10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 一、安装飞桨 二、导入飞桨 三、实践：手写数字识别任务 3.1 加载内置数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.4 模型评估 10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 本示例通过一个基础案例，带你快速了解如何使用飞桨框架。 一、安装飞桨 如果你已经安装好飞桨那么可以...

如何更新这个列表？ 如果您在使用Open-Falcon，那么可以修改 contributing.md , 然后提交pull-request到open-falcon/book ，等待merge过后，即可在这里显示。 如果您想删除相关信息，操作步骤同步骤1描述 如何在github上提交一个pull-request？请参考 creating-a-pu...

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飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 执行训练 配置说明 飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 # 下载模型和数据 wget https : //fleet.bj.bcebos.com/ascend/npu.tar.gz tar xzvf npu . tar ...

speechRecognizer 概述 record params callback(ret, err) 示例代码 可用性 stopRecord 示例代码 可用性 cancelRecord 示例代码 可用性 addRecordHUD params callback(ret, err) 示例代码 可用性 showRecord...

Introduction Introduction TARS是基于名字服务,使用二进制TARS协议的高性能RPC开发框架, 同时配套一体化的运营管理平台, 并通过伸缩调度, 实现运维半托管服务。 TARS本身有如下特性: 多语言: TARS支持C++/JAVA/PHP/NodeJS等多种语言; 敏捷研发: 通过快速服务构建, 自动化代码生成与...

1. 接口说明 2. 接口Demo 3. 接口要求 4. 接口调用流程 5. 接口请求参数 5.1. Header参数 5.2. Body参数 6. 接口返回参数 7. 调用示例 1. 接口说明 语音合成接口将文字信息转化为声音信息，同时提供了众多极具特色的发音人（音库）供您选择，可以在 这里 在线体验发音人效果。该能力是通...

使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 数据处理 网络定义 1. 定义长短时记忆模型 2. 定义情感分析模型 模型训练 使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 接下来让我们看看如何使用飞桨实现一个基于长短时记忆网络的情感分析模型。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下： 数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工...

1. 接口说明 2. 接口Demo 3. 接口要求 4. 接口调用流程 5. 接口请求参数 5.1. Header参数 5.2. Body参数 6. 接口返回参数 7. 调用示例 8. 音频样例 1. 接口说明 语音听写接口可将语音(≤60秒)转换成对应的文字信息，支持中文普通话、英文以及多种中文方言，可在 这里 在线体验...

初始化项目 引入组件 自定义按需引入 使用 babel-plugin-import 实现按需加载 使用 webpack-plugin-import 实现样式自动引入 配置 sass-loader 和 ice-skin-loader 使用组件 如何通过 Iceworks 生成 create-react-app 项目 初始化项目 预览 添加区块...