DeepLearning

Source: https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning at 772e97d3103f
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

I. Projektbeschreibung

Dieses Projekt ist…PaddlePaddle Beamter Eine umfassende Studie der Online-Enzyklopädie des Ministeriums für Gesundheit und soziale Wohlfahrt. PaddlePaddle Arbeiten, um Innovation und Anwendung von tiefgründigen Lerntechnologien einfacher und mehr zu machen PaddlePaddle BegrüßungsbesuchPaddlePaddle Netz von Beamten Ich weiß es nicht. Dieses Projekt umfasst:

📒Kursart:Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen 、Intensives Lernen in der Industriepraxis、Spezialisierungskurse 、 PaddlePaddle Zusammenfassung des Paketkurses

📒Buchart:《Ich lerne in der Tiefe.》 PaddlePaddle Fassung

📒Monumente:Tiefe Studien 、Das Buch der Interviews

📒Fallkategorie:PaddlePaddle Datenbank der Industriepraxis (Inklusion von Smart Cities):Brandraucherkennung 、 Sicherheitsgurtprüfung ; Smart Manufacturing:Stahlfehlererkennung 、 Mechanischer Greifer ; Internet:Finanzielle Anerkennung und Schlüsselfeldextraktion Warten Sie.

Von der Theorie bis zur Praxis, von der wissenschaftlichen Forschung bis hin zu industriellen Anwendungen sollten Lernmaterialien zur Verfügung gestellt werden, die Entwicklern helfen sollen, eingehend zu lernen und schnell zu grenzüberschreitenden KI-Talenten zu werden.

• Umfassend: Sie können in diesem Projekt schnell die erforderlichen Lernmaterialien erhalten, unabhängig davon, ob Sie ein vertiefter Wissenschaftler oder ein leitender Benutzer sind.
• **Es ist reich.**Materialien sind in einer Vielzahl von Formaten verfügbar, einschließlich Online-Notebooks, Videos, Bücher, Live-Übertragungen usw., um Ihre Lernbedürfnisse jederzeit und an jedem Ort zu erfüllen.
• Update in EchtzeitDie Codes, die an diesem Projekt beteiligt sind, entsprechen der neuesten Version von Paddle, und Entwickler können in Echtzeit das neueste tiefgründige Lernprogramm zur Realisierung von Missionen erlernen.
• Vorderer AnteilRegelmäßiges Teilen der Interpretation und Nachstellung der neuesten Post-Mortem-Papiere, wobei Entwickler in Echtzeit Zugriff auf den neuesten detaillierten Lernalgorithmus haben.

Wenn dieser Artikel Ihnen hilft, klicken Sie bitte oben rechts auf der Seite für Star❤️

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👨‍🏫Ich bin ein College-Nutzer.

Ich hoffe:	Ich kann lernen:
Erstmaliges vertieftes Lernen	Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen:arrow_heading_down:Tiefes Lernen:arrow_heading_down:Ich gehe zum Paddel.:arrow_heading_down:
Advanced Depth Learning	Vertiefte Studien in der Industriepraxis, vertiefte Studien:arrow_heading_down:♪ Und Interview ♪:arrow_heading_down:
Interessantes, tiefes Studium.	Spezialisierungskurse:arrow_heading_down:、PaddlePaddle Datenbank der Industriepraxis

👨‍💻Ich bin ein Corporate User.

Ich hoffe:	Ich kann lernen:
Erstmaliges vertieftes Lernen	Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen:arrow_heading_down:Tiefes Lernen:arrow_heading_down:Ich gehe zum Paddel.:arrow_heading_down:
Advanced Depth Learning	Tiefe Industriepraxisstudien, Spezialisierungskurse:arrow_heading_down:♪ Und Interview ♪:arrow_heading_down:
Praktisches vertieftes Lernen	PaddlePaddle Datenbank der Industriepraxis 、 PaddlePaddle Produktkurse:arrow_heading_down:

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Projektinhalt

👉Kursart

Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen

• **Al Studio Online-Kurs:《Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen》**Theoretik und Codes kombiniert, Praktiken kombiniert mit Plattformen, einschließlich 20 Stunden Videokurse, von 100-Grad herausragenden Architekten, PaddlePaddle Der Product Owner und leitende Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter arbeiten zusammen.

  
  
  

• 《Null grundlegendes praktisches vertieftes Lernen》BücherDas Begleitbuch des Kurses, das Ende 2020 von Qinghua Press veröffentlicht wurde, wird von Kyoto/Performt Electricians verkauft.

