机器之心发布 机器之心编辑部 百度正式发布基于飞桨的生物计算平台 - 螺旋桨 PaddleHelix，进军生物计算领域。 在本月 20 号召开的 WAVE SUMMIT+2020 深度学习开发者峰会上，百度正式发布了基于飞桨的生物计算平台 - 螺旋桨 PaddleHelix，进军生物计算领域。 螺旋桨 PaddleHelix 官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlehelix 螺旋桨 PaddleHelixGitHub 地址：https 相比于 CADD，AIDD 展现出了性能上的巨大优势，但其效果同时受到生物计算领域数据量的限制。下面的表格（表 1）展示生物计算一些重要问题的典型数据量，其中绿色的是有标注数据。 这些问题中的有标注数据量都非常少。但是人类文明中累积了大量的无标注语言文字，这些无标注语料给自然语言处理提供了表示学习（Representation Learning）的机会。
需要吞吐量高的客户端服务端交互：模型的部署上线难度取决于两个方面，第一个是模型的大小，过大的模型需要做分割，分割之后的稀疏参数需要有专属的高速KV服务器来索引；第二个是响应速度，客户端、服务端、稀疏参数索引之间的通信应当尽可能快速高效 ElasticCTR，即飞桨弹性计算推荐系统，是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案。 弹性调度，全异步多线程分布式训练，训练吞吐量提升6倍 对于不同规模的数据集和访问需求，ElasticCTR提供了资源弹性分配机制，在保证高效的同时尽可能节省资源消耗。 经验证，使用Criteo数据集训练CTR-DNN模型，训练吞吐量相比同类框架可提升6倍。 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
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在这样的背景下，飞桨首次开源文字识别模型套件PaddleOCR，目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。首阶段的开源套件推出了重磅模型：8.6M超轻量中英文识别模型。 用户既可以很便捷的直接使用该超轻量模型，也可以使用开源套件训练自己的超轻量模型。 超轻量模型组成详情如下图： ? 快速体验超轻量 中英文OCR模型 PaddleOCR已将该超轻量模型开源，感兴趣的小伙伴赶紧动手操练一下吧： 1. /inference/ch_rec_mv3_crnn/" 更便捷的在线体验方案 该模型也已经内置在飞桨预训练模型应用工具PaddleHub中，供用户更便捷地体验，上传图片即可在线体验： https://
前面的步骤跟乌班图安装Pytorch、Tensorflow Cuda环境 是一样。
在飞桨团队和OpenVINO团队的合作推进下，目前OpenVINO已支持直接导入飞桨模型格式进行模型优化转换和部署；而为了给开发者带去更好的体验，我们也正在开展将OpenVINO作为后端引擎向飞桨原生推理框架 基于飞桨及OpenVINO进行项目开发的典型工作流程为： （1）模型训练部分： （2）模型转换及应用部分 搭建飞桨开发环境及模型训练 为了兼顾效率和精度，在实际案例中采用了PaddleDetection 1.配置飞桨框架 安装CPU或GPU版本的飞桨，本文所安装的版本为paddlepaddle-gpu==2.1.3.post112，python版本为3.6.2。 下面介绍如何将飞桨的.pdmodel模型转换至OpenVINO的IR格式。 IR格式的模型，包含XML和BIN两个文件。 ，可通过mo.py脚本直接将飞桨模型转换成IR格式，需要我们做的就是指定模型类型、模型的输入输出、路径等各项参数，整个过程非常地高效和便捷。
分钟 前言 关于OCR这块以前《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》中用过TesserartOCR，原来用的模型库也挺大，最近也研究了下别的OCR，最终决定采用百度飞桨PaddleOCR ，本篇就是基于百度飞桨的PaddleOCR在Window版下C++的布署。 Q1 为什么使用飞桨PaddleOCR？ （完全因为英文水平太烂） 2.推理模型库文件小，用超轻量的模型库总共才9.4M，而原来的TesserartOCR中文模型要50M左右。
不过，在这个项目中，我将带大家暂时忘却现实的烦恼，用飞桨深度强化学习框架PARL来实现这个“英雄梦”！先放效果图： ? 知识回顾 大家是不是迫不及待了呢？ 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。 ·飞桨官网地址· https://www.paddlepaddle.org.cn/ ·飞桨开源框架项目地址· GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle ·飞桨深度强化学习框架项目地址· https://github.com/PaddlePaddle/PARL
