OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档，并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势，同时具备灵活性和高效性。
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
AI 前线导读： 由图卷积网络（GCN）推动的基于骨骼数据的人体动作识别由于其非欧氏结构数据具有强大的建模能力而备受关注。然而，许多现有的 GCN 方法都提供了预定义的图结构，这可能会丢失隐式的联合相关性。因此，探索更好的 GCN 架构则成为了亟需解决的问题。为了解决这些问题，本文的作者使用了神经结构搜索（NAS）的思路，提出了第一个可自动化设计的 GCN，该模型可用于基于骨骼数据的行为识别。在充分研究节点之间的时空相关性之后，作者通过提供多个动态图模块来丰富搜索空间。此外，作者引入了多跳模块，希望突破一阶逼近对表示能力的限制。相关论文已被 AAAI 2020 接收。本文是 AI 前线第 100 篇论文导读，我们将详细介绍这一搜索方法。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识，并给出了详细的对比结果。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目，其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用，短短半年时间，累计Star数量已超过15k，频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目，称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
制作这样的一个动态图使用到的是Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图)，代码实现起来其实稍有难度，但我希望能通过讲解这样一张动态图的制作过程，来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来，我们开始吧！
近日，浙江大学杨洋老师科研小组（yangy.org）和信也科技联合发布大规模动态图数据集 DGraph，旨在服务图神经网络、图挖掘、社交网络、异常检测等方向的研究人员，为之提供真实场景的大规模数据。DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据，另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。
安徽大学智能信息处理与人机交互实验室(IIP-HCI)的范存航副教授、吕钊教授联合清华大学的陶建华教授、中科院自动化所的易江燕副研究员，提出了一种基于动态图自蒸馏(DGSD)的听觉注意检测模型。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 在图像识别任务中，模型的训练一直非常依赖于标注数据，同时训练结果难以泛化。香港科技大学与卡耐基梅隆大学的研究者们最近发表的研究提出时间动态图 TD-Graph LSTM 试图解决这些问题，他们的新方法也刷新了视频目标检测的业内最佳水平。该论文已入选即将在 10 月底举行的 ICCV2017 大会。 随着数据驱动方式在图像识别上的不断发展，人们对于扩大目标检测系统规模的兴趣越来越大。然而，与分类任务不同，用不同的类与边界框完整标注对象实例的方法几乎是不可扩展
机器之心专栏 作者：百度飞桨 最近，机器之心报道过的 PaddleOCR 项目迎来更新，发布了最新的 PP-OCR，又一次在 OCR 方向引起了大家的关注。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.03144 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 从效果上看，PP-OCRv2 主要有三个方面提升： 在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%； 在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过
【GiantPandaCV导语】上学期快结束的时候参加了华为和CCF组织的零售商品识别的比赛，队伍名称为GiantPandaCV队，比赛大约持续了两个月，期间从开始摸索MindSpore框架，配置环境，上手ModelArts花费了不少功夫。现在比赛终于告一段落，本文进行一下复盘。
今天给大家介绍加拿大蒙特利尔大学的著名学者唐建等人发表的一篇文章。作者在文章中针对现有的图动力学建模方法不能明确地捕捉到时间上的社区动态这一问题，提出了通过在轨迹上施加随机游走来学习生成不断发展的节点和社区表示的概率模型-GRADE。同时该模型还学习了通过过渡矩阵在时间步长之间进行更新的节点社区成员身份。实验表明，GRADE在动态链接预测中达到或超过基线模型，在动态社区发现方面显示出良好的性能，并且能识别出连贯且可解释的不断发展的社区。
又一个国产深度学习框架开源了。3 月 25 日，旷视科技在北京发布了新一代人工智能生产平台天元（MegEngine），其「训练推理一体」、「动静合一」、「兼容并包」、「灵活高效」的强大性能或许将为 AI 领域带来新的风向。
SVG，全称Scalable Vector Graphics，即可缩放矢量图形，在Power BI中有着广泛的用处。本文将用法总结为三类，并详述在每种用法使用什么图表插件。
在上述分类下可以根据图数据类型可以进一步区分，主要包括：① 静态图：简单图，属性图 ② 动态图。