  
  
  

Spezialisierungskurs - Transformer-Serie

PaddlePaddle Die Transformer-Serie offizieller Bildungsprodukte kann auf zwei Plattformen gelesen werden.

• Transformer Prinzipien und Praxis-Serie: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24683

• PaddlePaddle Nummer des offiziellen Bildungskontos: https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/908086

Fläche	Kapitelname	Einführung in Kurse	Notebook Link
NLP	Klassisches Pre-Training Sprachmodell(Lass uns gehen.)- Die Geschichte der Vorschulungsmodelle.	Beschreibung der Entwicklungsgeschichte des vortrainierten Sprachmodells, word2vec, elmo,bert, gpt.	Notebook Link
NLP	Klassisches Vorschulungsmodell.(Lass uns gehen.)- ELMo	Umfassende und detaillierte Präsentation ELMo Modellaufbau, Vorteile, Nachteile, etc.	Notebook Link
NLP	Klassisches Vorschulungsmodell.(Lass uns gehen.)Transformator	Beschreibung der zugrunde liegenden Prinzipien des Transformers, einschließlich Embeding, Self-Attaction, Encoder, Decoder, Komplexitätsberechnungen, Sharing-Mechanismen usw.	Notebook Link
NLP	Klassisches Vorschulungsmodell.(nach unten)- GPT	Umfassende und detaillierte Präsentation GPT Grundsätze, Vorschulung und Feinabstimmungsmodell, GPT Modellaufbau, Vorteile, Nachteile, etc.	Notebook Link
NLP	Klassisches Vorschulungsmodell.(nach unten)- BERT	Umfassende und detaillierte Präsentation BERT die Grundprinzipien, die Vorschulungsmission und die Feinabstimmung, BERT Seine eigene Modellstruktur, Stärken und Schwächen, etc.	Notebook Link
NLP	Natürliches Sprachverständnis von Vorschulungsmodellen - RoBERTa	Verbesserungen bei der Interpretation natürlicher Sprachen in Vorschulungsmodellen - RoBERTa	Notebook Link
NLP	Natürliches Sprachverständnis von Vorschulungsmodellen - ERNIE	Verbessertes Verständnis der natürlichen Sprache von Vorschulungsmodellen: ERNIE	Notebook Link
NLP	Natürliches Sprachverständnis von Vorschulungsmodellen - K BERT	Verbessertes Verständnis der natürlichen Sprache von Vorschulungsmodellen: K BERT	Notebook Link
NLP	Natürliches Sprachverständnis von Vorschulungsmodellen - THU- ERNIE	Verbessertes Verständnis der natürlichen Sprache von Vorschulungsmodellen: THU- ERNIE	Notebook Link
NLP	Long-Sequence-Modellierung von Pre-Training-Modellen - Transformer-XL	Verbesserte Sequenzmodellierung von Vorschulungsmodellen: Transformer-XL	Notebook Link
NLP	Long-Sequence-Modellierung von Pre-Training-Modellen - XLNet	Verbesserte Sequenzmodellierung des Verständnisses natürlicher Sprachen: XLNet	Notebook Link
NLP	Long-Sequence-Modellierung von Pre-Training-Modellen - Longformer	Verbesserte Sequenzmodellierung von Vorschulungsmodellen: Longformer	Notebook Link
Modelloptimierung	Pre-Training-Modell - effiziente Struktur	ELECTRA-basierte Punktionsvorhersage	Notebook Link
Modelloptimierung	Vorschulungsmodell - Destillation	Vorschulungsmodell-Destillationsalgorithmus: Patient-KD, DistilBERT 、 TinyBERT 、 DynaBERT Modelldetails und Verwendung DynaBERT Die Politik ist richtig. TinyBERT Durchführung der Modelldestillation	Notebook Link
CV	Transformator-Vit. DeiT	Einzelheiten. ViT und DeiT Begründung	Notebook Link
CV	Transformator Swin Transformer	Einzelheiten. Swin Transformer Begründung	Notebook Link
CV	CV Transformatormodell für Felder DETR Anwendungen bei Zielerkennungsmissionen	Einzelheiten. DETR Grundsätze und Code-Entschließung	Notebook Link