互斥量包含的几个操作原语： CreateMutex（） 创建一个互斥量 OpenMutex（） 打开一个互斥量 ReleaseMutex（） 释放互斥量 WaitForMultipleObjects （） 等待互斥量对象 同样MFC为互斥量提供有一个CMutex类。 信号量包含的几个操作原语： CreateSemaphore（） 创建一个信号量 OpenSemaphore（） 打开一个信号量 ReleaseSemaphore（） 释放信号量 互斥量与临界区的作用非常相似，但互斥量是可以命名的，也就是说它可以跨越进程使用。所以创建互斥量需要的资源更多，所以如果只为了在进程内部是用的话使用临界区会带来速度上的优势并能够减少资源占用量 。 因为互斥量是跨进程的互斥量一旦被创建，就可以通过名字打开它。 2．
2.互斥量:为协调共同对一个共享资源的单独访问而设计的。 3.信号量:为控制一个具有有限数量用户资源而设计。 互斥量包含的几个操作原语： CreateMutex（） 创建一个互斥量 OpenMutex（） 打开一个互斥量 ReleaseMutex（） 释放互斥量 WaitForMultipleObjects（） 等待互斥量对象 同样MFC为互斥量提供有一个CMutex类。 信号量包含的几个操作原语： CreateSemaphore（） 创建一个信号量 OpenSemaphore（） 打开一个信号量 ReleaseSemaphore（） 释放信号量 WaitForSingleObject 因为互斥量是跨进程的互斥量一旦被创建，就可以通过名字打开它。 2．
安装介绍页面：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/...
信号量是什么 信号量是一种计数器，用来控制对多个进程/线程共享的资源进行访问。常和锁一同使用。 在某个进程/线程正在对某个资源进行访问时，信号量可以阻止另一个进程/线程去打扰。 2、从使用的角度，System V 信号量的使用比较复杂，而 POSIX 信号量使用起来相对简单。 3、对 POSIX 来说，信号量是个非负整数。 而 System V 信号量则是一个或多个信号量的集合，它对应的是一个信号量结构体，这个结构体是为 System V IPC 服务的，信号量只不过是它的一部分。 short sem_op; //信号量的操作 {正负零} short sem_flg; //信号量的操作标志 {NOWAIT} }; //sem_op取0表示将信号量设为睡眠状态，直到信号量的值为 参数释义： semnum：将要被执行操作的信号量编号。对于集合中的第一个信号量，它的值为0。
飞桨论文复现挑战赛简介 2019年11月，飞桨系列挑战赛-论文复现挑战赛全新上线，通过比赛机制，鼓励选手使用国产框架复现顶会论文，助力更多科研成果落地，为中国开源生态建设贡献力量。 更多飞桨资讯，可查看：https://www.paddlepaddle.org.cn/。 （2） 经赛事组委会评选产生的论文复现优胜代码，将被添加到飞桨PaddlePaddle官方Github下面的代码目录models仓库中，参赛选手将同步成为飞桨骑士团成员，并获得骑士团定制证书。 想要获取更多算力加入百度飞桨挑战赛QQ交流群获取专属算力码。 使用飞桨过程中遇到问题，加入飞桨官方QQ交流2群：796771754 4.飞桨系列挑战赛不收取任何报名费用。
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。 吞吐量 1.什么是吞吐量? 是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功传输的数据量。 2.影响吞吐量的因素? 主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数，同时对硬件、带宽等也有影响。 吞出量和并发量有什么区别 并发量是指规定时间内的请求数量。吞吐量是某个时间内的数据总量。比如，一条双行道的公路，只能同时过2辆车，1个小时同行了100辆车。 3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 对于交互式应用来说 当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / 其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
