飞马（FEMAS） 如何加载 相关字段 获取账号 飞马（FEMAS） 如何加载 先从gateway上调用FemasGateway类；然后通过add_gateway()函数添加到main_engine上。 from vnpy . gateway . femas import FemasGateway main_engine . a...

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飞桨开源深度学习平台 飞桨开源深度学习平台全景 本地模型开发和部署：数据保存在本地服务器，模型选择灵活度高 云端模型开发和部署：数据保存在云端，提供可视化GUI界面，安全高效 - 模型开发 - 预测部署 在线教育平台AI Studio 飞桨技术优势 多领域产业级模型达到业界领先水平 支持多端多平台的部署，适配多种类型硬件芯片 飞桨在各行业的...

昆仑XPU芯片运行飞桨 昆仑XPU芯片运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化AI技术生态，...

飞桨产品硬件支持表 PaddlePaddle Paddle Inference Paddle Lite 飞桨产品硬件支持表 飞桨各个产品支持的硬件信息如下: PaddlePaddle 分类 架构 公司 型号 安装 源码编译 完全支持训练 支持部分模型 服务端CPU x86 Intel 常见CPU型号如Xeon、Core全系列 安装 源码...

使用飞桨探索电影推荐 数据集介绍 如何实现推荐 如何获得有效特征 从原始特征到特征向量之间是怎样设计的？ 使用飞桨探索电影推荐 本章我们探讨基于深度学习模型实现电影推荐系统，同时利用用户特征、电影特征和用户对电影的评分数据。 在开始动手实践之前，我们先来分析一下数据集和模型设计方案。 数据集介绍 个性化推荐算法的数据大多是文本和...

飞桨框架API映射表 飞桨框架API映射表 本文档基于PaddlePaddle v1.X 梳理了常用API与PaddlePaddle v2.0对应关系。可根据对应关系，快速熟悉PaddlePaddle 2.0的接口使用。 序号 PaddlePaddle 1.X API PaddlePaddle 2.0 API 0 paddle.flu...

昆仑XPU芯片运行飞桨 昆仑XPU芯片运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化AI技术生态，...

飞桨高层API使用指南 一、简介 二、安装并使用飞桨高层API 三、目录 四、数据集定义、加载和数据预处理 4.1 框架自带数据集使用 4.2 自定义数据集 4.3 数据增强 4.3.1 框架自带数据集 4.3.2 自定义数据集 五、模型组网 5.1 Sequential组网 5.2 SubClass组网 5.3 模型封装 5.4 模...

昇腾NPU芯片运行飞桨 昇腾NPU芯片运行飞桨 昇腾芯片是华为公司发布的人工智能处理器。Paddle当前可以支持在NPU上进行模型训练。 参考以下内容可快速了解和体验在昇腾芯片上运行飞桨： 飞桨框架NPU版安装说明 : 飞桨框架NPU版安装说明 飞桨框架NPU版训练示例 : 飞桨框架NPU版训练示例