023年6月9日下午，百度飞桨联合广东省计算机学会、华南理工大学计算机科学与工程学院

这篇示例向你介绍普通程序跟机器学习程序的区别，并带着你用百度飞桨框架，实现第一个机器学习程序，并初步认识机器学习。

如今，百度飞桨在中国深度学习平台市场中的综合份额跃居第一，已凝聚535万开发者，基于飞桨创建67万个模型，服务了20万家企事业单位。

深度学习笔记之循环神经网络——基于循环神经网络模型的简单示例引言文本表征：One-hot\text{One-hot}One-hot向量简单示例:文本序列的预测任务数据预处理过程生成文本数据遍历数据集，构建字典抓取数据

深度学习笔记之卷积神经网络——卷积函数引言什么是卷积图像卷积操作引言从本节开始，将介绍卷积神经网络。本节将介绍卷积函数。

深度学习笔记之Transformer——注意力机制基本介绍引言回顾：Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型中的注意力机制注意力机制的简单描述注意力机制的机器学习范例：Nadaraya-Watson

百度飞桨超越谷歌TensorFlow和Meta

技术突破奠定飞桨品牌一骑绝尘4.行业应用积淀飞桨品牌一枝独秀5.生态传播造就飞桨品牌一众独妍6.深度学习平台的现状和未来思考深度学习平台的现状和未来思考作为我国首个功能丰富、开源开放的深度学习中文平台，百度飞桨充分凸显了技术自研

百度飞桨凭借图学习框架（PGL）和生物计算平台螺旋桨（PaddleHelix），登顶权威榜单OGB多项分子性质预测任务，在AI药物发现领域取得新的技术突破。

百度飞桨凭借图学习框架（PGL）和生物计算平台螺旋桨（PaddleHelix），登顶权威榜单OGB多项分子性质预测任务，在AI药物发现领域取得新的技术突破。

百度飞桨与NVIDIA等40多家硬件伙伴正在践行这一理念。

深度学习笔记之Seq2seq——基于Seq2seq注意力机制的动机引言回顾：基于机器翻译任务的Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq网络结构注意力机制的动机循环神经网络作为Encoder

深度学习笔记[续]——数值稳定性、模型初始化与激活函数引言回顾：没有激活函数参与，输入输出分布的变化情况Xavier\text{Xavier}Xavier方法存在激活函数的情况假设激活函数是线性函数激活函数的底层逻辑总结引言继续上一节介绍激活函数在神经网络前馈

深度学习笔记之卷积神经网络——卷积示例与池化操作引言卷积神经网络：卷积层卷积层的计算过程池化层描述池化层的作用——降低模型复杂度，防止过拟合池化层执行过程池化层代码示例池化层的作用——平移不变性卷积加池化作为一种无限强的先验池化层的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的另一特点

深度学习笔记之Seq2seq——注意力机制的执行过程引言回顾：经典Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq模型中Context\text{Context}Context向量的缺陷注意力机制的动机

目录1--前言2--配置环境依赖3--下载权重4--生成Vicuna权重5--测试6--可能出现的问题1--前言本机环境：System:Ubuntu18.04GPU:TeslaV100(32G)CUDA:10.0(11.3bothok)项目地址：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-42--配置环境依赖gitclonehttps://github.com/V

近日，百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列进行了安装部署测试、基本功能测试和稳定性兼容性测试，联合测试结果显示百度飞桨深度学习框架在海光DCU系列以及海光3000、5000、7000系列CPU

百度飞桨将于5月12日在CCIG中国图象图形大会举办“大模型时代的图象图形技术变革与实践”论坛。届时多名AI专家、知名高校学者，将多维度分享如何运用AI大模型应对图象图形技术挑战以及视觉大模型

核心思想：“将颜色转换成对应的标号”形式一：Json格式的标注转换成调色板mask形式二：RGB类型mask(24位三通道）转成调色板mask（8位单通道），调色板的格式为.png形式三：对于二分类的语义分割，一般采用灰度图（8位单通道）Json格式的标注转换成调色板mask首先读取json文件，获取获取图片width和height,使用构造三个东西：调色板mask,colormap(一维列表）,

torchvision.transforms数据预处理：ToTensor()https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/127785104Pytorch中torch.nn.Conv2d和torch.nn.functional.conv2d的区别https://blog.csdn.net/Z2572862506/article/details/

强化学习本文开始强化学习的研究，主要跟随百度飞桨科老师在B站的视频，在老师原有的基础上，将课堂上所有的内容以及代码根据自己的理解进行重述。

AIStudio（https://aistudio.baidu.com/）是百度飞桨旗下的国内最大的一站式AI学习与实训社区。其涵盖深度学习实训项目、模型、课程、竞赛

