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. Descripción del proyecto

Este proyecto es…PaddlePaddle Oficial Un estudio a fondo de la enciclopedia en línea producido por el Ministerio de Salud y Bienestar Social. PaddlePaddle Trabajar para que la innovación y la aplicación de las tecnologías de aprendizaje en profundidad sean más simples y más PaddlePaddle Visita de bienvenidaPaddlePaddle Red de funcionarios No lo sé. Este proyecto abarca:

📒Tipo de curso:Cero aprendizaje práctico básico en profundidad 、Aprendizaje profundo de la práctica industrial、Cursos de capacitación 、 PaddlePaddle Resumen del curso del paquete

📒Tipo de libro:《Estoy aprendiendo en profundidad.》 PaddlePaddle Versión

📒Monumentos:Estudios a fondo 、El Libro de las Entrevistas

📒Categoría de casos:PaddlePaddle Base de datos de la práctica industrial (Incorporación de ciudades inteligentes:Detección de humo de incendios 、 Pruebas de sombrero de seguridad ; fabricación inteligente:Detección de defectos de acero 、 Agarra mecánica Internet:Reconocimiento financiero y extracción de campo clave Espera.

De la teoría a la práctica, de la investigación científica a las aplicaciones industriales, los materiales didácticos deben estar disponibles para ayudar a los desarrolladores a aprender y aprender en profundidad y convertirse rápidamente en talento transfronterizo de IA.

• Integral: Usted puede obtener rápidamente los materiales de aprendizaje requeridos en este proyecto, ya sea un académico en profundidad o un usuario senior.
• Es rico.: Los materiales están disponibles en una variedad de formatos, incluyendo nottebooks on-line, videos, libros, transmisiones en vivo, etc., para satisfacer sus necesidades de aprendizaje en cualquier momento o lugar.
• Actualización en tiempo real: Los códigos involucrados en este proyecto coinciden con la última versión de Paddle, y los desarrolladores pueden aprender en tiempo real el último programa de realización de misiones de aprendizaje profundo.
• Parte delanteraCompartir regularmente la interpretación y la recreación de los últimos documentos post-mortem, con los desarrolladores que tienen acceso en tiempo real al último algoritmo de aprendizaje en profundidad.

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👨‍🏫Soy un usuario universitario.

Espero:	Puedo aprender:
Aprendizaje inicial a fondo	Cero aprendizaje práctico básico en profundidad:arrow_heading_down:Aprendizaje profundo:arrow_heading_down:Voy a ir al paddle.:arrow_heading_down:
Aprendizaje avanzado de profundidad	Estudios a fondo en la práctica industrial, estudios a fondo:arrow_heading_down:Y entrevista:arrow_heading_down:
Interesante, estudio profundo.	Cursos de capacitación:arrow_heading_down:、PaddlePaddle Base de datos de la práctica industrial

👨‍💻Soy un usuario corporativo.

Espero:	Puedo aprender:
Aprendizaje inicial a fondo	Cero aprendizaje práctico básico en profundidad:arrow_heading_down:Aprendizaje profundo:arrow_heading_down:Voy a ir al paddle.:arrow_heading_down:
Aprendizaje avanzado de profundidad	Estudios de práctica industrial en profundidad, cursos de especialización:arrow_heading_down:Y entrevista:arrow_heading_down:
Aprendizaje práctico en profundidad	PaddlePaddle Base de datos de la práctica industrial 、 PaddlePaddle Cursos de productos:arrow_heading_down:

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Contenido del proyecto

👉Tipo de curso

Cero aprendizaje práctico básico en profundidad

• **Curso online Al Studio:《Cero aprendizaje práctico básico en profundidad》**Theoretics and codes combined, practices combined with platforms, including 20 hours of video courses, by 100-degree outstanding architects, PaddlePaddle El propietario del producto y el personal superior de investigación y desarrollo trabajan juntos.

  
  
  

• 《Cero aprendizaje práctico básico en profundidad》LibrosEl libro de acompañantes del curso, publicado por Qinghua Press a finales de 2020, es vendido por los electricistas de Kioto/Performent.

