1.Python主要内容学的飞桨飞桨是什么？
2.paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用
3.探索系列 百度情感预训练模型SKEP
4.如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?
5.为paddle新增LogNormal概率分布
6.Python培训班学完可以做什么？

Python主要内容学的是什么？

       第一步：Python开发基础

       Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、源码字符编码、飞桨飞桨文件操作、源码函数、飞桨飞桨装饰器、源码玩呗斗牌游戏源码迭代器、飞桨飞桨内置方法、源码常用模块等。飞桨飞桨

       第二步：Python高级编程和数据库开发

       Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、源码Socket网络编程、飞桨飞桨线程、源码进程、飞桨飞桨队列、源码IO多路模型、飞桨飞桨Mysql数据库开发等。

       第三步：前端开发

       Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

       第四步：WEB框架开发

       Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

       第五步：爬虫开发

       Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

       第六步：全栈项目实战

       Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

       第七步：数据分析

       Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

       第八步：人工智能

       Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

       第九步：自动化运维&开发

       Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、asp 登录源码IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

       第十步：高并发语言GO开发

       Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用

       PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR系统，包含了文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。为了在Windows环境下搭建PaddleOCR，首先需要准备Python环境。推荐使用Anaconda搭建Python环境，它可以帮助用户管理多个Python环境。安装Anaconda后，可以通过创建新的conda环境来安装所需的工具包，例如安装python版本为3.的环境，确保pip版本为.2.2或更高版本。另一种方式是直接安装Python，下载Python并选择最新版本的上一版本进行安装，记得在安装过程中勾选“Add Python To Path”。安装完成后，使用Anaconda Prompt创建conda环境，执行特定的命令来创建名为paddle_env的环境。

       在完成Python环境的搭建后，需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR。对于PaddlePaddle的安装，可以使用pip进行安装，确保安装的是适合当前Python环境的版本。安装完成后，通过Python环境运行测试命令，验证PaddlePaddle是否安装成功。对于PaddleOCR，推荐使用版本2.6.0或以上，安装前可能需要先解决shapely库在Windows环境下的安装问题，通常可以通过下载shapely安装包来解决。

       安装完成后，丝足 源码可以通过执行特定的命令来验证PaddleOCR的安装。在终端中打开Python环境，输入相关命令，如果返回“PaddlePaddle is installed successfully!”，则表示安装成功。如果在安装过程中遇到问题，例如无法找到特定模块，可以尝试卸载所有相关包，然后重新安装特定版本的OpenCV。

       在安装了PaddleOCR后，可以使用标注工具PPOCRLabel进行的标注工作。获取PPOCRLabel的源代码，通常可以通过访问GitHub仓库或下载源代码包。在安装PPOCRLabel时，可以使用whl包进行安装，这通常包括依赖库的安装，如shapely。安装后，PPOCRLabel会弹出窗口，允许用户对进行标注。在使用过程中，可能会遇到一些小问题，如输入法问题或标注闪退，可以通过修改相关文件来解决，或者采取一些临时措施，如保存标注内容并重启程序。

       总体来说，为了成功安装和运行PaddleOCR及其相关标注工具，用户需要遵循一系列步骤来搭建Python环境，安装所需的库，验证安装，并最终使用标注工具进行实际工作。在遇到问题时，通过调整环境配置或更新依赖库可能有助于解决这些问题。

探索系列 百度情感预训练模型SKEP

       探索面向中英文场景的文本分类训练及推理工作，以百度的情感预训练模型SKEP为核心。SKEP在项典型任务上全面超越当前最先进的菠菜广告源码模型，已被ACL 收录。

       为执行此任务，需在MAC系统环境下操作。首先安装飞桨2版本，其次安装senta。推荐使用pip安装，或根据源码进行安装。注意，本机为Windows环境，因此某些sh指令需调整执行方式。

       任务涉及的数据下载需通过浏览器的地址栏完成，为中文任务准备的文本分类数据和英文数据分别下载后存入data目录中。接下来，执行官方demo服务的数据集处理步骤，这是一项典型的NLP基础任务。

       为了完成任务，需下载预训练语言模型。在senta中，获取中文预训练语言模型的下载链接，英文预训练模型的下载链接同样存在。这些链接由百度云提供的文件存储服务BOS支持，下载速度较快。

如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?

