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2025-07-29 11:13:45
- 【NLP+Android】AI 对联 APP
- 该项目是对联生成系统的升级版本，从简单界面可视化升级为Android APP。项目用Seq2seq框架，先处理对联数据，建立语料库和字典，划分数据集并封装。接着搭建Encoder、AttentionLayer等网络组件，定义损失函数和超参数后训练模型。还涉及模型预测及动态图转静态图，最后进行Android开发，生成opt模型并编写相关代码实现功能。
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2025-07-29 11:05:31
- Positional Encoding高频位置编码
- 本文围绕位置编码（Positional Encoding）在神经网络拟合图片中的作用展开实验。通过PaddlePaddle构建NeRF2D神经网络，分别在不使用和使用位置编码的情况下，以坐标预测像素RGB值。对比发现，加入含三角函数的位置编码后，拟合结果更清晰，验证了其提升神经网络表示能力的效果。
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2025-07-29 11:02:31
- 针对目标检测的对抗攻击
- 本项目测试YOLOv3模型鲁棒性，利用PaddleDetection库，在COCO2017数据集上训练模型，其对dog.jpg检测精确率达98%。通过添加椒盐噪声生成对抗样本dog2.png，再次检测时，正确率大幅下降，部分目标甚至消失，以此展示对抗样本对模型检测能力的攻击效果。
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2025-07-29 11:00:25
- 从0到1：手把手教你使用LSTM进行情感分析
- 人类自然语言具有高度的复杂性，相同的对话在不同的情景，不同的情感，不同的人演绎，表达的效果往往也会迥然不同。简单的说，我们可以将情感分析（sentiment classification）任务定义为一个分类问题，即指定一个文本输入，机器通过对文本进行分析、处理、归纳和推理后自动输出结论。
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2025-07-29 10:57:43
- 『Kaggle』Elo 用户忠诚度预测
- 本文围绕Kaggle的Elo Merchant Category Recommendation比赛展开，介绍其赛题背景，包括巴西支付品牌Elo的业务与算法目标。还讲解了数据集情况，进行数据探索与清洗，接着开展特征工程，最后用随机森林模型预测并提交结果，为入门者展示机器学习竞赛完整流程。
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2025-07-29 10:55:26
- PaddleClas：训练一个简易的道路质量分类模型
- 本文介绍利用PaddleClas结合Road Traversing Knowledge (RTK) Dataset训练道路类型和质量分类模型的过程。先解压含8类道路质量标注的数据集，生成数据列表，再用Road.yaml配置训练模型，之后进行预测并将结果绘到图上，最后拼接图片成视频展示效果。
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2025-07-29 10:54:03
- 【论文复现】STFPM-Paddle：基于Paddle实现用于异常检测的师生网络
- 本文介绍基于PaddlePaddle复现的STFPM算法，该算法通过师生网络特征金字塔匹配实现异常检测。教师网络预训练，学生网络学习无异常图像分布，多尺度特征匹配增强鲁棒性。在MvTec数据集实验中，image-level AUC均值0.937，pixel-level AUC均值0.967，优于参考项目，适用于工业缺陷检测等场景。
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2025-07-29 10:48:07
- 打码就安全了？像素化（马赛克）破解技术Depix简介
- 本文介绍了能破解文本马赛克的Depix项目。其基于线性方框滤波器原理，利用德布鲁因序列生成查找图像，通过匹配像素化区块还原文本，非AI生成式恢复。该项目有字体等限制，用法简单，可结合OCR实现自动化，前人曾用穷举法，作者批判了GAN的生成式恢复。
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2025-07-29 10:46:43
- 『NLP打卡营学习笔记』实践课2：文本语义相似度计算
- 本文介绍基于ERNIE-Gram模型实现语义匹配的案例。以LCQMC数据集为例，说明文本语义匹配任务，即判断两段文本语义是否相似。还讲解了数据加载、预处理、模型搭建、训练、评估和预测的过程，以及PaddleNLP的相关数据集和数据API的使用。
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2025-07-29 10:44:58
- 基于PaddlePaddle2.0-构建长短期记忆网络
- 本文介绍用PaddlePaddle2构建长短期记忆网络模型。先讲引入时间步的单隐藏层、多隐藏层模型，说明隐藏层输出与输入及前一时间步输出的关系；再阐述长短期记忆网络通过输入门、遗忘门、输出门处理长跨度时间依赖。最后用该模型对IMDB电影评论做情感预测，经10轮训练，测试集准确率约84% - 85%。
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