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基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统
同时，飞桨还提供了丰富的模型库，覆盖图像分类、检测、分割、文字识别和视频理解等多个领域。用户可以直接使用这些API组建模型，也可以在飞桨提供的模型库基础上进行二次研发。 1.3 PaddlePaddle框架 飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架，PaddlePaddle的EasyDL图像框架底层结合百度 AutoDL/AutoML 传输模型是百度开发的AutoDL技术之一。结合模型网络结构搜索、转移学习技术和用户数据自动优化。与一般算法相比，训练时间更长，但更适合于子分类场景。 人脸的识别对比 2.考勤软件界面设计与逻辑处理。 \n"); //创建表格 创建表格语句：create table <table_name> (f1 type1, f2 type2,…); /* CREATE
2.2K20编辑于 2022-07-12 - 来自专栏算法工程师的学习日志
分享一下之前收集的一些基于百度飞浆 AI项目
首先说下，本文非软文，只是之前做AI项目的时候接触了百度飞浆，确实比较好用，而且有很多官方项目可以覆盖自己的应用场景，大大节约了开发时间，故分享一下，有需要的可以按需寻找，感兴趣的也可以去官网找自己需要的资料 xuAbwFUsPDdDbshVDgDiGw AI进商超：智能视觉秤减轻操作员负担，果蔬称重不再排队 https://mp.weixin.qq.com/s/ctiOThKnLohxPLX6UpaHLw 百度大脑助力水务行业实现地下资产智能管理 物体检测实现公共空间能效管理 https://ai.baidu.com/customer/sirui 风云变化尽收智慧之眼 气象观测开启刷“脸”模式 https://ai.baidu.com/customer/hzqxj 百度大脑助力山形科技打造垃圾分类智能机器人 https://ai.baidu.com/customer/yihangotms EasyDL辅助研发智能维修头盔清点工具 https://ai.baidu.com/customer/csdt 百度大脑 AI套件、Paddle框架课程合集 1.PaddleDetection： https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/23670 2.
1.6K20编辑于 2022-12-16 - 来自专栏雨过天晴
基于飞浆Paddlehub的口罩检测
最早接触百度的飞浆（PaddlePaddle）是因为 口罩检测 的文章，年初的口罩检测项目，也就是本篇文件的样例代码。 飞浆 Paddlepaddle 飞浆 Paddlepaddle 是百度2016年开源的深度学习框架，同 Tensorflow 类似，这可能是目前为止国内开源的最具生态的深度学习框架，但是无论从完善程度， 上下游生态，算力平台以及推广来说，百度的飞浆都会少领先许多，当然目前国内开源的深度学习框架也逐渐增多： 华为的 MindSpore， 旷视的 MegEngine（天元）， 清华的 Jittor（计图）； data=input_dict) for result in results: print(result) 基于图形文件对象 import paddlehub as hub import cv2 Ai Studio AI Studio 是基于百度深度学习平台飞桨的平台，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，之所以说飞浆是生态最为完善的原因 Ai Studio 是有很大的原因的
1.2K30发布于 2020-04-13 - 来自专栏Niuery的技术日记
百度飞桨 --- 试玩PaddleOCR
简介 介绍「PaddleOCR」之前，先来介绍一下百度的飞桨项目： 「百度飞桨（PaddlePaddle）」 是百度推出的开源深度学习平台。 作为国内领先的深度学习框架之一，飞桨提供了丰富的工具和资源，帮助开发者和研究者轻松地构建、训练和部署各种深度学习模型。 接下来编写python代码，使用PaddleOCR 识别 book.jpg 并显示识别结果，代码如下： from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2
1.4K31编辑于 2023-10-22 - 来自专栏hacker的个人博客
Baidu Comate：你的智能编码助手，编程效率倍增的秘密武器
