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Ce projet est une encyclopédie en ligne en profondeur unique produite par Paddlepaddle. Paddlepaddle s'engage à simplifier l'innovation et l'application de la technologie d'apprentissage en profondeur. Pour plus de contenu Paddlepaddle, veuillez visiter le site officiel de Paddlepaddle. Ce projet couvre:
«Catégorie de cours: pratique zéro-basic en profondeur , pratique industrielle en profondeur , cours spéciaux, paddle paddle kit de cours Résumé du matériel
? Catégorie de livre: version paddle paddle de "apprentissage en profondeur à la main"
? Treasures: Questions d'apprentissage en profondeur , interviews
«Catégorie de cas: Paddle Paddle Industry Practice Exemple Bibliothèque (y compris les villes intelligentes: détection de fumée d'incendie, détection de casque de sécurité; Fabrication intelligente: détection des défauts d'acier, saisie de robots; Internet: identification des rapports financiers et extraction des champs clés, etc.
De la théorie à la pratique, de la recherche scientifique aux applications industrielles, toutes sortes de matériel d'apprentissage sont disponibles, visant à aider les développeurs à apprendre et à maîtriser les connaissances en profondeur efficacement et à devenir rapidement des talents transfrontaliers de l'IA.
| J'espère: | Je peux apprendre: |
|---|---|
| Apprentissage approfondi pour débutant | Pratique zéro-basique en profondeur |
| Apprentissage en profondeur avancé | 100 questions sur l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage en profondeur dans la pratique industrielle |
| Apprentissage en profondeur intéressant | Cours en vedette |
| J'espère: | Je peux apprendre: |
|---|---|
| Apprentissage approfondi pour débutant | Pratique zéro-basique en profondeur |
| Apprentissage en profondeur avancé | Apprentissage approfondi de la pratique industrielle, cours spéciaux |
| Apprentissage en profondeur pratique | Bibliothèque de pratique de l'industrie paddle paddle, cours de produit paddle paddle |
Cours en ligne de l'AI Studio: "Pratique zéro-basic Deep Learning" : combinant la théorie et le code, combinant la pratique et la plate-forme, y compris des cours vidéo de 20 heures, créés par l'architecte exceptionnel de Baidu, le gestionnaire de produits Paddlepaddle et le personnel de R&D senior.
"Zero-Basic Practice Deep Learning" : Les livres de soutien pour ce cours sont publiés par Tsinghua Publishing House à la fin de 2020, et sont vendus par des sociétés de commerce électronique telles que jd.com/dangdang.
Pour l'interprétation du contenu de la série Transformer produits par Paddlepaddle Education, vous pouvez vous référer aux deux plateformes suivantes.
Série de principes et de pratiques du transformateur: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24683
Paddlepaddle Education Compte officiel: https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/908086
| champ | Nom de chapitre | Introduction du cours | Lien de cahier |
|---|---|---|---|
| PNL | Modèle de langue pré-formée classique (partie 1) - Histoire du développement du modèle pré-formé | Introduction à l'historique de développement des modèles de langage pré-formés, Word2Vec, Elmo, Bert, GPT, Bert, quelques extensions. | Lien de cahier |
| PNL | Modèle pré-formé classique (partie 1) - Elmo | Une introduction complète et détaillée à la structure du modèle Elmo, avantages et inconvénients, etc. | Lien de cahier |
| PNL | Modèle pré-formé classique (partie 1) - Transformateur | Expliquez les principes de base du transformateur, notamment l'intégration, l'auto-atténuer, l'encodeur, le décodeur, le calcul de la complexité, le mécanisme de partage et d'autres contenus. | Lien de cahier |
| PNL | Modèle pré-formé classique (partie 2) - GPT | Une introduction complète et détaillée aux principes du GPT, du mode pré-formation et du finetune, de la structure du modèle GPT, des avantages et des inconvénients, etc. | Lien de cahier |