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👉Buchart

《Ich lerne in der Tiefe.》Paddle

Dieses Projekt wird《Ich lerne in der Tiefe. 》Für MXNet im Originalbuch gelesen PaddlePaddle Erreicht. Originalbuchautor: Aston Chang, Lee Au, Zachary C. Liton, Alexander J. Smola und andere Community-Mitwirkende, GitHub-Adresse: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh。

Das Projekt ist auf vertieftes Lernen ausgerichtet, insbesondere für den Einsatz PaddlePaddle Kinderschuhe für eine eingehende Studie. Dieses Projekt erfordert kein vertieftes Lernen oder maschinelles Lernen, sondern nur grundlegende Mathematik und Programmierung, wie grundlegende lineare Algebren, Berechnungen und Wahrscheinlichkeiten sowie grundlegende Python-Programmierung.

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👉Denkmäler.

Tiefe Studien

Tiefes Lernen besteht aus Grundlagen des tiefen Lernens, fortgeschrittenen tiefen Lernens, angewandten tiefen Lernens, intensivem Lernen und Interviewzeremoniellen.Paddle Knowledge Point Dokumentationsplattform 。

• Grundlagen des vertieften Lernens

  1. Tiefes Lernen

  2. Flüchtiges neuronales Netzwerk

  3. Sequenzmodell

• Deep Learning Fortschritt

  1. Vorschulungsmodell
  2. Gegen das Nervennetzwerk.

• Depth Learning Anwendung

  1. Computervisualisierung
  2. Verarbeitung natürlicher Sprache
  3. Empfohlenes System

• Industriepraxis

  1. Modellkompression
  2. Modellierung

• Intensives Lernen

  1. Verbessertes Lernen

• Das Buch der Interviews

  1. Gemeinsames Interview für indepth learning base Topic
  2. Gemeinsame Interviewthemen für Volumenmodelle
  3. Gemeinsame Interviews in Vorschulungsmodellen Thema
  4. Es ist ein häufiges Interviewthema gegen das neuronale Netzwerk.
  5. Gemeinsame Computer visuelle Interviews Thema
  6. Natürliche Sprachverarbeitung von gemeinsamen Interviews Thema
  7. Beratung gemeinsamer Interviews im System
  8. Modellkomprimierung von gemeinsamen Interviewproblemen
  9. Intensives Lernen Gemeinsame Interviews