  
  
  

Curso de especialización - Serie Transformer

PaddlePaddle La serie Transformer de productos educativos oficiales se puede leer en dos plataformas.

• Transformer Principles and Practice Series: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24683

• PaddlePaddle Número de cuenta oficial de educación: https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/908086

Zona	Nombre del capítulo	Introducción a los cursos	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo clásico de lenguaje pre-entrenamiento(Vamos.)- La historia de los modelos de preparación previa.	Descripción de la historia del desarrollo del modelo de lenguaje pre-entrenado, word2vec, elmo,bert, gpt.	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo clásico de pre-entrenamiento.(Vamos.)- ELMo	Presentación amplia y detallada ELMo Estructura modelo, ventajas, desventajas, etc.	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo clásico de pre-entrenamiento.(Vamos.)-Transformer	Descripción de los principios subyacentes Transformer, incluyendo Embeding, autoacción, encoder, decodificador, cálculos de complejidad, mecanismos compartidos, etc.	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo clásico de pre-entrenamiento.(Abajo)- GPT	Presentación amplia y detallada GPT Los principios, modelo pre-entrenamiento y fino, GPT Estructura modelo, ventajas, desventajas, etc.	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo clásico de pre-entrenamiento.(Abajo)- BERT	Presentación amplia y detallada BERT Los principios básicos, la misión de pre-entrenamiento y el fino modo de sintonizar, BERT Su propia estructura modelo, fortalezas y debilidades, etc.	Enlace del libro de notas
NLP	Comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento RoBERTa	Mejoras en la interpretación de los idiomas naturales en los modelos de formación previa - RoBERTa	Enlace del libro de notas
NLP	Comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento ERNIE	Mejor comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento: ERNIE	Enlace del libro de notas
NLP	Comprensión del lenguaje natural de los modelos de formación previa - K BERT	Mejor comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento: K BERT	Enlace del libro de notas
NLP	Comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento - THU- ERNIE	Mejor comprensión del lenguaje natural de los modelos de pre-entrenamiento: THU- ERNIE	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo de secuencia larga de modelos de pre-entrenamiento - Transformer-XL	Modificación de secuencia mejorada de modelos de pre-entrenamiento: Transformer-XL	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo de secuencia larga de modelos de pre-entrenamiento - XLNet	Modalidad de secuencia mejorada de la comprensión de los idiomas naturales: XLNet	Enlace del libro de notas
NLP	Modelo de secuencia larga de modelos de pre-entrenamiento - Longformer	Modificación de secuencia mejorada de modelos de pre-entrenamiento: Longformer	Enlace del libro de notas
Optimización del modelo	Modelo de formación previa - estructura eficiente	Predicción de puntuación basada en ELECTRA	Enlace del libro de notas
Optimización del modelo	Modelo de pre-entrenamiento - destilación	algoritmo de destilación del modelo de pre-entrenamiento: paciente-KD, DistilBERT 、 TinyBERT 、 DynaBERT Detalles del modelo y uso DynaBERT La política es correcta. TinyBERT Destilación del modelo	Enlace del libro de notas
CV	Transformer-Vit. DeiT	Detalles. ViT y DeiT Rationale	Enlace del libro de notas
CV	Transformer- Swin Transformer	Detalles. Swin Transformer Rationale	Enlace del libro de notas
CV	CV Modelo de transformador para campos DETR Aplicaciones en las misiones de detección de objetivos	Detalles. DETR Principios y resolución de código	Enlace del libro de notas

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👉Tipo de libro

《Estoy aprendiendo en profundidad.》Paddle

Este proyecto《Estoy aprendiendo en profundidad. 》Para MXNet en libro original leído PaddlePaddle Conseguido. Autor del libro original: Aston Chang, Lee Au, Zachary C. Liton, Alexander J. Smola y otros colaboradores de la comunidad, Dirección GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh。

El proyecto se orienta hacia un aprendizaje profundo, especialmente para su uso PaddlePaddle Zapatos infantiles para un estudio profundo. Este proyecto no requiere ningún fondo de aprendizaje profundo o aprendizaje automático, sino sólo matemáticas y programación básica, como álgebras lineales básicas, cálculos y probabilidades, y programación básica de Python.