       评价百度飞桨发布的paddle-lite框架，我给出的评价是谨慎使用。

       对于想要在终端部署AI能力的开发者来说，建议考虑一些一直在维护和更新的项目，这些项目API稳定，功能丰富，应用广泛，能避免遇到代码重写的困境。如果特别钟情于paddle-lite，可以先观察一段时间，了解其代码和技术实现，再做决定。

       开发新项目时，编写KPI和PR较为容易，而维护旧项目则较为困难，仿execl源码这可能会影响开发者的工作效率和心情。使用百度终端推理框架的用户，可能会遭遇需要重写底层代码的情况。

       百度的开源项目开放源代码，用户需要自行承担使用风险和维护工作。在年9月底，百度发布了移动端深度学习框架MDL，年5月底发布了跨平台AI推理加速引擎anakin，同年5月底移动端深度学习框架被完全重构为paddle-mobile，同年8月发布了ARM移动端开发精简版anakin引擎anakin-lite，年8月中发布了纯自研的移动端框架paddle-lite。

       作为底层库开源项目，百度频繁更换框架，且在短时间内更新API，这给用户带来了巨大的工作量，导致重写代码的情况频繁发生。没有稳定的ABI，用户体验极差。百度在终端推理框架的维护方面似乎不够尽心，对开发者造成了不稳定的使用环境。

       对于使用老框架的用户，新模型结构不支持、遇到bug、速度慢需要优化等问题，百度通常不会将新功能和优化更新到老框架中，以推动用户使用新的框架。

       综上所述，尽管paddle-lite在发布时被部分开发者视为最强的框架，但频繁更新和API变动，以及缺乏稳定的维护策略，使得其用户体验不佳。对于开发者而言，需要谨慎评估使用成本与风险。希望百度能加强框架的稳定性与兼容性，提升开发者使用体验。

为paddle新增LogNormal概率分布

       任务介绍

       在paddle中，paddle.distribution目录下包含了随机变量的概率分布、随机变量的变换、KL散度相关API。本次任务的目标是在现有的概率分布方案基础上实现Log Normal概率分布。任务要求熟悉Python，了解概率分布的基本知识。任务难度一般，即使不了解深度学习相关知识，通过学习和模仿已有概率分布方案，也能完成任务。

       设计文档2.1初步设计

       计划新增LogNormalAPI，用于Log Normal分布的概率统计与随机采样，包括以下方法：

       这些方法与现有概率分布方案保持一致，代码风格及设计思路。为了更好地完成开发任务，需要先阅读贡献指南，了解代码贡献流程、API设计规范和文档书写规范。

       设计文档2.2框架学习

       需要了解Log Normal分布的基础知识。Normal分布是Log Normal分布的基础，可以先学习Normal概率分布的实现。paddle.distribution中已有Normal概率分布的实现，可以通过源代码学习API使用。

       设计文档2.3竞品分析

       分析深度学习框架中的LogNormalAPI实现方案，对比不同方案的优势与不足，总结自己的方案。

       设计文档2.4实现方案

       参考paddle中Normal实现，设计LogNormalAPI名称和参数。参数loc和scale分别对应Normal分布的均值和标准差。通过继承TransformedDistribution类实现LogNormal类，将Normal分布变换为Log Normal分布。设计LogNormal类的方法，包括初始化参数、均值计算、方差计算、熵计算、样本生成等。

       设计文档2.5单测方案

       设计LogNormal类的测试方案，参考已有概率分布方案的测试代码，使用Numpy作为基准验证API正确性。测试包括单测和静态图测试。

       代码开发3.1 API开发

       开始LogNormal类的代码开发，实现方法包括均值、方差、熵、样本生成等。使用Docker环境的paddle和VS Code进行开发。

       代码开发3.2 单测开发

       开发LogNormal类的单测代码，使用Numpy实现方法并进行数据比对。测试包括动态图和静态图模式。

       成果展示

       完成LogNormalAPI开发后，运行所有方法和单测代码，验证API正确性。

       总结

       完成LogNormal概率分布API开发，任务难度一般，工作量不大。通过学习和模仿已有概率分布方案，能够完成任务。了解了paddle框架，迈出了深度学习框架开发的第一步。感谢参与飞桨黑客松，获得了宝贵经验。

Python培训班学完可以做什么？

       ã€€ã€€Python作为人工智能时代的主流编程语言，受到越来越多人的青睐，因此，不少人想要学习Python加入人工智能行业。

       ã€€ã€€å­¦å®ŒPython做人工智能开发

       ã€€ã€€äººå·¥æ™ºèƒ½çš„发展潜力和钱途就不说了吧，这个是大家都知道的，Python作为人工智能时代的最佳编程语言，其魅力和发展前景毋庸置疑。

       ã€€ã€€å­¦å®ŒPython做服务器运维

       ã€€ã€€è¿ç»´ä¹Ÿä¸é™Œç”Ÿï¼Œæœ€å¼€å§‹ä¸€æ‰¹å­¦ä¹ Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