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👉Fallkategorie

PaddlePaddle Apply Case Set

Fläche	Industrielle Fälle	Quelle	Mehr
Intelligente Industrie	Statistische Überwachung traditioneller pflanzlicher Instrumente	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Industrie	Neo-Energie-Lithium-Zellmembran-Screening	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Industrie	Oberflächenfehler von Aluminium	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Industrie	Sicherheitsgurtprüfung	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart City.	Fernerkundungsüberwachung des Golfplatzes	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart City.	Schneeabscheider	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart City.	Das Gesicht der Maske.	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Traffic.	Sicherheitskontrolle der Fahrspurtrennwand und des roten und grünen Lichts	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Traffic.	【 PaddleDet EP-YOLOv2	PaddlePaddle PaddleDet	Weitere PaddleDet-Fälle
Smart Traffic.	PaddleX Assistiert unbemannt (basierend auf YOLOv3-Fahrzeugerkennung und Aufteilung von Fahrspurlinien)	EntwicklerEs ist eine Ente.	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Traffic.	Eblit_Kennzeichnung	EntwicklerTobeWell	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Traffic.	PaddleOCR: Plattenerkennung	PaddlePaddle EntwicklerDu bist einsam.	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Farming	Identifizierung landwirtschaftlicher Flächen	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Farming	AI kennt die Würmer.	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Farming	Schneller und stärker!	PaddlePaddle PaddleDet	Weitere PaddleDet-Fälle
Smart Farming	PaddleX Schneller Start - Schnelle RCNN-Zieltests	PaddlePaddle PaddleX	Mehr PaddleX Fälle
Smart Farming	Gemeinsame Nutzung von Beihilfen	EntwickleraaaLKgo	Mehr PaddlePaddle Fälle
Smart Farming	Basierend auf PaddleX Waldbrandüberwachung erreicht	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Medizin.	Kategorisierung von Kräutern in der Medizin	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Medizin.	Augenerkennung.	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Medizin.	Basierend auf Paddles Leber-CT-Bild.	EntwicklerCodegenerator	Mehr PaddlePaddle Fälle
Intelligente Medizin.	PaddleHub Pneumonie CT Bildanalyse	PaddlePaddle PaddleHub	Mehr PaddleHub Fälle
Intelligente Medizin.	Basierend auf PaddlePaddle Baseline-System zur Vorhersage von Trends in der Ausbreitung von hochprävalenten sexuell übertragbaren Krankheiten bei PGL	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Menschen fallen auf die Probe.	EntwicklerNiki_173	Mehr Cases für den Entwickler
andere	Fußballspielposition.	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Simulation von Luftfahrzeugen auf Basis von erweitertem Lernen	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Basierend auf ERNIE Gram entspricht der Semantik.	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	『 NLP Card Camp, Übungskurs 5: Text Emotionale Analyse	PaddlePaddle PaddleNLP	Mehr PaddlePaddle PaddleNLP Fälle
andere	『 NLP Classic Project Series 03: Auswahl eines jährlichen Abendessens mit emotionaler Analyse	PaddlePaddle PaddleNLP	Mehr PaddlePaddle PaddleNLP Fälle
andere	Kategorisierung von Aufgaben: So identifizieren Sie Client-Emotionen in Client-Gesprächen	EntwicklerMittelgroße Schleimhaut	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	『 NLP Praxiskurs 3: Verwendung von Vorschulungsmodellen zum Extrahieren von Lieferscheinen	PaddlePaddle PaddleNLP	Mehr PaddlePaddle PaddleNLP Fälle
andere	Sind Sie verärgert? PaddleHub Es ist für dich. (Es ist der 7th Night Award.)	PaddlePaddle PaddleHub	Mehr PaddleHub Fälle
andere	Basierend auf PaddleDet PCB-Abschnittfehlererkennung	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Basierend auf 100 Grad PaddlePaddle Single / Multi-Screen-Fußgänger-Tracking (inoffizielle Baseline)	EntwicklerEs ist eine Ente.	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	PaddleLiteberry Pie von 0 bis 1: Einsatz von Safety Hat Detection Vehicle (i)	EntwicklerDie Tiefen des Abgrunds.	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	PaddleX , PP-Yolo: Hände lehren Sie Training, Verschlüsselung, Einsatz von Zieltestmodellen	EntwicklerDie Tiefen des Abgrunds.	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Chinesische Spracherkennung	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	PaddleHub Eine COCR-Anerkennung(Supergewicht 8.1M Modell. Feuer.)	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Old Beijing Stadt Bildrestaurierung	PaddlePaddle PaddleGAN	Mehr PaddleGAN Fälle
andere	PaddlePaddle Creative Star, das Geheimnis der Poesie von Song… PaddleGAN Genaue Lippensynthese	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Identifikation des Authentifizierungscodes über die OCR	PaddlePaddle Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	PaddleHub Ein-Klick-OCR chinesische Erkennung (Supergewicht 8.1M Modell, Feuer)	PaddlePaddle PaddleHub	Mehr PaddleHub Fälle
andere	Vollständiger Prozess. Von Grund auf neu. PaddlePaddle Split-Bilder	Entwicklernanting03	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	Belastungsvorsprung 0.1.	Entwicklergaomaosheng0	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	KI erreicht das Schattenspiel, erbt die fehlende Kunst	EntwicklerZohar	Mehr PaddlePaddle Fälle
andere	『In-depth study of 7-day card camp critical-point screening von menschlichen gesichtern	EntwicklerTC.Long	Mehr PaddlePaddle Fälle
Verbessertes Lernen	DDPG-Algorithmus für Bestandsquantifizierungstransaktionen	Entwickler	Mehr PaddlePaddle Fälle