in range(1, i + 1): print("{} * {} = {}".format(j, i, j*i), end=" ") print() 运行结果如下： 使用飞浆和百度智能小程序进行智能问答 分别使用飞浆和百度智能小程序生成一段Python简介 使用飞浆生成Python简介 使用百度智能小程序生成Python简介 对比来看使用百度智能小程序生成的内容比飞浆更具体详细 我们再让百度智能小程序生成一下 使用AutoWork插件实现二次函数图像的生成 选择插件中的AutoWork可交互的工程助理 在输入框中输入要求： 生成二次函数x^2 + 7x + 10的图像并将生成的图像保存到Image.png文件中 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义二次函数 def quadratic_function(x): return x**2 10, 400) y = quadratic_function(x) # 绘制图像 plt.plot(x, y) plt.title('Graph of Quadratic Function x^2
95510编辑于 2024-05-08 - 来自专栏极客飞兔的专栏
一张自拍即可实现变老变年轻，带你感受时光流逝之美
项目效果 飞浆是一个由百度推出的深度学习开发平台，为开发者提供了高效、易用、灵活和全面的深度学习开发工具和服务。 PaddleGAN是飞浆在图像生成和处理领域的一个代表性项目，通过深度学习的技术和飞浆的支持，PaddleGAN可以实现多种惊人的图像处理效果，例如图像转换、人脸编辑、动态效果生成等等。 安装飞浆 安装 CPU 版本，不容易出错，但速度会有点慢，如果有 GPU 尽量使用 GPU 版本 我这里只安装最新的，如果想要安装指定版本，请查看飞浆官方教程 # CPU版本 pip install paddlepaddle \ --cpu # 使用的命令 python -u applications/tools/pixel2style2pixel.py --input_image E:/PaddleGAN 可来自 Pixel2Style2Pixel 生成的 dst.npy，也就是上面生成的潜码 latent2： 第二个风格向量的路径。
1.6K144编辑于 2023-03-10 - 来自专栏刘旷专栏
押注数字人，百度、科大讯飞“短兵相接”
而随着数字人行业进入高速发展期，国内也已出现了诸多相当有竞争力的玩家，这其中，以百度为代表的综合类互联网技术厂商，以及以科大讯飞代表的专长类AI厂商的表现最为突出，优势也最为明显。 得益于此，科大讯飞的数字人也就能得到语音识别、语义理解、语音合成、形象驱动、视频渲染服务的全链路保障。三是，科大讯飞专属的数字人定制能力，有助其在众多厂商中形成差异化优势。 比如，在服务部署上，可以灵活采用公有云或私有云的部署方案，保障交互服务的安全稳定；在形象声音上，可以根据客户音色、风格的需求灵活定制专属的个性化语音库；在虚拟人形象上，可以支持2D真人形象，从而为客户定制专有 目前来看，国内以百度、科大讯飞为代表的科技企业在数字人上的探索虽然还有一定难度，但值得注意的是，在各个大厂的不断发力，以及人工智能技术的大力加持下，数字人的制作运营效率有望得到持续优化，其应用价值也将得到不断释放 而随着百度、科大讯飞不遗余力地加速数字人的进程，其数字人的未来也将会非常值得期待。
51330编辑于 2023-07-05 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
Python 深度学习AI - 利用训练好的模型库进行图像分割、一键抠图实例演示，百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用
Python 深度学习AI - 图像分割 第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建 ① 效率更高的 gpu 版本的安装 ② 判断是否支持 gpu 版本 ③ 退而求其次，普通版本的安装 ④ paddlehub 的安装 第二章：调用训练好的库进行图像分割效果演示 ① 演示一：ace2p 模型 ② 演示二：humanseg_server 模型 ③ 演示三：deeplabv3p_xception65_humanseg 模型 第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建 ① 效率更高的 gpu 版本的安装 通过 python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https:// 译： 用户警告:你正在使用GPU版本的飞桨，但是你的CUDA设备没有正确设置。默认使用CPU设备。 import paddlehub as hub seg = hub.Module(name='ace2p') path = '.
