基于paddle从头实现了单向，多层，双向LSTM，给出了完整使用代码,并与paddle自带的LSTM进行了对比实验。
2021-12-31 19:03:42
8.64MB
百度paddle学习日记(三）——车牌识别
今天的任务也就开门见山了
车牌识别
意思和题目一样，让计算机能看懂 车牌！
先介绍一下
本次使用CNN 也就是卷积神经网络。
通过过滤器和池化层对图像进行处理来达到学习的目的！
训练数据和paddle教程可分别在以下两个网址获取：
https://aistudio.baidu.com
https://www.paddlepaddle.org.cn
废话不多说，直接上代码：
#导入需要的包
import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
from PIL i
2021-12-21 22:45:15
223KB
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采用一维CNN神经网络算法，对西储大学轴承数据集分为10中故障类型进行故障识别，最终准确率很高；同时算法结构灵活，可以自定制网络及优化器，满足多张故障数据集。
2021-11-12 14:05:21
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问题解决：AttributeError: module ‘paddle.fluid’ has no attribute ‘EndStepEvent’问题描述解决思路问题解决
问题描述
在使用paddle.fluid导入EndStepEvent过程中
global step
if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
if event.step == 0:
plot_cost.append('Train Cost', step, event.metrics[0])
plot
2021-11-11 00:36:44
56KB
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yolov3-vehicle-detection-paddle
我的博客地址：
vehicle-detection based on yolov3（基于paddle的YOLOv3车辆检测和车辆类型识别）
今天我们使用 Paddle 开源的两个工具：PaddleDetection 和 X2Paddle 来进行一个车辆检测和类型识别的小demo~
源码地址：
最终的检测效果如图：
一. PaddleDetection 简介：
源码地址：
官方文档：
PaddleDetection 创立的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型。不仅性能优越、易于部署，而且能够灵活的满足算法研究的需求。
简而言之就是，该工具使用百度开源的 Paddle 框架，集成了多种图像识别和目标检测框架，并且提供了相应的训练、推理和部署工具，使得用户可以自己 DIY 数据集和模型细节，实现深度学习落地应用的快速部
2021-10-29 12:35:57
276.3MB
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一份不错的PaddlePaddle入门教材。百度的深度学习框架PaddlePaddle你值的了解下。
2021-10-18 22:10:59
10.26MB
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jetson nano 、tx1、tx2的paddle安装包
2021-09-16 11:08:21
151.23MB
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