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飞桨手势识别带你玩转神庙逃亡

随着经济社会的进步，人们对美好生活的追求也不断地刺激着电子娱乐行业的发展。但这些应用场景的人机交互方式却一直被束缚在通过键盘、鼠标、触摸屏的物理接触方式上。这些传统的交互方式将玩家的操作范围局限在简单的二维平面空间，也限制了游戏开发者创意的发挥。因此，我们引入了一种新的人机交互模式——手势识别交互。手势交互方式符合人类思维逻辑，具有自然性和直观性等特点。使用者不需要有过高的门槛，便可以很好地体验到
飞桨PaddlePaddle·2022-12-15 19:45

基于飞桨解决交通标识检测与场景匹配问题

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】张冰洋，北京亮亮视野科技有限公司人工智能架构师，研究方向：人工智能算法在计算机视觉中的应用（如目标检测，人脸识别等）与算法落地部署在地图数据中，道路交通设施对于缓解交通压力
飞桨PaddlePaddle·2022-12-15 09:13

飞桨深度学习实践YOLOAI识虫

1.数据集处理部分读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linnaeus、acuminatus、armandi、coleoptera和linnaeus。包含了图片和标注，请读者先将数据解压，并存放在insects目录下。#解压数据脚本，第一次运行时打开注释，将文
yao_qian_shu·2022-12-14 23:19

动作识别:基于飞桨复现MVF

1.简介在这篇论文中，作者提出了从多视点对HxWxT的视频信号进行建模，引入了一个高效的时空模块，称为多视点融合模块MVF。MVF是一个即插即用的模块，可以将现有的2DCNN模型转换为一个功能强大的时空特征提取器，并且开销很小。在上图中，在一个标准的ResNet的block中集成了MVF模块。在MVF模块中，输入的特征图被分为两个部分，一部分用于用于原始的激活函数计算。另一部分，用于多视图时空建模
人工智能研习社·2022-12-14 18:13

从我开发过的Tensorflow、飞桨、无量框架看深度学习这几年

文|Peter潘欣@知乎和深度学习框架打交道已有多年时间。从Google的TensorFlow,到百度的PaddlePaddle，再到现在腾讯的无量。很庆幸在AI技术爆发的这些年横跨中美几家公司，站在一个比较好的视角看着世界发生巨大的变化。在这些经历中，视角在不断切换，从最早的算法研究，到后来的框架开发，到机器学习平台和更多基础架构，每一段都有不同的感受和更深的领悟。清明节这几天有些时间写了这篇文
夕小瑶·2022-12-13 21:02

昇腾携手OpenMMLab，支持海量算法仓库的昇腾AI推理部署

CANN是专门面向AI场景的异构计算架构，同时作为昇腾AI基础软硬件平台的核心组成部分之一，搭起了从上层深度学习框架到底层AI硬件的桥梁，全面支持昇思MindSpore、飞桨（PaddlePaddle）
昇腾CANN·2022-12-13 17:04

WAVE SUMMIT+2022大会回顾，NVIDIA极致性能助力飞桨落地千行百业

11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的WAVESUMMIT+2022深度学习开发者峰会圆满落幕。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 17:02

登临科技加入飞桨硬件生态共创计划，共推AI应用规模化落地

近日，上海登临科技有限公司与飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于登临科技自主创新的通用GPU系列产品——GoldwasserTM（高凛TM）。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 17:01

第七届“创客中国”百度赛道赛50强汇聚上海，飞桨托起创企新星

12月9日，由工业和信息化部网络安全产业发展中心（工业和信息化部信息中心）、百度公司联合主办的第七届“创客中国”人工智能创新应用产业链赛道赛（百度）颁奖典礼在位于上海张江的百度飞桨人工智能产业赋能中心举行
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 17:01

登临科技加入飞桨硬件生态共创计划，共推AI应用规模化落地

近日，上海登临科技有限公司与飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于登临科技自主创新的通用GPU系列产品——Goldwasser（高凛）。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 16:57