2.5K30发布于 2021-08-12 - 来自专栏嵌入式项目开发
采用百度飞桨EasyDL完成指定目标识别
EasyDL官网地址：https://ai.baidu.com/easydl/ 使用EasyDL前，首先得创建百度账号，完成实名认证之后再进行下面的步骤。 （1）点击立即使用 （2）选择目标检测 （3）创建数据集 设置数据集名称，我这里目标检测是识别图片里的云宝。 （1）点击创建模型 （2）填写信息 （3）选择训练 （4）配置训练参数 EasyDL支持多种部署方式，可以根据自己使用的环境选择。 Packages for Visual Studio 2013 + Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015-2019 （2） 申请序列号 模型下载之后，需要序列号激活才能使用，每次训练一个模型，就可以申请2个序列号，每个序列号的使用时长是3个月，到期之后再申请一个序列号替换即可。
78440编辑于 2022-05-11 - 来自专栏大大的小数据
python百度飞桨人工智能情感分析2022.8.9
from pprint import pprint import paddlehub as hub #加载模型 senta = hub. Module(name="senta_lstm") #待分类文本 test_text = [ "你长得真好看", "口感差，太失望了", "洗洗睡吧", "大快人心!当初的达苏恐怖袭击就是这帮人干的，现在被毙，活该!天道好还，中国有必伸之理;人心效顺，匹夫无不报之仇。", "不开玩笑，言归正传，定这个政策的人，过于脱离群众了，根本不考虑农民的生活，不让人家打农药，那就
37020编辑于 2022-09-22 - 来自专栏萝卜大杂烩
10行Python代码能做出哪些有趣的事情？
下面我们来看看，用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能 百度飞桨 百度飞桨 paddlepaddle 是百度开源的深度学习工具，其功能强大，基于该工具我们可以实现很既有趣又有用的功能 在使用之前，我们肯定要先安装喽 注意：如果执行代码没有生成对应的 out 文件夹，可以重新手动安装模型再尝试 hub install deeplabv3p_xception65_humanseg==1.0.0 自然语言处理 飞桨同样有很强的自然语言处理能力 输出识别结果 for result in results: print(result) Output: 可以看出，文字情绪的识别还是非常准确的，当然我们这里语料比较少，在大语料、更复杂的语言环境下，飞浆的表现如何还有待验证 人脸识别 当今社会人脸识别可以说是随处可见，而在疫情肆虐的今天，口罩似乎也成为我们日常出现必备的条件，飞浆工具也增加了口罩识别功能，我们来看看 # 加载模型 module = hub.Module(name /cat/cat.jpg' # 读取图片 image = cv2.imread(ImagePath) # 把图片转换为灰度模式 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY
63140编辑于 2022-05-22 - 来自专栏爱喝水的木子
python获取gif的最后一帧保存成图片
imageio.imwrite(image_path, last_frame) return image_path 调用api(因为我们公司内部开发的，所以给大家推荐开源的百度飞浆的模型 install opencv-python -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 调用代码 import paddlehub as hub import cv2 image_path = r"" ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile") result = ocr.recognize_text(images=[cv2.
1.1K20编辑于 2022-05-11 - 来自专栏机器之心
百度发布飞桨螺旋桨PaddleHelix
机器之心发布 机器之心编辑部 百度正式发布基于飞桨的生物计算平台 - 螺旋桨 PaddleHelix，进军生物计算领域。 这样的问题中，百度的生物计算团队也认为多任务学习和元学习将会发挥重要作用。 螺旋桨 PaddleHelix 复现并内置了业界主流的分子预训练模型（如表 2），以及常用的很多组网工具（CNN， Transformer, LSTM, ResNet，GNN 等等），开发者基于预训练模型实现自己的模型只需要短短几行代码 螺旋桨 PaddleHelix 也提供了一些通过了验证的，可以有效应用于下游任务的模型，效果如表 2 所示。 表 2：使用预训练在分子性质预测中带来显著提升 疫苗设计 疫苗是通过把病毒或病菌相关的抗原（通常是蛋白）预先输入人体，引起人体免疫反应的物质。
55610编辑于 2023-03-29 - 来自专栏嵌入式程序猿
带你走进飞思卡尔Kinetis Flashloader (2)
这一节主要介绍下在主机和Kinetis Flashloader 之间的数据包传输协议，包括不同类型的包，带数据的命令包和不带数据的命令包。 Flashloader 协议 无数据命令： 一个无数据的
71180发布于 2018-04-10 - 来自专栏嵌入式项目开发
基于视觉识别的自动采摘机器人设计与实现
项目利用百度飞浆（PaddlePaddle）深度学习框架中的目标检测和分类算法，通过安装在机器人上的高清摄像头获取果树图像，并进行实时分析，精准识别出果实的位置、大小以及成熟度等信息。 【2】设计实现的功能 （1）视觉识别：借助高性能的摄像头和图像处理算法（本项目采用百度飞浆的目标识别和分类算法），机器人能够捕捉到果园中的果实图像，并准确地从中识别出目标果实。 （2）视觉系统：视觉系统包括高性能的摄像头和图像处理单元。摄像头负责捕捉果园中的图像信息，而图像处理单元则基于百度飞浆的目标识别和分类算法，对图像进行处理和分析，以识别和定位目标果实。 同时，采用百度飞浆的目标识别和分类算法，通过视觉系统实现对目标果实的准确识别和定位。 （3）硬件设计：根据技术选型，设计机器人的硬件结构。 1.3 系统功能总结 功能模块 功能描述 视觉识别 - 通过高性能摄像头捕捉果园图像 - 利用百度飞浆的目标识别和分类算法，识别目标果实 - 确定果实的空间坐标和距离 导航与定位 - 根据果园环境信息和路径规划算法
2.3K01编辑于 2024-05-24 - 来自专栏NAS
飞牛使用docker部署clouddrive2
飞牛 使用docker部署clouddrive21.登录ssh到飞牛，获取到root权限（sudo su），输入以下命令:sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d 在飞牛私有云的本地文件系统中，创建一个名为docker的文件夹，在这个文件夹内创建CloudDrive2 的文件夹，并在CloudDrive2中创建三个子文件夹：Config 和 media还有CloudNAS 3.复制这三个文件夹的原始路径备用右键点击以上三个文件夹选择详细信息，点复制原始路径4.在飞牛web页面打开docker->docker-compose页面输入以下代码：version: "2.1"services : cloudnas: image: cloudnas/clouddrive2 container_name: clouddrive2-compose environment: CloudNAS，/vol1/1000/Docker/CloudDrive2/Config，/vol1/1000/Docker/CloudDrive2/media，为我飞牛三个文件夹原始路径，替换成第3
8K10编辑于 2025-03-28 - 来自专栏机器人网
无人机教程：说说入门那些事