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👉Monumentos.

Estudios a fondo

El aprendizaje en profundidad consiste en los fundamentos del aprendizaje en profundidad, el aprendizaje en profundidad avanzado, el aprendizaje en profundidad aplicado, el aprendizaje intensivo y las ceremonias de entrevista.Plataforma de Documentación de Puntos de Conocimiento 。

• Fundamentos del aprendizaje en profundidad

  1. Aprendizaje profundo

  2. Red neural volátil

  3. Modelo de secuencia

• Progresos en el aprendizaje profundo

  1. Modelo de formación previa
  2. Contra la red nerviosa.

• Aplicación de aprendizaje de profundidad

  1. Visualización informática
  2. Procesamiento del lenguaje natural
  3. Sistema recomendado

• Práctica industrial

  1. Compresión modelo
  2. Despliegue modelo

• Aprender intensivo

  1. Mejora del aprendizaje

• El Libro de las Entrevistas

  1. Entrevista común para la base de aprendizaje en profundidad Tema
  2. Temas de entrevista comunes para modelos de volumen
  3. Entrevistas comunes en modelos pre-entrenamiento Tema
  4. Es un tema de entrevista común contra la red neuronal.
  5. Entrevistas visuales informáticas comunes Tema
  6. Procesamiento del lenguaje natural de entrevistas comunes Tema
  7. Asesoramiento de entrevistas comunes en el sistema
  8. Compresión modelo de problemas de entrevistas comunes
  9. Aprendizaje intensivo Entrevistas comunes