目录1.多维数组的运算（1）多维数组（2）矩阵乘法（3）神经网络的内积2.3层神经网络的实现（1）第一层加权和（2）输入层到第1层的信号传递（3）第1层到第2层的信号传递（4）完整代码1.多维数组的运算（1）多维数组多维数组的维数可以通过np.ndim()函数获得。此外，数组的形状可以通过实例变量shape获得。二维数组也称为矩阵，数组的横向排列称为行（row），纵向排列称为列（column）代码

深度学习笔记之循环神经网络——循环神经网络思想引言回顾：潜变量自回归模型循环神经网络思想困惑度引言上一节介绍了基于统计算法的语言模型。本节将介绍基于神经网络的序列模型——循环神经网络。

深度学习笔记之Seq2seq——基本介绍引言回顾：经典循环神经网络结构关于循环神经网络的更多引用Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq网络结构Seq2seq\text{Seq2seq}

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。

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‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。

近期，由百度商业联合中国人工智能学会举办、NVIDIA提供战略支持，百度飞桨承办的“百度商业AI技术创新大赛”正式启动，启动会现场，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学信息科学技术学院院长戴琼海院士通过视频方式对大赛启动表示祝贺

权重衰退使用均方范数作为硬性限制如下所示，其中l是我们要优化的损失函数，w和b是两个参数。w为权重，b为偏移，但这个优化函数并不常用，多使用下面的柔性限制。image-20210902210126877.png使用均方范数作为柔性限制image-20210902211206725.png以上可以通过拉格朗日乘子来证明，超参数控制了正则项的重要程度。image-20210902211415694.p

、可扩展的Backbone和Neck二、更高效的标签分配策略TAL(TaskAlignmentLearning)三、更简洁有效的ET-Head(EfficientTask-alignedHead)前言百度飞桨团队发布了

前言：哈哈，这是我2023年4月份的公司作业。如果仅仅是简单的语音识别倒也没什么难度，wav文件直接走模型输出结果的事。可是注意标题，流式识别、实时！那么不得不说一下流式的优点了。1、解决内存溢出的烦恼。2、打算做成无文件生成，接收语音流直接走模型，减少磁盘存储压力。本文使用paddlespeech+微信小程序实现效果，效果图如下：流式语音识别示例废话不多说了，上代码！一、示例Demo地址：链接：

PaddleSpeech是基于飞桨PaddlePaddle的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型，一些典型的应用示例如下：语音识别、语音翻译(英译中)、语音合成、标点恢复等。我只用到了语音识别(语音转文字)、语音合成(文字转语音)。安装我只在CentOS上用了(虚拟机CentOSLinuxrelease7.9.2009和云服务器Cen

目录1.机械学习的过程2.线性模型推荐课程：2.线性模型_哔哩哔哩_bilibili1.机械学习的过程机械学习的过程：1.准备数据集DataSet——>2.选择模型Model——>3.训练Training——>4.推理Infering监督学习：用已知标签的训练样本训练模型，用来预测未来输入样本的标签，如用于逻辑回归分类器。注：经过训练，输入新的数据能推测出输出。注：数据集策略，将数据集一分为二，一

目录1.人类智能Humanintelligence2.机器学习Machinelearning3.学习系统LearningSystem4.神经网络neuralnetwork课程推荐：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili1.人类智能Humanintelligence人类智能Humanintelligence：把视觉上接收到的信息转化为抽象概念的过程。如：识别“猫”的图像转

课程推荐：03.梯度下降算法_哔哩哔哩_bilibili优化问题：求误差值函数最小的权重w（1）梯度向下模型思想在绝大多数的情况下，损失函数是很复杂的（比如逻辑回归），根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种对大多数函数都适用的方法。这就引出了“梯度算法”。首先，梯度下降(GradientDescent,GD)，不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。梯度下降法通过导数告诉我们此时

2021SC@SDUSCPaddleDetection项目简介PaddleDetection是PaddlePaddle(百度飞桨，百度推出的深度学习平台，可简单理解为一个生态，一个环境)推出的物体检测统一框架

Pytorch分两个版本：GPU版本和CPU版本。推荐安装教程：1.Pytorch零失败安装使用|Anaconda安装|最新版本torch安装|PyCharm配置torch|保姆级教程【PyTorch修炼】【AI蜗牛车】_哔哩哔哩_bilibili推荐博客：PyTorch安装最全流程_pycharm导入torch包_李坦（BNU远程教育学）的博客-CSDN博客1.anaconda安装https:/

“中国软件杯”大学生软件设计大赛基于百度飞桨与龙源电力风电数据的功率预测算法系统开发赛题背景清洁