人脸佩戴口罩状态检测的训练好的模型（jetson nano端）
paddlepaddle-gpu
SSD-mobilenet
包括：
__model__
__params__
infer_cfg.yml
注意：在jetson nano端运行。
2021-11-12 19:04:06
19.76MB
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介绍
PaddleOCR旨在创建多语言，出色，领先和实用的OCR工具，以帮助用户训练更好的模型并将其应用于实践。
注意
PaddleOCR支持动态图和静态图编程范例
动态图：dygraph分支（默认），受桨2.0.0支持（）
静态图：开发分支
最近更新
2021.1.21更新了超过25种以上的多语言识别模型的，包括：英语，中文，德语，法语，日语，西班牙语，葡萄牙语，俄罗斯，阿拉伯语等。 更多语言的模型将继续更新 。
2020.12.15更新了数据合成工具，即 ，易于合成与目标场景图像相似的大量图像。
2020.11.25更新新的数据注释工具 ，这有助于提高标记效率。 此外，标记结果可直接用于PP-OCR系统的培训。
2020.9.22更新PP-OCR技术文章
产品特点
PPOCR系列高质量的预训练模型，可媲美商业效果
超轻量ppocr_mobile系列模型：检测
2021-11-06 18:41:13
51.91MB
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deepfill_v2-pp
使用paddlepaddle框架实现deepfill版本2
前提条件
上面的python3.6
桨2.0
的OpenCVPython的
如何使用它
火车模型
python train.py
或者
python train.py --baseroot {图像文件夹的路径}
评估模型
python eval.py --load_path {生成器state_dict的路径} --baseroot {图像文件夹的路径}
修复图像
python inpaint.py --load_path {生成器state_dict的路径} --baseroot {图像文件夹的路径} --maskroot {图像文件夹的掩码}
2021-11-04 14:30:13
22KB
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文章目录matplotlib—柱形图bar()和饼图pie()绘制地区分布柱形图绘制体重柱形图绘制体重分布饼图总结
matplotlib—柱形图bar()和饼图pie()
从昨天在百度百科爬取到的《青春有你2》参赛选手的数据，对选手的地区，体重等信息进行数据可视化。
部分数据展示（JSON格式）：
绘制地区分布柱形图
话不多说，直接上代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json
import matplotlib.font_manager as font_manager
#显示matplotlib生成的
2021-11-04 12:45:01
210KB
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作业一：输出 9*9 乘法口诀表(注意格式)
注意：提交作业时要有代码执行输出结果。
def table():
#在这里写下您的乘法口诀表代码吧！
for i in range(1,10,1):
for j in range(i):
j=j+1
print('%d * %d = %d '%(j,i, i*j),end='\\t')
print('\n')
if __name__ == '__main__':
table()
1 * 1 = 1
1 * 2 = 2 2 * 2 = 4
2021-10-30 09:46:40
32KB
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语音合成相关模型，使用地址：https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech/tree/master/tools/generate_audio 和 https://github.com/yeyupiaoling/PPasr/tree/master/tools/generate_audio
2021-10-25 16:09:17
392.32MB
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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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PPASR中文语音识别（最终级）模型（thchs30数据集训练的），源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR
2021-10-14 12:08:32
614.57MB
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