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👉Categoría de casos

PaddlePaddle Apply Case Set

Zona	Casos industriales	Fuente	Más
Industria inteligente	Supervisión estadística de los instrumentos tradicionales de plantas	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Industria inteligente	Diafragma de células de litio neoenergéticas	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Industria inteligente	Detección de defectos superficiales de aluminio	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Industria inteligente	Pruebas de sombrero de seguridad	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Smart City.	Control remoto de detección del campo de golf	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Smart City.	Separador de nieve	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Smart City.	La cara de la máscara.	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Tráfico inteligente.	Partición de línea de tráfico y verificación de seguridad de luz roja y verde	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Tráfico inteligente.	【 PaddleDet EP-YOLOv2	PaddlePaddle PaddleDet	Más casos PaddleDet
Tráfico inteligente.	PaddleX No tripulado (basado en la detección y división de líneas de carriles YOLOv3)	DesarrolladorEs un pato.	Más PaddlePaddle Casos
Tráfico inteligente.	eblite_Marcado	DesarrolladorTobeWell	Más PaddlePaddle Casos
Tráfico inteligente.	PaddleOCR: reconocimiento de placa	PaddlePaddle DesarrolladorEstás sola.	Más PaddlePaddle Casos
Agricultura inteligente	Identificación de parcelas agrícolas	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Agricultura inteligente	AI conoce los gusanos.	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Agricultura inteligente	¡Más rápido y más fuerte!	PaddlePaddle PaddleDet	Más casos PaddleDet
Agricultura inteligente	PaddleX Inicio rápido - Pruebas RCNN rápido	PaddlePaddle PaddleX	Más PaddleX Casos
Agricultura inteligente	AID test sharing	DesarrolladoraaaLKgo	Más PaddlePaddle Casos
Agricultura inteligente	Basado en PaddleX Vigilancia de los incendios forestales	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Medicina inteligente.	Categorización de hierbas en medicina	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Medicina inteligente.	Reconocimiento de ojos.	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Medicina inteligente.	Basado en la imagen de TC hepática de Paddle.	DesarrolladorCode Generator	Más PaddlePaddle Casos
Medicina inteligente.	PaddleHub Análisis de imagen de la TC de neumonía	PaddlePaddle PaddleHub	Más PaddleHub Casos
Medicina inteligente.	Basado en PaddlePaddle Sistema de referencia para predecir las tendencias en la propagación de enfermedades de transmisión sexual de alta prevalencia en PGL	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	La gente cae a prueba.	DesarrolladorNiki_173	Más casos para el desarrollador
Otros	Posición de fútbol juego.	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Simulación de aeronaves basadas en un aprendizaje mejorado	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Basado en ERNIE - La graduación coincide con la semántica.	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	『 NLP Card Camp, Practice Course 5: Text Emotional Analysis	PaddlePaddle PaddleNLP	Más PaddlePaddle PaddleNLP Casos
Otros	『 NLP Classic Project Series 03: Selección de una cena anual con análisis emocional	PaddlePaddle PaddleNLP	Más PaddlePaddle PaddleNLP Casos
Otros	Categorizar tareas: cómo identificar las emociones del cliente en las conversaciones con el cliente	DesarrolladorApropiación mediana	Más PaddlePaddle Casos
Otros	『 NLP Curso de práctica del campo de la tarjeta 3: Utilizando modelos de pre-entrenamiento para extraer hojas de entrega	PaddlePaddle PaddleNLP	Más PaddlePaddle PaddleNLP Casos
Otros	¿Estás molesto? PaddleHub Es para ti. (Es el 7o Premio de la Noche.)	PaddlePaddle PaddleHub	Más PaddleHub Casos
Otros	Basado en PaddleDet Sección PCB detección de errores	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Basado en 100 grados PaddlePaddle Seguimiento peatonal de pantalla simple/multi (línea base no oficial)	DesarrolladorEs un pato.	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Pastel de PaddleLiteberry de 0 a 1: Implementación de vehículos de detección de sombreros de seguridad (i)	DesarrolladorLas profundidades del abismo.	Más PaddlePaddle Casos
Otros	PaddleX , PP-Yolo: las manos te enseñan entrenamiento, encriptación, implementación de modelos de pruebas de objetivos	DesarrolladorLas profundidades del abismo.	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Reconocimiento de voz chino	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	PaddleHub Un reconocimiento de COCR(Superpeso modelo 8.1M. Fuego.)	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Antigua restauración de imágenes de la ciudad de Beijing	PaddlePaddle PaddleGAN	Más PaddleGAN Casos
Otros	PaddlePaddle Estrella Creativa, el secreto de la poesía de Song… PaddleGAN síntesis precisa de labios	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Identificación del código de autenticación a través del OCR	PaddlePaddle Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Otros	PaddleHub Reconocimiento chino OCR de un solo clic (modelo 8.1M de peso, fuego)	PaddlePaddle PaddleHub	Más PaddleHub Casos
Otros	Proceso completo. Desde cero. PaddlePaddle Imágenes divididas	Desarrolladornanting03	Más PaddlePaddle Casos
Otros	Proyección de carga 0.1.	Desarrolladorgaomaosheng0	Más PaddlePaddle Casos
Otros	AI logra el juego de sombras, hereda el arte perdido	DesarrolladorZohar	Más PaddlePaddle Casos
Otros	『Estudio profundo de la detección de puntos críticos del campo de cartas de 7 días de caras humanas	DesarrolladorTC.Long	Más PaddlePaddle Casos
Mejora del aprendizaje	algoritmo DDPG aplicado a transacciones de cuantificación de stock	Desarrollador	Más PaddlePaddle Casos