| PNL | Modèle pré-formé classique (partie 2) -BERT | Une introduction complète et détaillée aux principes de base de Bert, les tâches pré-formation et les méthodes de reprise, la structure du modèle de Bert elle-même, les avantages et les inconvénients, etc. | Lien de cahier |
| PNL | Compréhension du langage naturel des modèles pré-formés-Roberta | Expliquez les améliorations de la compréhension du langage naturel des modèles pré-formés - Roberta | Lien de cahier |
| PNL | Compréhension du langage naturel des modèles pré-formés-ernie | Expliquez les améliorations de la compréhension du langage naturel des modèles pré-formés: Ernie | Lien de cahier |
| PNL | Compréhension du langage naturel des modèles pré-formés-kbert | Expliquez les améliorations de la compréhension du langage naturel des modèles pré-formés: KBERT | Lien de cahier |
| PNL | Compréhension du langage naturel des modèles pré-formés-Thu-Enernie | Expliquez les améliorations de la compréhension du langage naturel des modèles pré-formés: Thu-Ernie | Lien de cahier |
| PNL | Modélisation à longue séquence de modèles pré-formés-transformateur-xl | Expliquez l'amélioration de la modélisation de séquences longues des modèles pré-formés: Transformer-XL | Lien de cahier |
| PNL | Modélisation de séquence longue des modèles pré-formés-xlnet | Expliquez les améliorations de la modélisation à longues séquences de la compréhension du langage naturel: XLNET | Lien de cahier |
| PNL | Modélisation à longues séquences de modèles pré-formés-longFormer | Expliquez l'amélioration de la modélisation des séquences longues des modèles pré-formés: LongFormer | Lien de cahier |
| Optimisation du modèle | Structure pré-formée économe en modèle | Prédiction de ponctuation basée sur Electra | Lien de cahier |
| Optimisation du modèle | Distillation de modèle pré-formé | Algorithme de distillation du modèle pré-formé: Explication détaillée des modèles Patient-KD, Distilbert, Tinybert, Dynabert et la distillation du modèle de Tinybert en utilisant la stratégie Dynabert | Lien de cahier |
| Cv | Transformateur-Vit, Deit dans le domaine de l'image | Expliquez en détail les principes de Vit et Deit | Lien de cahier |
| Cv | Transformateur-Swin Transformer dans le champ Image | Expliquez en détail le principe de Swin Transformer | Lien de cahier |
| Cv | Application du modèle de transformateur Detr dans le champ CV dans la tâche de détection d'objet | Expliquez en détail le principe de Detr et de l'analyse du code | Lien de cahier |
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Ce projet modifie la mise en œuvre du code MXNET dans le livre original "Hand-on Deep Learning" pour la mise en œuvre de Paddlepaddle. Auteurs de livres originaux: Aston Zhang, Li MU, Zachary C. Lipton, Alexander J. Smora et autres contributeurs communautaires, Adresse GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh.
Ce projet s'adresse aux chaussures pour enfants qui s'intéressent à l'apprentissage en profondeur, en particulier à ceux qui veulent utiliser Paddlepaddle pour l'apprentissage en profondeur. Ce projet ne vous oblige pas à avoir des connaissances de base de l'apprentissage en profondeur ou de l'apprentissage automatique. Il vous suffit de comprendre les mathématiques et la programmation de base, telles que l'algèbre linéaire de base, la différentiel et la probabilité et la programmation de base Python.
Le contenu des questions d'apprentissage en profondeur comprend les chapitres de base de l'apprentissage en profondeur, des chapitres avancés de l'apprentissage en profondeur, des chapitres d'application en profondeur, des chapitres d'apprentissage en renforcement et des livres d'entretien. Pour plus de détails, veuillez vous référer à la plate-forme de document Paddle Knowledge Point.