PaddlePaddle Akademische Fälle

Technische Ausrichtung	Akademische Fälle	Quelle	Mehr
Machine Learning	Kategorisierung von Federn	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Ex-neurologisches Netz.	Boston House Preisprognose.	Entwickler AIStudio Helfer	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Handschriftliche Nummernerkennung	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Katzen und Hunde klassifiziert	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Bildklassifizierungsnetzwerk VGG-Anwendungen in mehreren Emoticon-Erkennungsmissionen	Jerry der Entwickler	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Bildklassifizierung - ResNet	Entwickler dumm.	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Verwendung PaddlePaddle Bildklassifizierung erreichen - SE_ResNeXt	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Es ist eine gute Idee, Transformer-Vit in der Bildklassifizierung zu verstehen. DeiT	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Swin Transformer	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bildklassifizierung	Small Sample Learning(Few-Shot Learning)	Entwickler DeepGeGe	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bild Split	Klassisches Beispiel Split Modell Mask RCNN	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bild Split	PaddleSeg_DeepLabv3+	PaddlePaddle PaddleSeg	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bild Split	Basierend auf PaddlePaddle Semantische Abteilung von DeepLabV3+	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bilderkennung	Tiefe Lernfortschritt - Target Testing	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bilderkennung	Ein Text, der den Yolov3-Zieltestalgorithmus beschreibt	Entwickler AIStudio 96069	Mehr PaddlePaddle Fälle
Bilderkennung	CV Transformatormodell für Felder DETR Anwendungen bei Zielerkennungsmissionen	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Videokategorie	TSN Video Klassifikation	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Videokategorie	Paddle2.1 Klassisches Modell zum Verständnis von Videos - TSM	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Videokategorie	Videoklassifizierung basierend auf Aufmerksamkeit und Bi-LSTM	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Videokategorie	CV Das Transformatormodell TimeSformer Real Video Understanding	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
GAN	Ein Buch, das den klassischen GAN versteht, der Anti-Netzwerke generiert.	Entwickler FutureSI	Mehr PaddlePaddle Fälle
GAN	Basierend auf PaddlePaddle StarGAN, AttGAN, STGAN-Algorithmus	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
OCR	Texterkennung -CRNN	Der Entwickler.	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	Basierend auf ERNIE 9 GLUE Missionen erreicht	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	NLP Fläche XLNet Verwendung von Modellen in der emotionalen Analyse	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	NLP Fläche ERNIE Modellanwendung im Leseverständnis	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	NLP Anwendung von ELECTRA in Symbolvorhersagen	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	NLP Transformer für maschinelle Übersetzung	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	@PaddlePaddleFrage: Die chinesische Ähnlichkeitsherausforderung ist 0,9 + Baseline	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
NLP	Verwendung PaddlePaddle Erreicht BERT	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Multimodular	[Paddle Clit] Was schreibst du über ihn? Ein kleiner Maler für dich.	PaddleFleet	Mehr PaddlePaddle Fälle
Verbessertes Lernen	Verstehen und Reproduzieren von MDDPG-Algorithmen vom Code bis zum Papier(PARL)	Herr Jung, Entwickler_	Mehr PaddlePaddle Fälle
Empfehlungen	[Eine Schätzung der Anzahl der Treffer basierend auf dem DeepFM-Modell ](https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/tree/master/examples/DeepFM for CTR Prediction)	PaddleEdu	Mehr PaddlePaddle Fälle
Empfehlungen	DSM-basierte Filmempfehlungen	AIStudio Beamter	Mehr PaddlePaddle Fälle
Wissensdestillation	SSLD-Destillation basierend auf CIFAR100	PaddleClas	Mehr PaddlePaddle Fälle

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👉Wettbewerbskategorie

Fläche	Wettbewerbsfälle	Quelle	Einleitung
Machine Learning	Eine Kreditausfallprognose Baseline + 0,607.	Entwickler w5688414	DataFountain Standardprognose unter Bezugnahme auf offizielle Baseline- und Paddelverbesserungen
NLP	@PaddlePaddleFrage: Die chinesische Ähnlichkeitsherausforderung ist 0,9 + Baseline	PaddleEdu	Das chinesischsprachige Ähnlichkeits-Herausforderungsspiel, Paddle-Version Baseline, bewertet die Problemähnlichkeit basierend auf der Feinabstimmung des Vortrainingsmodells.
NLP	Basierend auf PaddleHub Während des Ausbruchs wurden die Emotionen der Menschen erkannt.	Entwickler CChan	Dieses Projekt identifiziert die Lösungen für den Wettbewerb während der Epidemie. Ja. PaddleHub und ERNIE Dies ist das erste Mal, dass ich während der Epidemie eine emotionale Anerkennung des Textes bekommen habe.
NLP	[Paddelspiel] Produktkommentator-Extraktionswettbewerb	Entwickler w5688414	DataFountain basiert auf BERT Die Produktbewertungen werden von der Konkurrenz gezogen, wobei die Optimierungsmethode hinzugefügt wird
NLP	[Paddle spielt] Skriptrolle emotionale Erkennung	Entwickler w5688414	Playplay Rolle emotionale Erkennung Baseline, mit dem Bert-Modell
Stimme	[Paddelspiele]	Entwickler XYZ_916	2021 Neue Net Bank Smart Voice Competition Baseline. Ab 2021.11.17 ist das Programm die Nummer eins in der Gesamtpunktzahl, die Nummer zwei im Buch.
CV	Chinesische Szene Texterkennung Herausforderung	Kleinere Grade AIStudio	Baseline-Projekt für die chinesische Szene Texterkennung Challenge, zur Verwendung durch Teilnehmer als Referenz
CV	[Paddelspiele] Handschriftlicher OCR-Identifikationswettbewerb	Entwickler	World Artificial Intelligence Innovation Competition 2021, handschriftlicher OCR-Erkennungswettbewerb
CV	2020 CCF BDCI: Remotely Sensed Image Blocks Split Baseline	Entwickler lxastro	2020 CCS BDCI: Baseline-Modellbibliothek von Fernerkundungs-Bildplots, einschließlich Trainingsmethoden für das Baseline-Modell und Bewertungsskripte für Wettbewerbe.
CV	Chinas AI+ Innovation Entrepreneurship Wettbewerb: semi-supervised das erste Programm für Targeting Learning	Entwickler Zhang Mater	Erstes Szenario-Sharing für den semi-überwachten Lernzielpositionierungswettbewerb.
Data Mining	“Baaseline-0.6765”	Entwickler w5688414	AIWIN EKG Smart Diagnostic Competition