PaddlePaddle Casos académicos

Orientación técnica	Casos académicos	Fuente	Más
Machine Learning	Categorización de ciruelas	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Red ex-neurológica.	Boston House Price Forecast.	Desarrollador AIStudio Ayudante	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Reconocimiento del número manuscrito	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Gatos y perros clasificados	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Aplicaciones de la red de clasificación de imágenes VGG en múltiples misiones de reconocimiento emoticono	Jerry el desarrollador	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Clasificación de imagen - ResNet	Desarrollador estúpido.	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Uso PaddlePaddle Achieve Clasificación de imagen - SE_ResNeXt	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Es una buena idea entender Transformer-Vit en la clasificación de imágenes. DeiT	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Swin Transformer	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Clasificación de imágenes	Aprendizaje de muestras pequeñas(Aprendizaje caliente)	Developer DeepGeGe	Más PaddlePaddle Casos
Imagen dividida	modelo clásico modelo de división Mask RCNN	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Imagen dividida	PaddleSeg_DeepLabv3+	PaddlePaddle PaddleSeg	Más PaddlePaddle Casos
Imagen dividida	Basado en PaddlePaddle División semántica de DeepLabV3+	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Detección de imágenes	Progresos en el aprendizaje de profundidad - Pruebas de objetivos	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Detección de imágenes	Un algoritmo de prueba de objetivos de Yolov3	Desarrollador AIStudio 96069	Más PaddlePaddle Casos
Detección de imágenes	CV Modelo de transformador para campos DETR Aplicaciones en las misiones de detección de objetivos	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Categoría de vídeo	Clasificación de vídeo TSN	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Categoría de vídeo	Paddle2.1 Modelo clásico para la comprensión de vídeo - TSM	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Categoría de vídeo	Clasificación de vídeo basado en Atención y Bi-LSTM	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Categoría de vídeo	CV El Modelo de Transformador TiempoSformer Comprensión de Video Real	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
GAN	Un libro que entiende el clásico GAN que genera anti-networks.	Developer FutureSI	Más PaddlePaddle Casos
GAN	Basado en PaddlePaddle StarGAN, AttGAN, algoritmo de STGAN	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
OCR	Reconocimiento de texto -CRNN	El desarrollador.	Más PaddlePaddle Casos
NLP	Basado en ERNIE 9 misiones de GLUE logradas	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	NLP Zona XLNet Uso de modelos en análisis emocional	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	NLP Zona ERNIE Aplicación modelo en comprensión lectura	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	NLP Aplicación de ELECTRA en predicciones de símbolos	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	NLP Transformador en Traducción a Máquina	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	@PaddlePaddleQuestion: The Chinese Similarity Challenge is 0.9 + Baseline	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
NLP	Uso PaddlePaddle Conseguido BERT	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Multimodular	[Paddle Clit] ¿Qué escribes sobre él? Un pintor para ti.	PaddleFleet	Más PaddlePaddle Casos
Mejora del aprendizaje	Comprender y reproducir algoritmos MDDPG de código a papel(PARL)	Mr. Jung, developer_	Más PaddlePaddle Casos
Recomendaciones	[Una estimación del número de golpes basados en el modelo DeepFM ](https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/tree/master/examples/DeepFM for CTR Prediction)	PaddleEdu	Más PaddlePaddle Casos
Recomendaciones	Recomendaciones cinematográficas basadas en DSM	AIStudio Oficial	Más PaddlePaddle Casos
Destilación del conocimiento	Destilación SSLD basada en CIFAR100	PaddleClas	Más PaddlePaddle Casos

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👉Categoría de la competencia