Bases de l'apprentissage en profondeur
Apprentissage en profondeur
Réseau neuronal convolutionnel
Modèle de séquence
Apprentissage en profondeur avancé
Applications d'apprentissage en profondeur
Pratique industrielle
Apprentissage du renforcement
Date d'entrevue
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| champ | Cas de l'industrie | source | Plus de contenu |
|---|---|---|---|
| Industrie intelligente | Surveillance statistique des instruments traditionnels dans l'usine | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Industrie intelligente | Inspection de la qualité du séparateur de batterie au lithium pour les nouveaux véhicules énergétiques | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Industrie intelligente | Détection des défauts de surface de l'aluminium tianchi | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Industrie intelligente | Inspection du casque dur | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Ville intelligente | Surveillance de télédétection du parcours de golf | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Ville intelligente | Segmentation sémantique enneigée | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Ville intelligente | Reconnaissance du visage pour porter des masques | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Transport intelligent | Segmentation des lignes de voie et inspection de la sécurité des feux de circulation | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Transport intelligent | 【Paddledletection2.0 Projet spécial】 PP-YOLOV2 | Paddlepaddledet | Plus de cas de paddledet |
| Transport intelligent | Paddlex aide la conduite sans pilote (détection des véhicules et segmentation de la ligne de voie basée sur Yolov3) | Développeur Bit Kada | Plus de caisses à pagaie |
| Transport intelligent | Détection d'EBLITE_MARKER | Développeur Tobewell | Plus de caisses à pagaie |
| Transport intelligent | Paddleocr: Identification des plaques d'immatriculation | Développeur à pagaie paddle solitaire, entrez rapidement | Plus de caisses à pagaie |
| Agriculture intelligente et foresterie | Identification de la parcelle de terrain agraire | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Agriculture intelligente et foresterie | Reconnaissance des vers IA | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Agriculture intelligente et foresterie | Plus rapide et plus fort! Exercice pratique efficace et rapide pp-yolo | Paddlepaddledet | Plus de cas de paddledet |
| Agriculture intelligente et foresterie | Paddlex commence rapidement la détection de la cible RCNN | Paddlepaddlex | Plus de caisses paddlex |
| Agriculture intelligente et foresterie | Partage de détection des insectes d'IA | Développeur aaalkgo | Plus de caisses à pagaie |
| Agriculture intelligente et foresterie | Mettre en œuvre la surveillance des incendies de forêt basé sur Paddlex | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Médical intelligent | Classification des plantes à base de plantes chinoises communes en médecine | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Médical intelligent | Reconnaissance des maladies oculaires | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| Médical intelligent | Segmentation d'imagerie de tomodensitométrie à base de paddle | Générateur de code du développeur | Plus de caisses à pagaie |
| Médical intelligent | Analyse d'imagerie Paddlehub CT de la pneumonie | Paddlepaddlehub | Plus de cas de paddlehub |
| Médical intelligent | Système de base pour prédire les tendances de transmission des maladies infectieuses hautement pathogènes basées sur la pagaie PGL | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Détection de la chute de la personne | Développeur Niki_173 | Plus de cas pour ce développeur |
| autre | Positionnement d'action du match de football | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Simulation d'avion basée sur l'apprentissage du renforcement | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Implémenter l'appariement sémantique basé sur Ernie-Gram | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | "Camp d'enregistrement NLP" Leçon pratique 5: analyse du sentiment du texte | Paddlepaddlenlp | Plus de cas de paddlepaddlenlp |
| autre | "NLP Classic Project Collection" 03: Sélectionnez le dîner du Nouvel An en utilisant l'analyse des sentiments | Paddlepaddlenlp | Plus de cas de paddlepaddlenlp |
| autre | Tâche de classification: comment identifier les bonnes ou les mauvaises émotions des clients dans les conversations du service client | Développeurs, bbking chinois | Plus de caisses à pagaie |
| autre | «Camp d'enregistrement NLP» Cours pratique 3: Utilisez des modèles pré-formés pour réaliser l'extraction des informations de commande express | Paddlepaddlenlp | Plus de cas de paddlepaddlenlp |