第七届“创客中国”百度赛道赛50强汇聚上海，飞桨托起创企新星

12月9日，由工业和信息化部网络安全产业发展中心（工业和信息化部信息中心）、百度公司联合主办的第七届“创客中国”人工智能创新应用产业链赛道赛（百度）颁奖典礼在位于上海张江的百度飞桨人工智能产业赋能中心举行
飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 16:27

最新中文NLP开源工具箱来了！支持6大任务，面向工业应用 | 资源

在这个基于百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）开发的工具箱里，装有大量工业级中文NLP开源工具与预训练模型。
QbitAl·2022-12-13 10:26

在Jupyter上简单的跑一个机器学习分析案例

注：程序全部paddle平台的jupyter上运行（如果安装了cuda的可以直接本机安装飞桨环境）；本文大部分代码摘自：Lab3泰坦尼克号生还预测_学习案例-飞桨AIStudio一、准备数据导包(万事先导包
敬叫唤·2022-12-12 18:13

机器学习案例：运营商客户流失的数据分析 #数据去重#数据分组整合#缺失值处理#相关性分析#样本平衡#决策树、随机森林、逻辑回归

运营商客户流失分析-飞桨AIStudio目录1数据预处理1.1数据集去重1.2数据集分组整合1.3缺失值处理1.4相关性分析2样本平衡3相关性分析4构建模型4.1随机森林4.2决策树4.3逻辑回归5模型评估前提
敬叫唤·2022-12-12 18:42

SRGAN图像超分辨率重构 -- 使用飞桨复现 CVPR 2017 论文 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

基于飞桨复现SRGAN模型，对图像进行超分辨率重构一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN），能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像。
六之·2022-12-12 09:18

入门篇：医学影像组学与机器学习(进入飞桨Aistudio平台，不用配置环境，开箱即用)

背景影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出，其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学大致流程是：影像数据的收集->兴趣区ROI的勾画->兴趣区域的分割->提取特征、量化特征->建立模型->分类/预测。发现特征处理、建立模型、分类/
吖查·2022-12-11 22:30

百度CTO王海峰：亚洲丰富实践场景推动AI技术落地探索

本文已在飞桨公众号发布，查看请戳链接：百度CTO王海峰：亚洲丰富实践场景推动AI技术落地探索王海峰百度首席技术官亚洲地区国家众多，发展水平差异显著，这背后意味着有丰富的实践场景，可供AI技术落地应用探索
飞桨PaddlePaddle·2022-12-11 15:16

飞桨paddle2.3.2安装记录

一、确认centos7安装环境1、查看cpu信息more/proc/cpuinfo2、查看是否支持avxcat/proc/cpuinfo|grep-iavx如果输出中包含avx，则说明支持avx，如无，则不支持二、安装1、根据以上输出信息，则表明本系统适合安装cpu、mkl版本noavx，该安装需要python3.8，先安装python3.8，安装教程请查看https://blog.51cto.c
嗼唸·2022-12-11 13:00

conda安装paddlepaddle

anaconda中创建paddle环境进paddlepaddle官网开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)打开paddle环境中的OpenTerminal
爆米花虾·2022-12-11 13:28

遥感数据集（目标检测/分割）汇总

遥感影像数据集汇总-飞桨AIStudio(baidu.com)RadiantMLHub—Datasetschrieke/awesome-satellite-imagery-datasets:️Listofsatelliteimagetrainingdatasetswithannotationsforcomputervisionanddeeplearning
坠金·2022-12-11 08:57

PaddlePaddle实战教程（一）Tensor基础

参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台Tensor（张量）介绍同Pytorch一样，PaddlePaddle用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均Tensor。
FQiC_HFUT·2022-12-10 11:56

paddle初次使用 hello paddle

为了能够使用飞桨，需要先用python的import语句导入飞桨paddle。importpaddle#print("paddle"+paddle.
MXG_ZZU·2022-12-10 11:25

caffe不支持relu6_国产AI框架再进化！百度Paddle Lite发布：率先支持华为NPU在线编译，全新架构更多硬件支持...

乾明边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI国产AI框架飞桨刚刚带来新进化：PaddleLite正式发布！
weixin_39611413·2022-12-10 08:07

人工智能导论实验四：深度学习算法及应用

三、实验平台1、https://www.educoder.net/paths/3692、百度飞桨及AIstudio平台https://www.paddlepaddle.org.cn/3、华为昇腾平
银河洗剑天上仙·2022-12-10 03:24

如何使用 OpenVINO 工具套件部署百度飞桨的 YOLOv3模型

1.概述本文是OpenVINO™工具套件与百度飞桨PaddlePaddle模型转换/部署系列的第三部–目标检测模型。
英特尔边缘计算社区·2022-12-09 15:46

如何使用部署百度飞桨的YOLOv3模型

01.概述本文是OpenVINO™工具套件与百度飞桨PaddlePaddle模型转换/部署系列的第三部——目标检测模型。
英特尔边缘计算社区·2022-12-09 15:45

极简无复杂数学公式机器学习入门以线性模型(Linear)为例

准备工作:运行环境：Anaconda3、Spyder、Python3安装教程：安装Anaconda3详细步骤-知乎人工智能库：飞桨安装教程：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台假设现在面临这样一个任务
谁在墙外等红杏·2022-12-09 13:03

多行人追踪至落地部署项目，Deepsort、JDE、Fair-MOT三种算法简介及其核心卡尔曼滤波器与匈牙利算法简介

该项目使用PaddleDetection快速训练分类模型，然后通过PaddleLite部署到安卓手机上，实现飞桨框架深度学习模型的落地。
锦鲤AI幸运·2022-12-09 07:24

使用 Visio 绘制卷积示意图

1.卷积示意图分析下图是百度飞桨讲解卷积定义的一个示例，输入图片、输出图片还有卷积核都用网格进行表示讲述卷积操作时，卷积核网格里填入了数字，用来表示卷积核权重。
star_function·2022-12-09 05:30

【Timm】搭建Vision Transformer系列实践，终于见面了，Timm库！

目录1.百度飞桨提供的-从零开始学视觉Transformer2.资源：视觉Transformer优秀的开源工作3.如何发现的Timm-Debug4Timm库4.1概念4.2Timm库的VisionTransformer
MengYa_DreamZ·2022-12-09 03:54

从人工到智能！百度AI开发者大会分论坛，探寻国球乒乓背后的AI之路

这其中，前国家乒乓球领队姚振绪、北京大学体育教研部副主任吴飞分享与百度飞桨合作的人工智能乒乓球动作识别研究项目，就吸引了无数开发者的关注——国球+AI的新鲜跨界，究竟能带来怎样神奇
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 23:26

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar  近日，学习了百度飞桨深度学习学院推出的强化学习课程，通过课程学习并结合网上一些知识，对DQN知识做了一个总结笔记。
小明很狂躁·2022-12-08 22:08

长短期记忆网络（LSTM）原理与实战

1.前言本文详解LSTM（LongShortTermMemory）原理，并使用飞桨（PaddlePaddle）基于IMDB电影评论数据集实现电影评论情感分析。
DeepGeGe·2022-12-08 17:53

飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区

开源项目-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区集开放数据、开源算法、免费算力三位一体，为开发者提供高效学习和开发环境https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview
我是谁？？·2022-12-08 17:52

前方高能 | 飞桨AI for Science流体力学公开课报名开启！

深海技术科学太湖实验室、北京航空航天大学、西湖大学联合百度，在2022年12月12-20日举办第一期“AIforScience流体力学公开课”。AI+计算流体力学随着人工智能技术的不断发展，AI与传统科研的结合也逐步增强，催生AIforScience科研新范式，其主要特点是AI技术深入到科学研究本身，通过数据驱动和物理规律融合的方式来助力科研突破过去“实验+传统计算软件”面临的瓶颈。计算流体力学作
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:22

