PPASR中文语音识别（入门级）模型（free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7

PPASR中文语音识别（入门级）模型（AISHELL数据集训练的） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7

这是对百度七日打卡训练营第一课进行的知识总结

paddleOCR代码通过pyinstaller 打包成exe文件。压缩包里面有执行方式

paddlepaddle-Paddle 二次修改

paddlepaddle-PARL 二次修改

简体中文| 简介 PaddleNLP 2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle 2.0的NLP领域最佳实践。 特性 丰富的模型库 涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。 简洁易用的API 深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。 高效分散训练 通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充

paddlepaddle-gpu=1.8 系统：linux_aarch64 实测可以用在jetson nano上。 cuda：10.0 cudnn：7.6 安装命令如下： pip install paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 注意：0.0.0是paddle的显示bug，真实版本是1.8

PAL是一种灵活高效的强化学习框架.具有可重复性的特点。我们给出的算法能够稳定地再现许多有影响的强化学习算法的结果。大规模的。支持数千CPU和多GPU的高性能并行训练的能力.可重复使用。存储库中提供的算法可以通过定义前向网络直接适应新任务，并自动建立训练机制。可扩展的。通过继承框架中的抽象类，快速构建新的算法。PARL is a flexible and high-efficient reinforcement learning framework.

使用训练好的模型进行预测，可以与我的模型训练和保存配套使用