| autre | Vous vous inquiétez de la rédaction chinoise de la Saint-Valentin? Les mots d'amour paddlehub sont générés pour vous (l'article contient la loterie chinoise de la Saint-Valentin) | Paddlepaddlehub | Plus de cas de paddlehub |
| autre | Détection des défauts de PCB basé sur Paddledletection | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Suivi des piétons simples / multi-objectifs basés sur Baidu Paddlepaddle (ligne de base non officielle) | Développeur Bit Kada | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Paddlelite Raspberry Pi de 0 à 1: Hardhat Detection Small Car Deployment (I) | Le kang sur l'abîme du développeur | Plus de caisses à pagaie |
| autre | PADDLEX, PP-YOLO: vous apprenez étape par étape pour former, crypter et déployer des modèles de détection cible | Le kang sur l'abîme du développeur | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Reconnaissance de la voix chinoise | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Reconnaissance chinoise OCR en un clic paddlehub (modèle ultra-léger 8,1m, populaire) | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Réparation d'images de la vieille ville de Pékin | Paddlepaddlegan | Plus de caisses pagayganes |
| autre | Le secret des poètes de la dynastie des chansons récitant des poèmes - Paddlegan réalise une synthèse précise des lèvres | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | La reconnaissance du code de vérification est obtenue via OCR | OFFICIER PADDLE PADDLE | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Reconnaissance chinoise OCR en un clic paddlehub (modèle ultra-léger 8,1m, populaire) | Paddlepaddlehub | Plus de cas de paddlehub |
| autre | L'ensemble du processus, comprenez la segmentation d'image basée sur Paddlepaddle à partir de zéro | Développeur nanting03 | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Prévisions de charge 0,1 | Développeur GaomaoSheng0 | Plus de caisses à pagaie |
| autre | Ai réalise que l'ombre joue et hérite de l'art disparu | Développeur Zohar | Plus de caisses à pagaie |
| autre | 『Camp d'enregistrement de 7 jours d'apprentissage en profondeur』 Détection de points clés du visage | Développeur TC.Long | Plus de caisses à pagaie |
| Apprentissage du renforcement | L'algorithme DDPG est appliqué au trading quantitatif en bourse | Promoteur | Plus de caisses à pagaie |
| Direction technique | Cas universitaires | source | Plus de contenu |
|---|---|---|---|
| Apprentissage automatique | Classification de l'iris | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Réseau neuronal à action | Prévisions de prix de la maison de Boston | Développeur AistudioHelper | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Reconnaissance de chiffres manuscrits | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Classification des chats et des chiens | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Application du réseau de classification d'image VGG dans une tâche de reconnaissance multi-expression | Développeur Jerry | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Classification d'image-Resnet | Les développeurs sont stupides | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Utilisez Paddlepaddle pour implémenter la classification des images - SE_RESNEXT | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Comprendre profondément le transformateur-vit, le deit dans la classification de l'image | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Transformateur Swin | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification d'image | Petit échantillon d'apprentissage (apprentissage à quelques coups) | Développeur Deepgege | Plus de caisses à pagaie |
| Segmentation d'image | Masque de segmentation d'instance classique Masque RCNN | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Segmentation d'image | Paddleseg_deepLabv3 + | Paddlepaddleseg | Plus de caisses à pagaie |
| Segmentation d'image | DeepLabv3 + Implémentation basée sur Paddlepaddle | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Détection d'image | Advanced Deep Learning - Détection d'objets | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Détection d'image | Une explication détaillée de l'algorithme de détection d'objet Yolov3 | Développeur Aistudio96069 | Plus de caisses à pagaie |
| Détection d'image | Application du modèle de transformateur Detr dans le champ CV dans la tâche de détection d'objet | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification vidéo | Classification vidéo TSN | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification vidéo | Paddle2.1 implémente le modèle classique de la compréhension vidéo - TSM | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification vidéo | Implémentez la classification vidéo basée sur l'attention et le BI-LSTM | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Classification vidéo | TimesFormer réelle compréhension vidéo du modèle de transformateur dans le champ CV | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| Gan | Comprendre le GaN classique des réseaux adversaires génératifs dans un article (dynamique graphique, visualdl2.0) | Développeur Futuresi | Plus de caisses à pagaie |