清微智能加入飞桨硬件生态共创计划，加速软硬件通用计算平台建设

近日，清微智能与飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:52

WAVE SUMMIT+2022飞桨平台新升级 全面支撑大模型研发与产业化

本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布，详情请戳链接：WAVESUMMIT+2022飞桨平台新升级全面支撑大模型研发与产业化11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVESUMMIT
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:52

百度联合行业头部企业新发5个行业大模型，大模型产业落地路径愈发清晰

本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布，详情请戳链接：百度联合行业头部企业新发5个行业大模型，大模型产业落地路径愈发清晰11月30日，由深度学习技术与应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:52

寒武纪思元370系列与飞桨完成II级兼容性测试，联合赋能AI落地实践

2022年12月2日，寒武纪思元370系列与飞桨已完成II级兼容性测试，兼容性表现良好。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:52

WAVE SUMMIT+2022：百度飞桨发布开源框架2.4版本，夯实AI技术基座

本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布，详情请戳链接：WAVESUMMIT+2022：百度飞桨发布开源框架2.4版本，夯实AI技术基座11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:22

百度集团副总裁吴甜发布文心大模型最新升级，AI应用步入新阶段

本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布，详情请戳链接：百度集团副总裁吴甜发布文心大模型最新升级，AI应用步入新阶段百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜带来了文心大模型的最新升级
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:21

百度CTO王海峰：深度学习平台加大模型，夯实数实融合基座

本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布，详情请戳链接：百度CTO王海峰：深度学习平台加大模型，夯实数实融合基座11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVESUMMIT
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:21

一文读懂如何使用PyCharm为飞桨提PR

本文以使用PyCharm进行飞桨中文文档修复为例，详细介绍了如何给飞桨提交PR（PullRequest）。
飞桨PaddlePaddle·2022-12-08 13:49

PaddlePaddle 复现 YOLOX

学习YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文，跑通原文demo代码及验证代码，并尝试使用飞桨框架复现。
lazyn·2022-12-08 10:40

互联网摸鱼日报（2022-12-03）

互联网摸鱼日报（2022-12-03）InfoQ热门话题飞桨开源框架2.4版本全新发布，带来哪些新功能？
每日摸鱼大王·2022-12-08 09:31

安利几个优质NLP开源项目！搜索、问答、情感分析…

针对这些棘手的问题，百度飞桨深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，万方、荣耀、国美、
夕小瑶·2022-12-08 02:37

Windows11安装Paddle2.2 GPU版本踏坑

一、PaddlePaddle2.2：最近想玩玩线下部署飞桨,便搞来试试二、安装过程2.1CUDA、cuDNN安装：根据飞桨官方说明：如果你使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11以上。
Mr.Faiths·2022-12-08 00:54

释放pytorch占用的gpu显存_按需分配、任务隔离、灵活控制，飞桨显存分配策略重磅升级...

飞桨v1.7在GPU显存使用策略方面做了如下3点升级：默认使用显存自
weixin_39968760·2022-12-08 00:54

百度飞桨PaddleOCR的安装与使用

百度飞桨PaddleOCR的安装与使用百度飞桨PaddleOCR的安装与使用安装具体细节使用教程实践百度飞桨PaddleOCR的安装与使用工作环境：win10PaddlePaddle2.0.0Anaconda
Valerius_zhaohui·2022-12-08 00:54

百度飞桨PaddlePaddle-21天零基础实践深度学习-【手写数字任务】3

@百度飞桨PaddlePaddle-21天零基础实践深度学习-【手写数字任务】3资源配置面对更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务
神经兮兮咕咕鸡·2022-12-08 00:54
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