1.好玩的仿飞开源项目推荐
2.飞桨aistudio使用方法
3.飞桨aistudio使用方法飞桨官网
4.DJL 0.10.0 正式发布了！飞桨2.0.0和超级快的浆网TFLite 服务器支持
好玩的开源项目推荐
欢迎光临，今日为您推荐一系列趣味十足的站源开源项目，让工作之余也能享受科技带来的仿飞乐趣。
项目一：Spleeter。浆网一款音轨分离软件，站源超文本浏览框页面源码只需输入一段命令，仿飞即可轻松分离音乐中的浆网人声与乐器声，支持多种常见音频格式，站源由 Python 语言编写，仿飞并利用 TensorFlow 进行模型训练。浆网
项目地址：github.com/deezer/spleeter...
项目二：FlutterBoost。站源由阿里系闲鱼团队开源的仿飞框架，提供快速便捷的浆网原生应用与 Flutter 混合集成方案，最新版本为 v3.0-preview，站源目前仍持续维护中。
项目地址：github.com/alibaba/flutterboost...
项目三：Orika。一个基于字节码技术栈实现的高性能 Java 对象映射框架，以其简单易用、高效的特点成为众多映射框架中的佼佼者。
项目地址：github.com/orika-mapper...
项目四：hotkey。京东 APP 后台热数据探测开源框架，发卡源码对接经过多次高压压测和京东 大促的考验，精确探测热门商品并快速推送到服务端，大幅减轻数据层查询压力，提升应用性能。
项目地址：gitee.com/jd-platform-hotkey...
项目五：PaddleOCR。基于飞桨的 OCR 工具库，提供超轻量级中文 OCR，支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别，同时包含多种文本检测、识别的训练算法。
项目地址：gitee.com/paddlepaddle/...
项目六：XXL-JOB。一个轻量级分布式任务调度平台，设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，现已开放源代码，并在多家公司线上产品线中应用。
项目地址：github.com/xuxueli/xxl-job...
项目七：CIM。瓜分奖金源码基于 Netty 框架的即时消息推送系统，支持多端接入，适用于移动应用、物联网、智能家居等领域。
项目地址：gitee.com/farsunset/cim...
项目八：DevSidecar。为开发者提供辅助的边车工具，通过本地代理将 HTTP 请求代理到加速通道，解决网站和库无法访问或访问速度慢的问题。
项目地址：github.com/docmirror/devsidecar...
项目九：Jsoup。一款 Java 的 HTML 解析器，可直接解析 URL 或 HTML 文本，提供简单易用的 API，支持 DOM、CSS 以及类似 jQuery 的操作方法。
项目地址：github.com/jhy/jsoup...
项目十：Knife4j。为 Java MVC 框架集成 Swagger 生成 API 文档的增强解决方案，前身是 swagger-bootstrap-ui，取名 knife4j，旨在小巧、轻量、ai插画源码功能强大。
项目地址：github.com/xiaoymin/swagger-bootstrap-ui...
项目十一：Arthas。阿里巴巴开源的 Java 诊断工具，支持 JDK 6+，适用于 Linux/Mac/Windows，提供命令行交互模式与丰富的 Tab 自动补全功能。
项目地址：github.com/alibaba/arthas...
项目十二：El-admin。基于 Spring Boot、Jpa、Spring Security、redis、Vue 的前后端分离的开源后台管理系统，采用 RBAC 权限控制方式，支持数据字典、数据权限管理与代码生成。
项目地址：github.com/elunez/eladmin...
项目十三：Halo。使用 Java 开发的开源博客系统，基于 Spring Boot 框架，通过一行命令即可完成安装。
项目地址：github.com/halo-dev/halo...
项目十四：Hutool。一个功能全面的jsp招聘源码 Java 工具类库，提供静态方法封装，降低学习成本，提高工作效率。
项目地址：github.com/dromara/hutool...