1649751024&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=5f99a0c75918d219df6faf827f2db0f7144a3803] 腾讯云的轻量云的 只要我数据量不是特别大，那么我这个 Lighthouse 完全可以做大部分事情. 总结 就像我题目所说的 腾讯轻量云不轻量 那样，腾讯轻量云可以搭建很多服务，CPU很强的，完全可以胜任你的一般工作，然后就是计算，免费的公网ip加上大带宽，一年的费用也很低，可以说对于个人来说真的很强了
【飞桨开发者说】文瑞洁，中科院信工所工程师，主要研究领域：深度学习、自然语言处理。 如何基于飞桨实现谣言检测 飞桨是以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，2016 年正式开源，是全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台 下面我将为大家展示如何用飞桨API 编程并搭建一个循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），进行谣言检测。 飞桨 API中dynamic_lstm接口已经给我们实现了 LSTM。 已经成功使用飞桨核心框架实现了谣言检测。本实践代码已在AI Studio上公开
而在今年5月的WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上，飞桨的开发者数量还是190多万，这半年来可谓进步神速。 越来越多的开发者加入飞桨，飞桨的技能也在开源社区的帮助下不断前进。 昨天，百度又为飞桨带来了多项重磅升级更新。 生物计算平台“螺旋桨”发布 今年的疫情加速了AI在生物医疗领域的应用。 飞桨推出了自己的生物计算平台——PaddleHelix（螺旋桨）。 飞桨企业版新特性 除框架本身，在生产实践环节，飞桨为数据处理和标注、模型训练、推理预测等生产环节的简化做出了大量努力。 飞桨企业版就是为了解决这个问题，它包括两个重要的平台。 飞桨“落地” 百度飞桨一方面深耕技术，另一方面贴合实际应用场景迅速落地。在工业化和科技向善方面，飞桨做出了颇多贡献。 今天，飞桨在现场授予了97位开发者技术专家（PPDE）荣誉，现场开发者更是座无虚席，更加说明飞桨在开源社区的巨大影响力。
7 月 3 日百度 AI 开发者大会，飞桨核心框架 Paddle Fluid v1.5 宣布开源了 PaddleDetection 物体检测统一框架，用户可以非常方便、快速的搭建出各种检测框架，构建强大的各类应用 工业化：结合飞桨核心框架的高速推理引擎，训练到部署无缝衔接 模块化：提供模块化设计，模型网络结构和数据处理均可定制 高性能：基于高效的核心框架，训练速度和显存占用上有一定的优势，例如，YOLO v3 YOLO v3：速度和精度均衡的目标检测网络，相比于原作者 DarkNet 中的 YOLO v3 实现，飞桨的实现参考了论文 Bag of Tricks for Image Classification 预训练模型效果 本次 PaddleDetection 总共开源 20+ 个预训练模型，不仅开源常用主干网络的基线模型，并且基于 ResNet 改进版的模型，几乎在不增加计算量的情况下，在 COCO 数据集上 Yolo v3 也持续发布更轻量的主干网络模型。 ? 安装好飞桨环境后，可以下载预训练模型快速验证推理效果。
CreateMutex（）函数可用来创建一个有名或无名的互斥量对象。 NULL, FALSE, “Sample07”);// 检查错误代码 if (GetLastError() == ERROR_ALREADY_EXISTS) { // 如果已有互斥量存在则释放句柄并复位互斥量 CloseHandle(m_hMutex); m_hMutex = NULL; // 程序退出 return FALSE; }; //上面这段代码演示了有名互斥量在进程互斥中的用法 代码的核心是CreateMutex（）对有名互斥量的创建。 CreateMutex() 用于有独占要求的程序 (在其进程运行期间不允许其他使用此端口设备的程序运行，或不允许同名程序运行)。
基于这点论文作者提出了一种轻量型移动端网络GhostNet，在其中引入Ghost模块，使用depthwise卷积的方法（计算成本较低的操作），而非常规卷积的方式，去生成这些冗余的特征图，从而减少了网络计算量 网络计算量： ? ? 网络计算量： ? ? ? 两者相除，得到flops和params的压缩比都大约等于s。 关于论文的更多介绍，可以阅读论文原文，链接： https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf 基于飞桨复现GhostNet 近日，我们基于飞桨开源框架（PaddlePaddle ）复现了GhostNet，并被飞桨官方模型库收录，下面我们将复现的技术细节与开发者分享。
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