【内容摘要】这套自然语言处理（NLP）资源基于PaddlePaddle深度学习框架，专注于智能政务问答系统的搭建与实现。内容包含了详细的PPT课件讲解，以及从模型构建到系统部署的完整代码实现，涵盖了自然语言理解、对话系统设计、知识图谱应用等相关技术。 【适用人群】主要是对NLP和深度学习有浓厚兴趣的技术研发人员，以及从事政务服务、智能客服系统建设的行业从业者；同时也适用于高校师生作为教学与实践参考。 【适用场景】主要包括政务服务平台智能化升级、企业智能客服系统构建等。 【资源目标】是通过理论结合实践的方式，帮助用户掌握如何运用PaddlePaddle构建高效的智能政务问答系统，提升政务服务效率与用户体验。

客服端部署

搭建个人/公司本地知识助手,通过提交问题，知识助手根据已上传的知识数据进行回答，支持上传txt,docx,md等多种数据类型的数据

参考博客：https://blog.csdn.net/Helloorld_1/article/details/130217468

python教程，包括：python基础、python进阶；常用机器学习库：numpy、scipy、sklearn、xgboost；深度学习库：keras、tensorflow、paddle、pytorch。

桨板-DALL-E OpenAI的DALL-E的PaddlePaddle版本实现。 现在，此实现仅包含dVAE部分，无法从文本生成图像。 安装套件 通过点子安装： $ pip install paddledalle==1.0.0 -i https://pypi.python.org/pypi 轮装安装： 快速开始 import paddle import paddle . nn . functional as F import paddle . vision . transforms as T import paddle . vision . transforms . functional as TF from PIL import Image from dall_e import load_model , map_pixels , unmap_pixels target_i

在RK3399上编译的Paddlle Lite编译包，直接pip install即可在开发板上安装Paddle Lite。

paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码 paddle版本的tracking代码

PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码 PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码 PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码

jetson agx xavier （jetpack4.6.1） paddlepaddle_gpu-2.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl