inference paddle
自然语言处理 Paddle NLP - 检索式文本问答-理论
问答系统(Question Answering System,QA) 是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是人工智能. 抽取式阅读理解：它的答案一定是段落里的一个片段，所以在训练前，先要 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 基于预训练模型完成实体关系抽取
[自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17460173.html) 重点：SOP 图、BCEWithLogitsLoss # 基于预训练模型完成实体关系抽取 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 情感分析技术及应用SKEP-实践
## Part A. 情感分析任务 众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 情感分析技术及应用-理论
对带有感情色彩的主观性文本进行 分析、处理、归纳和推理的过程，输入文本 => (描述实体/entity，属性/aspect，情感/opinion ,观点持有者/holder，时间/time) ......
自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用
1.什么是信息抽取 > 即自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务(病历抽取) 2.实体抽取 3.关系抽取 4.事件抽取 信息抽取和知识图谱是一个上下游的关系。抽取的结果，可以组装成知识图谱（一种存储知识的结构） 
文档检索：需要把业务问题拆解成子任务。文本分类 -> 文本匹配 -> 等任务 -> Panddle API 完成子任务 -> 子任务再拼起来 ## 介绍 在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型[Recurrent Neural Network (RNN)](https://baik ......
自然语言处理 Paddle NLP - 词法分析技术及其应用
词法分析就是利用计算机对自然语言的形态(morphology) 进行分析，判断词的结构和类别等。”简单而言，就是分词并对每个词进行分类，包括：分词、词性标注、实体识别三个任务  ......
自然语言处理 Paddle NLP - 词向量应用展示
词向量（Word embedding），即把词语表示成实数向量。“好”的词向量能体现词语直接的相近关系。词向量已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。 PaddleNLP已预置多个公开的预训练Embedding，您可以通过使用paddlenlp.embeddings.TokenE ......
基于paddle lite 构建c++ benchmark
根据PaddleLite v2.12版本的[文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/lite/v2.12/performance/benchmark_tools.html),Paddle已经提供了一个再Linux,MacOS以及Android平台上的C++ Bench ......
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用（服务化部署 - Docker）
[toc] [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Padd ......
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用（服务化部署）
[百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inf ......
文献阅读-Inferring Networks of Diffusion and Influence
Authors: Manuel Gomez-Rodriguez, Jure Leskovec, Andreas Krause Authors Info & Claims ACM Transactions on Knowledge Discovery from DataVolume 5Issue 4A ......
Part2: DDPM as Example of Variational Inference
> 很多次翻看DDPM，始终不太能理解论文中提到的$\text{Variational Inference}$到底是如何在这个工作中起到作用。五一假期在家，无意间又刷到徐亦达老师早些年录制的理论视频，没想到其中也有介绍这部分的内容。老师的上课方式总是娓娓道来，把每一步都讲解得很仔细。本文记录一下个人 ......
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理
Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于Paddle Inference的推理过程。 使用whl包预测推理 whl 格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件 为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型，Padd ......
Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 论文全程及链接：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Class ......
[Prompt] Inferring
Sentiment (positive/negative) lamp_review = """ Needed a nice lamp for my bedroom, and this one had \ additional storage and not too high of a price p ......
ILLA Cloud: 调用 Hugging Face Inference Endpoints，开启大模型世界之门
一个月前，我们 宣布了与 ILLA Cloud 与达成的合作，ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其他相关功能。 今天，我们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新，经过双方团队的沟通和推进，ILLA Clou ......
[Typescript] Inferring Literal Types from any Basic Type
export const inferItemLiteral = <T>(t: T) => { return { output: t, }; }; const result1 = inferItemLiteral("a"); // ? {output: string} /* vs */ export ......
手写数字识别-paddle版
平台 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 环境变量 # 路径 data_dir = '../data' model_dir = 'inference_model' base_dir = '{}/{}'.format(data_dir, model_dir) # 模型名称 ......
原生推理库Paddle Inference
原生推理库Paddle Inference https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3949123 深度学习一般分为训练和推理两个部分，训练是神经网络“学习”的过程，主要关注如何搜索和求解模型参数，发现训练数据中的规律，生成模型 ......
每日总结2023/4.3（conda下的paddle安装）
上一步我们·已经成功安装了conda，首先我们创建一个虚拟环境 conda create -n paddle22 python=你的python版本 我这里命名为了paddle22 安装完成后输入 conda.bat activite paddle22 进入我们的虚拟环境，根据个人提示，我的版本无法 ......
Delphi 论文阅读 Delphi: A Cryptographic Inference Service for Neural Networks
摘要 许多公司为用户提供神经网络预测服务，应用范围广泛。然而，目前的预测系统会损害一方的隐私:要么用户必须将敏感输入发送给服务提供商进行分类，要么服务提供商必须将其专有的神经网络存储在用户的设备上。前者损害了用户的个人隐私，而后者暴露了服务提供商的专有模式。 我们设计、实现并评估了DELPHI，这是 ......