       ã€€ã€€å­¦å®ŒPython做数据分析

       ã€€ã€€åœ¨äº’联网上，你经常会发现自己搜索了某样东西后，系统会根据你的搜索推荐类似的品类给你，这就是大数据的强大之处。而Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。

       ã€€ã€€å­¦å®ŒPython做云计算开发

       ã€€ã€€Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

       ã€€ã€€å­¦å®ŒPython做游戏开发

       ã€€ã€€åœ¨ç½‘络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在万行代码以内。

       ã€€ã€€æ‰€ä»¥è¯´å­¦å®ŒPython后从事的方向不少，对于现在想学习Python的人来说是一个非常不错的选择。

PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的应用

       时间序列数据按照时间顺序排列，用于预测未来趋势。这一预测方法在多个行业都有广泛应用，对业务影响重大。例如，飞桨推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS，在电力场景数据集上验证，精度提升超%。PP-TS现已上线飞桨AI套件PaddleX，源码全部开放，可供探索。

       PP-TS可以准确预测场景下的未来数据，此外，飞桨还提供了8种时序预测方法，方便用户选择。

       百度高级工程师孙婷将于月日带来精品课程，解析时间序列预测技术和PP-TS实战教学。

       PP-TS从三个角度深入探索，包括模型选择、融合和优化。通过星河共创计划，加入文心生态伙伴，企业可快速解决行业痛点、实现商业收益。

PP-ShiTu 库管理工具使用教程

       PP-ShiTu库管理工具是为用户量身打造的可视化图像及对应index库管理工具。旨在提供便捷的增删改查功能，优化用户体验，提高PP-ShiTu在实际应用中的效能。

       首先，搭建运行环境至关重要。需创建conda环境，进入conda ppst环境，从百度飞桨官网安装PaddlePaddle，并确保PaddleClas已安装。同时，为了使用更加方便，下载PaddleClas源代码，用户可根据网络条件选择GitHub或Gitee，此教程选择GitHub作为资源下载源。最后，安装PP-ShiTu库管理工具的依赖项。

       接着，模型及数据准备环节不可或缺。根据实际需求，准备相应的模型和数据集，为后续程序运行做好充分准备。

       在运行程序阶段，用户需按照界面指引操作，完成库的创建、图像的导入、分类的编辑以及索引库的生成。用户可在功能菜单中选择具体操作，如新建图像库、打开图像库、导入图像、图像操作、图像分类操作以及生成、更新index库。

       在图像操作部分，用户可以编辑分类，进行添加、移除、重命名或搜索分类操作。生成index库时，用户需要选择存储目录，索引文件将存储在index文件夹中。使用PP-ShiTu时，需将索引文件目录更改为index文件夹的地址。

       在操作过程中，请注意以下几点：确保网络环境稳定，合理安排数据存储路径，避免资源冲突或丢失。同时，了解已知缺陷，以避免潜在问题影响使用体验。对于运行环境的补充说明，确保操作系统、Python版本、相关库版本兼容。

       最后，感谢用户的支持与参与，希望PP-ShiTu库管理工具能够为您的工作或学习带来便利。如有任何疑问或建议，欢迎随时联系我们。

paddlehub介绍

       PaddlePaddle中文译为“飞桨”，是百度公司于年正式开源开放，技术领先，功能完备的产业级深度学习平台。飞桨集深度学习核心框架，基础模型库，工具组件和服务平台于一体。飞桨起源于产业实践，目前飞桨已经广泛应用于工业，农业和服务业。

       飞桨深度学习框架基于编程逻辑的组网范式，对于普通的开发者来说更容易上手，同时支持声明式和命令式编程，兼具开发的灵活性和高性能。在开源方面，飞桨在供给根本的框架源码的同时，还供给整体的解决筹划，融合机械范畴的相关经验，直接为开辟者供给跨行业的解决才能，可以更好的融合。

       PaddlePaddle的整体架构，主要是：多机并行架构、多 GPU 并行架构、Sequence 序列模型和大规模稀疏训练。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题，实现了万亿规模参数模型的实时更新。

       PaddlePaddle拥有多端部署能力，支持服务器端、移动端等多种异构硬件设备的高速推理，预测性能有显著优势。