判断遥控器的油门很简单，遥控器2个摇杆当中，上下板动后不自动回到中间的那个就是油门摇杆。 2. 飞行控制板篇 一般简称飞控就是这个东西了。 飞控的用途? 根据我简单测试，常见新西达2212加1045浆最大电机电流有可能达到了5a，为了保险起见，建议这样配置用30a 或 40a电调(大家用20a电调的也多)，说买大一点，以后还可以用到其他地方去。 适合顺时针旋转的叫正浆、适合逆时针旋转的是反浆。安装的时候，一定记得无论正反桨，有字的一面是向上的(桨叶圆润的一面要和电机旋转方向一致)。 这也是为什么四轴用2叶螺旋桨比用3叶螺旋桨多的原因之一。(3叶的还有个缺点，平衡不好做) 飞控解锁 飞控接上电不是马上可以起飞的，这是安全设计，所以需要解锁。 如果剧烈抖动，并且升力很小，就应该是正反浆没有安装对。交换一下。如果旋转方向不是间隔的，就需要将电调和电机的连接线1和3，交换一下，进行旋转方向校正。次序为，先方向，后螺旋桨。
2.7K121发布于 2018-04-23 - 来自专栏NAS
星哥带你玩飞牛NAS-2：飞牛配置RAID磁盘阵列
星哥带你玩飞牛NAS-2：飞牛配置RAID磁盘阵列前言大家好，我是星哥之前星哥写了《星哥带你玩飞牛NAS-1：安装飞牛NAS》今天来了解RAID磁盘阵列,配置好了，可以保护您的数据安全！ 很多朋友买了飞牛NAS，却只用它当“硬盘盒”，其实它的真正实力在于——RAID磁盘阵列。今天星哥就带大家一步步玩转飞牛NAS，手把手配置RAID，让你的数据既稳又快。什么是RAID？ RAID5/6：通过奇偶校验容忍1~2块硬盘故障。2.提升读写性能RAID0、RAID10等模式通过并行读写多个磁盘，显著提升I/O性能，适合视频剪辑、数据库等高负载场景。 RAID类型要求飞牛（fnNAS）NAS支持以下几种RAID模式／存储空间类型：RAID类型最少硬盘数量举例最终总容量可容忍几块盘故障RAID02块硬盘2块100G硬盘200G（全部叠加）0RAID12 块硬盘2块100G硬盘100G（两块互为镜像）1RAID52块硬盘4块100G硬盘300G（一块盘容量用于校验）1RAID64块硬盘4块100G硬盘200G（两块盘容量用于校验）2RAID104块硬盘4
2K10编辑于 2025-12-12 - 来自专栏镁客网
极飞发布农业无人机飞控SUPERX2，打破行业壁垒
但是，这次极飞做了一个相当敢为人先的举动，正式发布了一款农业无人机的飞行控制系统SUPERX2，相当于向市场公布了最核心的“大脑”。 该款飞控系统由SUPERX2飞控、A1手持地面站、喷洒系统、定位系统以及数链XFDT五个部分组成，具有以下这几个特点： 一是兼容植保行业主流的4、6、8轴飞行器，全程实现自主飞行控制，预先测绘航线和设置飞行参数 彭斌表示：此次将极飞将最核心的关键技术公布出来，就是想让更多投身农业现代化的有识之士和农业无人机公司做得更好，借助SUPERX2实现自动化作业，开发出更多可以满足不同植保需求的农业无人机产品。 由此看来，极飞不仅仅是一家农业无人机的产品公司，它更像是一家农业服务公司，与整个农业无人机行业同进退。 在未来，极飞可能并不想让硬件成为盈利的主要来源，一旦开放了这一技术，发展了整个农业，推进了农业现代化的进程，不管是对极飞还是整个市场都是大有裨益的。
1.4K30发布于 2018-05-25 - 来自专栏机器人网
只需5步，教你DIY一台多旋翼无人机
然后你要更具你的飞行要求，计算一下要添加的器材的重量，如果要飞比赛的，就选择大KV值电机小螺旋桨的，如果要飞很长时间FPV的，要小KV值电机大螺旋桨,需要云台的，图传的，都把重量算进去。 所需要的最大升力和自重的比例一般是在2-2.5：1的样子，也就是说，我一个2.5公斤的无人机，需要大概5公斤的升力。 看得出，最大升力是在使用4S电池和15x5的浆时候，半油门就有了650gx4=2.6公斤的升力，飞机刚刚好2.5公斤，半油门悬空100% ok, 这时候别先开心，看看你机架能够使用的最大螺旋桨尺寸是多少 我们接着看，这时候发现四个850kv的电机可以在4S电池的14.8电压下，和10x6的浆在50%油门时候产生2.5公斤的升力，1000kv的那个也可以在同样电压下，和9x4的浆产生同样的升力。 第四步：计算飞行时间 有不少人存在这个误区，就是我油门用的越小就腾空的飞机，可以有足够的动力可以飞的更久，这是错误的。
2.5K60发布于 2018-04-25
腾讯云开发者
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