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👉Zusammenfassung

PaddlePaddle Zusammenfassung der Lernmaterialien nach Produkten

Produkte	Videokurse	Lerndokument
PaddleGAN	Generierung einer 7-tägigen Kampagne gegen das Netzwerk.
PaddleOCR	OCR Automark Small Tool Präsentationen 、3.5M Superlight praktische OCR-Modellinterpretation 、OCR-Anwendungen und -Einsätze
PaddleClas	PaddleClas Live-Serie von Klassen
PaddleDet Emission	Ziel ist am 7.
PaddleX	PaddleX Sonstige Veranstalter 、PaddleX Einzelheiten der Zielprüfung 、PaddleX Semantisches Aufgabendetail 、PaddleX Bildklassifizierung Aufgabe Ausarbeitung 、PaddleX Client Operations Guide 、PaddlePaddle Vollständiges Prozessentwicklungstool PaddleX
PaddleHub	Ich werde Ihnen beibringen, die Hände zu wechseln. PaddleHub Modell-Tutorial
VDL	Visuelles Analysewerkzeug zur Unterstützung der schnellen Entwicklung von KI-Algorithmen 、Tiefgehende Lernalgorithmen visualisieren und schärfen die Feldpräsentation
Top-API	High-Level-API hilft Ihnen, schnell zu lernen.
PaddleNLP	Verarbeitung natürlicher Sprache basierend auf eingehendem Lernen

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III. Technologieaustausch

Vielen Dank für die Verwendung dieses Artikels. Wenn Sie während Ihrer Nutzung Vorschläge oder Kommentare haben, können Sie Issue Wir können auch durch Scannen des zweidimensionalen Codes unten erreicht werden. PaddlePaddle Die Entwickler freuen sich sehr, Ihnen bei einer eingehenderen Kommunikation und technischen Erkundung helfen zu können.

Genehmigungen

Veröffentlichung des ProjektsApache 2.0 license Authentifizierung der Lizenz.

V. Beitrag

Wenn Sie an vertieftem Lernen und Wissensaustausch interessiert sind, können Sie gerne zu unserem Vorteil für mehr Entwickler beitragen.

Das Projekt begrüßt alle Beiträge und Vorschläge, von denen die meisten Ihre Zustimmung zum Participants’ Permit Agreement (CLA) erfordern, um zu erklären, dass Sie das Recht haben und uns in der Tat ermächtigen, Ihren Beitrag zu verwenden.

Codebeitragsnormen

pip install pre-commit

Pre-Commit Installation

Fügt den geänderten Code hinzu, um das geänderte Dokument zu codieren, passt der Vorausschuss das Codeformat automatisch an und führt es einmal aus, und es ist keine nachfolgende Provision erforderlich. Geben Sie den pr-Prozess wie folgt ein:Seem-DeepLearning Einreichen eines vollständigen Prozesses 。

Beitragszahler

Hier ist eine Liste der Teilnehmer der Sitzung: yang zhou ，Niki_173 ，Twelveeee ，buriedms ，AqourAreA ，zhangjin12138 ，rerny ，LiuCongNLP ，LemonCherryFu , lutianhao