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2025-07-21 11:41:56
- 基于PaddleDetection的情绪识别
- 本项目基于PaddleDetection套件的人脸检测模块和VGG情绪七分类模型，实现从图片中检测人脸并分类表情。先介绍项目背景、意义等，再说明fer2013数据集处理过程，构建VGG网络训练，经100轮迭代精度达63%左右，还结合PaddleDetection的人脸识别模型，最后尝试ResNet34优化，指出不足与改进方向。
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2025-07-21 11:38:57
- 飞桨新人赛：钢铁缺陷检测挑战赛-第1名方案
- 本文介绍了基于PaddleDetection套件进行钢铁表面缺陷识别的实践过程。先介绍赛题及NEU数据集，含6种热轧带钢缺陷。接着说明数据准备步骤，包括解压、安装工具、改名、拆分及格式转换。然后详述用faster_rcnn_swin_tiny_fpn_3x_coco模型的训练流程，涉及配置文件修改、训练评估，最后提及推理及生成比赛数据的方法。
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2025-07-21 11:35:09
- PaddleNLP之淘宝商品评论情感分析
- 本文介绍了使用PaddleNLP进行淘宝商品评论情感分析的过程。先处理数据，将原数据集转换为指定格式，再用load_dataset读取。选用ERNIE预训练模型，通过tokenizer处理文本，用DataLoader加载数据。设置优化策略后训练模型，最后用训练好的模型进行预测，实现对评论情感（正向、中立、负向）的分类。
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2025-07-21 11:33:15
- PaddleOCR：基于 MNIST 数据集的手写多数字识别
- 本文介绍利用MNIST数据集构建多数字识别模型的过程。先通过预处理MNIST数据，拼接生成含多个数字的训练集和测试集；接着安装PaddleOCR及依赖，下载预训练模型；然后训练模型并导出；最后采样测试图片，用导出的模型进行识别测试。
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2025-07-21 11:31:53
- 手机行为预测 Baseline
- 本次赛事要求基于智能手机传感器数据预测人体6项活动。训练集8千条、测试集2千条，含561个特征，以准确率评分。提供含数据预处理和1D卷积神经网络的Baseline，可通过残差结构、数据扩增优化。
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2025-07-21 11:30:13
- 基于Paddle2.0的猫12分类
- 本项目用Paddle2.0rc解决12类猫的分类问题，旨在掌握其图像分类使用方法。数据集含2160张训练图、240张测试图，先解压并加载库，配置参数后划分训练和验证集，定义数据集类，初始化mobilenet_v1模型，配置优化器等，训练10轮，最后评估、测试并保存模型与结果。
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2025-07-21 11:28:29
- 基于PP-OCRv3的车牌检测和识别
- 本项目主要基于PaddleOCR套件中的PP-OCR进行车牌的检测与识别，PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，本次使用的模块为PP-OCRv3。
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2025-07-21 11:27:01
- AI创造营——AnimeGAN视频动漫化一键生成
- 本文介绍基于PaddleHub实现一键视频动漫化的方法。先升级安装PaddleHub，设置GPU环境，再通过代码将视频提取为图片，选用animegan_v2系列模型（如宫崎骏、新海诚风格）将图片转为动漫风格并合成视频，最后添加原始音频，完成视频动漫化转换。
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2025-07-21 11:25:05
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2025-07-21 11:21:40
- 【文心一言】提示词功能系统学习，Prompt Learning
- 本文系统讲解文心一言的提示词工程（Prompt Engineering），包括基础概念、用法、原则，高级框架与技巧（如Zero-Shot、Few-Shot及其思维链等），以及实用技巧汇总，旨在帮助用户更好地通过设计提示词让AI输出预期结果。
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