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2025-08-01 14:40:53
- Huffman的底层编码解码实现与压缩解压文件实操
- 本文介绍了哈夫曼编码的实现过程。首先简介哈夫曼编码通过构建哈夫曼树进行编解码，运用贪心思想。接着阐述实现流程，包括定义节点类，从文件读字符串并统计字符频率，非递归构建哈夫曼树，递归获取编码表，将编码表和编码后字符串写入文件，以及从二进制文件解码的步骤，还展示了英文文本处理结果。
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2025-08-01 14:38:58
- HarDNet:一个低内存占用率网络
- 本文介绍HarDNet模型，其通过设计CNN减少特征图DRAM内存交互，以CIO为衡量指标，优化计算量与显存交换，提升推理时间30%~40%。文中含Pytorch代码与论文地址，还涉及ImageNet数据集，展示了模型在Paddle框架下的搭建、精度对齐、训练及验证过程，验证精度达0.7605。
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2025-08-01 14:36:50
- 【动手学Paddle2.0系列】CosineWarmup
- 本文介绍CosineWarmup训练策略的实战教程，含理论与代码。理论部分说明Warmup（学习率预热，初始用小学习率再调大）和余弦退火策略（依余弦函数降学习率）。代码用Paddle实现，模型为LeNet - 5，数据是Cifar10，展示了数据加载、模型构建、配置及训练评估过程。
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2025-08-01 14:35:15
- 法式牛排烹饪实验（AI创造营 · 第一期）
- 本文介绍了将法语字幕电影转为中文字幕的方法。通过组合paddlehub的法语文本识别和百度云的文本翻译功能，步骤包括逐帧抽取影片为图片，提取含字母区域并识别文本，调用百度翻译得到中文，将中文字幕输出到原图片，最后合成视频文件，并给出了具体代码示例。
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2025-08-01 14:24:32
- 为PaddleRS添加一个袖珍配置系统
- 本文为PaddleRS设计轻量级配置系统，支持yaml文件与命令行选项配置，实现单继承。通过CfgNode抽象配置项，完成配置文件与命令行相互转换，以外部脚本封装PaddleRS。经变化检测等任务检验，可实现模型训练和推理，后续可优化配置编写与动态作用域。
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2025-08-01 14:21:54
- PaddleSeg代码解读-损失函数、评估预测模块解读
- 本文解读PaddleSeg中损失函数、评估模型及预测的代码。损失函数以交叉熵为例，讲解其处理维度、计算损失等代码；评估模块解析val.py参数、流程及指标计算；预测部分说明predict.py参数与预测过程，还涉及多尺度翻转等增强方式的代码实现。
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2025-08-01 14:19:36
- 基于PaddlePaddle2.0-构建门控循环单元模型
- 陆平在文中介绍基于PaddlePaddle2.0构建门控循环单元（GRU）模型的流程，GRU通过重置门与更新门选择性记忆时序信息，并给出相关公式。还以IMDB电影评论数据为例，构建模型进行情感倾向预测，经10轮训练，测试集准确率达84%至85%。
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2025-08-01 14:16:45
- 使用paddleOCR完成价格提取并实现可视化
- 该项目通过pyautogui控制鼠标点击金投网各省份页面并截图，利用paddleOCR提取废弃金属价格数据，经pymysql存入MySQL。再以Flask搭建后端，结合百度echart框架实现各省份价格实时动态可视化，解决了网站路径多变导致的爬虫获取数据难题。
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2025-08-01 14:11:49
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2025-08-01 14:07:41
- QPT打包工具（V1.0a7）心动初体验
- QPT打包工具（V1.0a7内测版）是Windows深度学习打包工具，解决同类工具局限，快狠准且好用。可通过cmd获取，有命令行和脚本（推荐）两种使用模式，使用需注意更新pip、输出文件夹为空等坑点。
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