从Paddle Fluid v1.0以来，飞桨致力于打造更好的用户体验，趁着百度开发者大会，也为用户精心准备了一份大礼，在开发、训练及部署全流程上进行了全新升级，发布了飞桨的五大优势，接下来将一一解读。
亚洲的东南部地理位置具有特殊的意义，是亚洲纬度最低的地区，也处于亚澳之间的过渡地带，属热带季风气候，森林等自然资源丰富，人口稠密，东南亚和南亚地区面临农业生产、环境保护和经济发展的多重挑战，遥感技术可为其农业和环境的监测与管理提供重要的支持。
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度飞桨总架构师于佃海提到：
静态图片的处理是许多人都会的，任何一个人都能通过手机中的修图软件将图片进行一些基本的调整。但是如何处理动态图片，把图片进行动画设置，就不是一般人都能掌握的技能了。平时大家用到的微信表情以及一些动态图片都是经过动态处理的照片。这技能难不难呢？如何处理动态图片呢？
在近期举办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会上，百度飞桨总架构师于佃海提到：
MindSpore有两种运行模式：动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式，也可以手工切换为静态图模式。
每天给你送来NLP技术干货！ 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347作者 | xiaopl@知乎编辑 | 极市平台 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背后的原理和规则，对我们写出一个更干净整洁甚至更高效的 PyT
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
在过去几年，深度学习已经在人工智能和机器学习上取得了成功，给社会带来了巨大的进步。深度学习的特点是堆积多层的神经网络层，从而具有更好的学习表示能力。卷积神经网络(convolutional neuralnetwork,CNN)的飞速发展更是将深度学习带上了一个新的台阶。
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。
智能安全运营（AISecOps）[1]涵盖了预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制与攻防对抗技术，将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，减少对专家经验的过度依赖，有效降低企业、组织乃至国家级关键信息基础设施、数据资产的整体安全风险。如何利用多种关键技术构建AISecOps，研究任务任重而道远。利用异构数据保护网络安全已成为业内共识，此前公众号发表过的文章《AISecOps：基于异构图的威胁分析技术》介绍了异构图在威胁分析中的应用。在真实的网络环境中，为了实时的威胁分析，需要构建动态图，即图中的节点和边是随着时间变化的。本文将分析基于动态图的异常检测在威胁分析中的应用，以供从事网络安全运营的人员参考。
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是。
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
作为站长有时候需要录制屏幕 GIF 动态图片，就得现学现卖。这不魏艾斯博客在使用遨游浏览器的过程中遇到一些 bug 需要提交给官方，遨游技术员希望老魏提供一段正常操作及出现问题时候的视频。那么最简单最快捷的思路就是录制 GIF 动态图片了，老魏现学现卖搞出来后觉得这个软件和操作过程可以写出来给大家参考。
在本文中，作者将描述时间图网络（Temporal Graph Network，TGN），这是一个用于深度学习动态图的通用框架。
本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。
从最近几年的安全事故可以看到, 内部威胁已经成为企业和组织威胁的主要原因。内部威胁（Insider Threat）是指内部人员利用获得的信任做出对授信组织合法利益不利的行为，这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等[1]。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意的导致组织利益损失的行为，还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。
import sys import random import matplotlib
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/gradient_clip_cn.html
问题描述 问：文本型数字不能参与运算怎么办？ 该问题的进一步解读： 文本型的数字常出现在一些软件数据导出，或是某些由left、right、text等函数转换后得出的值 小编将情形分为3类，对症下药，让
动态图现在已经融入了我们的日常网络生活，大大丰富了我们的表达方式和交流趣味性。常常是一言不合就放动图，我这里就不举例子了。咱们直接开始本文的内容。
作者：Lingfei Wu, Yu Chen, Kai Shen, Shucheng Li
在近年来的深度学习领域，许多研究机构和研究者通过增大模型的参数量来提升模型的表现，取得了非常显著的成果，一次次令业界称奇。这客观上使得“扩大模型的尺寸”几乎一度成为各家竞相追逐的唯一指标。
用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b
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