Zona	Casos de competencia	Fuente	Introducción
Machine Learning	Previsión predeterminada del préstamo Baseline+0.607.	Desarrollador w5688414	Pronóstico por defecto de DataFountain, con referencia a mejoras oficiales de base y paddle
NLP	@PaddlePaddleQuestion: The Chinese Similarity Challenge is 0.9 + Baseline	PaddleEdu	El juego de desafío de similitudes en idioma chino, versión de Paddle Baseline, evalúa la similitud del problema basado en el ajuste de fin de paddlenlp del modelo de pre-entrenamiento
NLP	Basado en PaddleHub Durante el brote, las emociones de la gente fueron reconocidas.	Developer CChan	Este proyecto identifica las soluciones a la competencia durante la epidemia. Sí. PaddleHub y ERNIE Esta es la primera vez que he podido obtener un reconocimiento emocional del texto durante la epidemia.
NLP	[Paddle jugando] Concurso de extracción de comentarios de productos	Desarrollador w5688414	DataFountain basado en BERT Las opiniones de los productos se extraen de la competencia, añadiendo el método de optimización
NLP	[Paddle juega] script papel reconocimiento emocional	Desarrollador w5688414	Función de juego reconocimiento emocional Baseline, utilizando el modelo Bert
Voz	[Paddle juega]	Desarrollador XYZ_916	2021 New Net Bank Smart Voice Competition Baseline. Al 2021.11.17, el programa es el número uno en la puntuación general, número dos en el libro.
CV	Reto de reconocimiento de texto escena china	Títulos menores AIStudio	Proyecto de referencia para el desafío de reconocimiento de textos de escena china, para uso de concursantes para referencia
CV	[Paddle plays] Handwritten OCR Identification Competition	Desarrollador	World Artificial Intelligence Innovation Competition 2021, handwritten font OCR recognition competition
CV	2020 CCF BDCI: bloques de imagen de sentido remoto dividen la base de referencia	Desarrollador lxastro	2020 CCS BDCI: Baseline model library of remote sensing image plots, including training methods for the Baseline model and evaluation scripts for competitions.
CV	Tercera China ’ s AI+ Innovation Entrepreneurship Competition: semi-supervised the first programme for targeting learning	Desarrollador Zhang Mater	Primer escenario compartido para la competencia de posicionamiento de aprendizaje semisupervisado.
Minería de datos	“Baaseline-0.6765”	Desarrollador w5688414	AIWIN EKG Smart Diagnostic Competition

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👉Resumen

PaddlePaddle Resumen de los materiales de aprendizaje por producto

Productos	Cursos de vídeo	Documento de aprendizaje
PaddleGAN	Generando una campaña de 7 días contra la red.
PaddleOCR	OCR Automark pequeñas presentaciones de herramientas 、3.5M Superlight práctica interpretación modelo OCR 、Aplicaciones y despliegues de la OCR
PaddleClas	PaddleClas Serie en vivo de clases
PaddleDet ección	El objetivo es el séptimo.
PaddleX	PaddleX Otros organizadores 、PaddleX Detalles de la misión de ensayo 、PaddleX Detalle de tareas semánticas 、PaddleX Elaboración de tareas de clasificación de imágenes 、PaddleX Guía de Operaciones de Cliente 、PaddlePaddle Herramienta de desarrollo del proceso completo PaddleX
PaddleHub	Te enseñaré a cambiar de manos. PaddleHub Tutorial modelo
VDL	Herramienta de análisis visual para ayudar en el rápido desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial 、algoritmos de aprendizaje profundo visualizan y afilan la presentación de campo
Top API	API de alto nivel le ayuda a aprender rápidamente.
PaddleNLP	Tratamiento del lenguaje natural basado en el aprendizaje a fondo

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III. Intercambio tecnológico

Muchas gracias por usar este artículo. Si tiene alguna sugerencia o comentario durante su uso, puede Issue También se puede alcanzar escaneando el código bidimensional a continuación. PaddlePaddle Los desarrolladores están muy contentos de poder ayudarle con una comunicación más profunda y exploración técnica.

Permisos

Publicación del proyectoApache 2.0 license Autenticación de licencia.

V. Contribución

Si usted está interesado en el aprendizaje profundo y el intercambio de conocimientos, usted es muy bienvenido a contribuir a nuestro beneficio para más desarrolladores.

El proyecto acoge cualquier contribución y sugerencia, la mayoría de las cuales requieren su acuerdo con el Acuerdo de Permiso de Participantes (CLA) para indicar que usted tiene el derecho y nos autoriza a utilizar su contribución.

Normas de contribución del Código

pip install pre-commit

pre-commit install

Añade el código modificado para codificar el documento modificado, pre-committee ajusta automáticamente el formato de código y lo ejecuta una vez, y no se requiere comisión subsiguiente. Presentar el proceso pr como sigue:Seem-DeepLearning Presentar un proceso completo 。

Contributor

He aquí una lista de los contribuyentes al período de sesiones: yang zhou ，Niki_173 ，Twelveeee ，buriedms ，AqourAreA ，zhangjin12138 ，rerny ，LiuCongNLP ，LemonCherryFu , lutianhao