飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台

百度飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台

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飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台.

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。

本文档是开发者集成科大讯飞MSC（Mobile Speech Client，移动语音终端）Linux版SDK的使用指南，定义了语音听写，语法识别，语音合成，语音评测，语音唤醒等服务接口的使用。

飞冰是一套基于 React 的中后台应用解决方案，在阿里巴巴内部，已经有 270 多个来自几乎所有 BU 的项目在使用。经过 2 年的发展，飞冰已经是中后台 2.0 体系，这个阶段中我们的目标是赋能企业、组织搭建自己的中后台体系。飞冰包含了一条从设计端到开发端的完整链路，帮助我们的用户快速搭建属于自己的中后台应用。

本文档是开发者集成科大讯飞MSC（Mobile Speech Client，移动语音终端）iOS版SDK的使用指南，定义了语音听写、语音识别、语音合成、语音评测、语音唤醒、身份验证（包括人脸和声纹）等服务接口的使用

本文档是开发者集成科大讯飞MSC（Mobile Speech Client，移动语音终端）Windows版SDK的使用指南，定义了语音听写，语法识别，语音合成，语音评测，语音唤醒等服务接口的使用

飞冰（ICE）诞生于阿里巴巴内部大量的中后台业务，我们在中后台场景沉淀了大量的物料、工具及经验，同时也抽象出一套从物料到项目的完整开发流程。如果你符合以下两种场景之一，那么欢迎了解下飞冰（ICE）体系。如果你所在的团队使用 React 开发前端项目，那么你可以最大限度的发挥飞冰（ICE）的能力：丰富的物料体系、完善的工程构建工具、GUI 开发能力，甚至你也可...