希望以上推荐能满足您的需求，若感兴趣，不妨前往 GitHub 上探索更多好玩的开源项目，每日都有更新！
飞桨aistudio使用方法
飞桨（Paddle）AIStudio是基于飞桨深度学习框架的开发环境，具备强大的计算与调试功能。为了使用此环境，用户需首先安装Java、Python及飞桨相关包。安装命令包括：
pip install paddle-paddle
pip install paddle-flask
pip install paddle-jit
pip install paddle-remote
安装完成后，接下来创建一个新的项目。在本地目录下创建一个名为aistudio_project的项目文件夹。
进入该项目文件夹后，打开aistudio_project.py文件，并在此文件中编写你的深度学习代码。
若需运行代码，切换至终端，进入aistudio_project目录并执行：
python aistudio_project.py
如需调试代码，使用以下命令：
python -m paddle.flask.run --model-port= model_name.py
其中model_name.py为需要调试的模型文件名。
要查看结果，运行如下命令：
python -m paddle.flask.run --model-port= model_name.py --log_file=aistudio.log
在此命令中，model_name.py依然是需要调试的模型文件名，而--log_file参数则用于将调试日志记录至aistudio.log文件。
以上步骤涵盖了飞桨Aistudio的基本使用方法，适合初学者快速上手。
值得注意的是，为了更好地利用AIStudio的功能，建议用户在编写代码时，遵循飞桨提供的最佳实践和规范。这不仅有助于提高代码质量，还能确保在调试过程中更加高效。在遇到问题时，用户可以查阅官方文档或社区支持，获取更多帮助。此外，AIStudio还支持多种模型训练和推理任务，用户可根据具体需求选择合适的工具和方法。
在开发过程中，用户可能会遇到一些常见的问题，如环境配置错误、代码编译失败等。针对这些问题，可以通过检查安装命令、确认文件路径是否正确、确保依赖库版本兼容等方法进行解决。若问题依旧存在，建议详细记录问题现象，以便更好地定位和解决。
飞桨Aistudio作为一款强大的深度学习开发环境，提供了从项目创建到代码调试、结果查看的一站式解决方案。通过上述步骤，用户可以快速搭建自己的深度学习项目，开展模型训练与测试工作。希望用户在使用过程中能够充分利用其功能，不断探索和实践，提升自己的深度学习技能。
飞桨aistudio使用方法飞桨官网
飞桨(Paddle)AI Studio 是一款基于飞桨深度学习框架的深度学习开发环境，具有强大的深度学习计算和调试功能。以下是飞桨Aistudio的使用方法：
1.安装环境：
首先，需要在本地安装Java、Python和飞桨的相关包。可以通过以下命令进行安装：
pip install paddle-paddle
pip install paddle-flask
pip install paddle-jit
pip install paddle-remote
2.创建项目：
在本地目录下创建一个名为aistudio_project的新项目。
3.编写代码：
在aistudio_project目录下，打开aistudio_project.py文件，编写你的深度学习代码。
4.运行代码：
在终端中，进入到aistudio_project目录，并运行以下命令来运行代码：
python aistudio_project.py
5.调试代码：
在终端中，可以使用以下命令来调试代码：
python -m paddle.flask.run --model-port= model_name.py
其中，model_name.py是你要调试的模型的文件名。
6.查看结果：
在终端中，运行以下命令来查看结果：
python -m paddle.flask.run --model-port= model_name.py --log_file=aistudio.log
其中，model_name.py是你要调试的模型的文件名，--log_file参数用于将调试日志输出到指定的文件中。
以上就是飞桨Aistudio的使用方法。
飞桨Studio是一个基于飞桨深度学习框架的在线开发平台。使用方法如下：
首先，登录AIStudio网站并创建一个项目。然后，在项目中选择合适的环境，如Python、深度学习等。
接下来，可以通过上传数据集、编写代码、运行实验等方式进行深度学习任务的开发和训练。
AIStudio提供了丰富的工具和功能，如Jupyter Notebook、可视化工具、模型训练和部署等，方便用户进行深度学习任务的整个流程。
最后，可以将训练好的模型保存并部署到生产环境中。总之，飞桨AIStudio提供了一个便捷、高效的平台，帮助用户进行深度学习任务的开发和实验。
DJL 0..0 正式发布了！飞桨2.0.0和超级快的TFLite 服务器支持
DJL 0..0正式发布，带有多项重要更新。重点包括修复生产环境中的bug与更新引擎，同时推出DJL-Zero训练接口，助力Java小白进行简单模型训练。本次版本更新亮点如下：
1. PaddlePaddle 2.0.0 Java支持：DJL和PaddlePaddle C++预测库深度集成，用户能轻松使用DJL前端API进行深度学习推理。提供口罩检测应用与PaddleOCR中文识别应用两个案例，未来将与飞桨团队进行更多集成。
2. TFLite服务器支持：为满足用户在服务器环境下的需求，DJL新增TFLite服务器端支持，部分模型在单条推理上比TensorFlow原版快%，适合性能敏感应用。
3. DLR (Apache TVM) 支持：集成多种深度学习编译器，如Apache TVM, TensorRT, TreeLite等，支持模型轻量化与硬件优化。DJL支持DLR 1.6.0版本，专用于服务器端应用。
4. 修复与更新：涵盖多个方面，确保稳定性与性能提升。
欲了解更多详情，欢迎关注DJL深度学习库专栏并加入DJL中国微信群。
