paddleocr package使用说明 快速上手 安装whl包 1. 代码使用 通过命令行使用 自定义模型 代码使用 通过命令行使用 使用网络图片或者numpy数组作为输入 参数说明 paddleocr package使用说明 快速上手 安装whl包 pip安装 pip install "paddleocr>=2.0.1"...

加载模型用于推理或迁移学习 概述 本地加载模型 用于推理验证 用于迁移学习 从Hub加载模型 用于推理验证 用于迁移学习 加载模型用于推理或迁移学习 Linux Ascend GPU CPU 模型加载 初级 中级 高级 概述 在模型训练过程中保存在本地的CheckPoint文件，或从MindSpore Hub 下...

使用成员推理测试模型安全性 概述 实现阶段 导入需要的库文件 引入相关包 加载数据集 建立模型 运用MembershipInference进行隐私安全评估 参考文献 使用成员推理测试模型安全性 概述 成员推理是一种推测用户隐私数据的方法。隐私指的是单个用户的某些属性，一旦泄露可能会造成人身损害、名誉损害等后果。通常情况下，用...

背景知识 PostgreSQL 逻辑推理的例子 PostgreSQL 支持哪些逻辑推理 PostgreSQL 是如何实现逻辑推理的 PostgreSQL 逻辑推理的用处 PostgreSQL 支持逻辑推理的操作符汇总 PostgreSQL 不能进行逻辑推理的场景及优化思路 参考 背景知识 数据库优化器需要具备逻辑推理能力，而且越强越好，...

在iOS上通过ML Kit使用TensorFlow Lite模型进行推理 在开始之前 托管或捆绑您的模型 模型安全 在Firebase上托管的模型 使模型可在本地使用 加载模型 指定模型的输入和输出 对输入数据进行推理 在iOS上通过ML Kit使用TensorFlow Lite模型进行推理 您可以使用ML Kit配合TensorFl...

在安卓上通过ML Kit使用TensorFlow Lite模型进行推理 在你开始之前 托管或捆绑您的模型 模型安全 在Firebase上托管的模型 使模型可在本地使用 加载模型 指定模型的输入和输出 对输入数据进行推理 在安卓上通过ML Kit使用TensorFlow Lite模型进行推理 您可以通过ML Kit使用TensorFlo...

OCR模型列表（V2.0，2021年1月20日更新） 一、文本检测模型 二、文本识别模型 1. 中文识别模型 2. 英文识别模型 3. 多语言识别模型（更多语言持续更新中…） 1. 生成意大利语配置文件测试现有模型 2. 生成意大利语配置文件训练自己的数据 三、文本方向分类模型 OCR模型列表（V2.0，2021年1月20日更新） 说明...

服务器部署 — Paddle Inference 与主框架model.predict区别 预测流程图 高性能实现 内存/显存复用提升服务吞吐量 细粒度OP横向纵向融合减少计算量 内置高性能的CPU/GPU Kernel 多功能集成 集成TensorRT加快GPU推理速度 集成oneDNN CPU推理加速引擎 支持PaddleSlim量化压缩模...

推送技术专题 推送应用开发与配置 送平台统计与推送历史消息记录 示例代码和常见问题 示例参考代码 常见问题 推送技术专题 推送应用开发与配置 1、首先在官网 创建完成新的应用。 2、打开IDE并且同步刚才创建的推送应用。 3、在IDE中开发平台推送功能所需的代码 4、在IDE中把刚才开发的代码通过内置的SVN工...

版本及兼容 支持FISCO-BCOS 2.X.X系列版本 WeBASE v1.4.2 WeBASE v1.4.1 WeBASE v1.4.0 WeBASE v1.3.2 WeBASE v1.3.1 WeBASE v1.3.0 WeBASE v1.2.4 WeBASE v1.2.3 WeBASE v1.2.2 WeBASE v1.2.1 W...