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2025-07-25 10:25:11
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2025-07-25 10:24:00
- 金融图表OCR检测与文本识别
- 债券文本文档类型丰富，汉字结构复杂识别难度较大，债券文本识别现在正在发展期。借助信息化手段，提高债券文本文档信息处理能力、处理效率、准确率，实现债券文本文档自动识别是解决问题的好方法。
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2025-07-25 10:22:54
- 基于Paddle2.0的样式校正卷积网络SRM
- 本项目复现2019年论文提出的SRM网络，首次用Paddle2.0实现含风格校正的SRM，在10分类动物数据集（按8:2划分）上实验。对比SRM、GE、SE模块及ResNet50，SRM验证准确率0.8736，优于其他，表明风格校正机制提升分类效果。
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2025-07-25 10:22:41
- 利用情感分析选择年夜饭
- 本文围绕自然语言处理中的情感分析展开，先介绍NLP基本开发流程和原理，说明文本分类通用步骤及词向量表示原因。接着讲解词向量到句子向量的方法、相关神经网络，最后以年夜饭评论为例，用PaddlePaddle和PaddleNLP构建LSTM模型完成情感分析，包括数据处理、模型搭建、训练及预测等过程。
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2025-07-25 10:17:37
- 当FAIR1M遇上PaddleDetection 2.0
- 本文介绍将FAIR1M数据集与PaddleDetection 2.0结合的实践。先处理FAIR1M数据，解压后移除4张测试图，转为COCO格式；再安装PaddleDetection及旋转框算子，选用S2ANet模型，配置相关yml文件后训练，最后用测试图预测。训练有警告，预测角度有偏差，部分bug待修复。
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2025-07-25 10:16:58
- 『NLG学习』（二）教你搭建自己的Transformer
- 本文围绕Transformer展开，先介绍其相较CNN与RNN的优势，如并行计算、自注意力机制等。接着讲解构建Transformer的五个零件及算法，包括嵌入、位置编码、掩码等。还给出了数据预处理、各组件实现及组装训练的代码，展示了结果，提及进步与不足，指出位置编码处理欠佳。
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2025-07-25 10:10:07
- 零基础入门图像分割：从数据到预测
- 本文介绍从零开始完成图像分割任务的项目。项目自建鸽子图片数据集，经拍摄、标注等步骤创建。分别用Paddle2.3 API、PaddleSeg2.5和PaddleX2.1三种方法，以U-Net网络为例，完成训练、验证和预测，还优化了数据集和流程，提升效率与可操作性。
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2025-07-25 10:08:17
- 斯坦福120类狗分类
- 斯坦福犬数据集含120种犬的20580张图像，用于细粒度分类。文中介绍了解压数据集、安装PaddleX与PaddleClas等环境准备步骤，还涉及用PaddleX划分数据集、配置PaddleClas进行训练，以及模型评估、预测和推理等流程，总结了相关工具在图像分类任务中的表现及注意事项。
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2025-07-25 10:06:31
- 基于MobileNetV2的柠檬外观分类实践
- 本实践基于广岛Quest2020柠檬外观分类赛题，用飞桨2.0搭建卷积神经网络。先解压数据集，用train.csv训练，划分80%为训练集、20%为验证集。经数据预处理、构建数据集、配置visualdl后，选用MobileNetV2模型，以SGD优化器等训练，最终验证集准确率达98%-100%，可通过调优提升性能。
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2025-07-25 10:04:39
- 基于LightGBM实现保险反欺诈预测
- 项目以保险风控为背景，保险是重要的金融体系，对社会发展，民生保障起到重要作用。保险欺诈近些年层出不穷，在某些险种上保险欺诈的金额已经占到了理赔金额的20%甚至更多。对保险欺诈的识别成为保险行业中的关键应用场景。
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