| Gan | Stargan, Attgan, Algorithme Stgan basé sur Paddlepaddle | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| OCR | Reconnaissance de texte-CRNN | Développeurs | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Mettre en œuvre 9 tâches de colle basées sur Ernie | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Application du modèle XLNET dans le champ NLP dans l'analyse des sentiments | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Application du modèle Ernie dans la compréhension de la lecture dans le domaine de la PNL | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Application d'Electra dans le champ NLP dans la prédiction des symboles | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Application du transformateur dans le champ NLP dans la traduction automatique | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | 【Match de paddle】 Questions Iflytek - Chine Question Simility Challenge 0.9 + Baseline | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| PNL | Implémentez Bert avec Paddlepaddle | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Multimodal | 【Clip à palette】 Quoi que vous écrivez, il dessine, un petit peintre qui vous appartient | Palette | Plus de caisses à pagaie |
| Apprentissage du renforcement | Du code à la compréhension du papier et à la reproduction de l'algorithme MADDPG (PARL) | Développeur M. Zheng_ | Plus de caisses à pagaie |
| recommander | [Estimation du taux de clics basé sur le modèle DeepFM] (https://github.com/paddlepaddle/awesome-eeplearning/tree/master/examples/deepfm pour la prédiction CTR) | Paddleedu | Plus de caisses à pagaie |
| recommander | Films recommandés basés sur DSSM | OFFICIEL AIStudio | Plus de caisses à pagaie |
| Distillation des connaissances | Expérience de distillation SSLD basée sur CIFAR100 | Paddleclas | Plus de caisses à pagaie |
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| champ | Cas de concurrence | source | introduire |
|---|---|---|---|
| Apprentissage automatique | 【Paddle Game】 Prénommé de prêt personnel Prévision de la ligne de base + 0,607 | Développeur W5688414 | DataFountain Personal Loan Default Prévisions, reportez-vous à la base officielle et utilisez la pagaie pour améliorer |
| PNL | 【Match de paddle】 Questions Iflytek - Chine Question Simility Challenge 0.9 + Baseline | Paddleedu | La similitude de problème de problème de la version paddle de la version paddle, en utilisant Paddlenlp pour terminer la tâche d'évaluation de la similitude des problèmes grâce à un réglage fin des modèles pré-formés |
| PNL | Reconnaissance émotionnelle à base de paddlehub des internautes pendant l'épidémie | Développeur Cchan | Ce projet est une solution à la compétition de reconnaissance émotionnelle des internautes pendant l’épidémie. Paddlehub et Ernie ont été utilisés pour identifier les émotions dans les textes de Weibo pendant l'épidémie. |
| PNL | 【Paddle Game】 Revue de produit Concours d'extraction d'opinion de base | Développeur W5688414 | La ligne de base de la concurrence d'extraction de la revue de produit de Bert de Datafountain, ajoutant de la méthode d'optimisation |
| PNL | 【Paddle Game】 Screen personnage de reconnaissance émotionnelle Précision de base 0.676 | Développeur W5688414 | Histoires de la reconnaissance émotionnelle de personnage de base, en utilisant le modèle Bert |
| voix | 【Jeu de paddle】 Synthèse téléphonique | Développeur XYZ_916 | 2021 Xinwang Bank Intelligent Voice Concours Concours de base. En 2021.11.17, ce plan est le premier du score total et le second de la liste des travaux. |
| Cv | Défi de reconnaissance du texte de la scène chinoise BASELINE | Xiaodu Aistudio | Le projet de référence du défi de reconnaissance du texte de la scène chinoise, utilisé pour référence par les candidats |
| Cv | 【Paddle Game】 Concours de concours de reconnaissance OCR de police manuscrite | Développeur Pink Peach | 2021 Concours mondial d'innovation de l'intelligence artificielle, concours de concours de reconnaissance de police de police manuscrite |
| Cv | 2020 CCF BDCI: Réglage de la télédétection de la segmentation de l'image de l'image | Développeur LXASTRO | 2020 CCF BDCI: Bibliothèque de modèles de base pour la segmentation des tracés d'image de télédétection, y compris les méthodes de formation du modèle de base et les scripts d'évaluation de la compétition. |
| Cv | Le 3e China AI + Innovation and Entrepreneurship Concours: Le plan n ° 1 pour le concours de positionnement cible d'apprentissage semi-supervisé | Développeur Zhang Ya Dance | Le premier plan pour le concours de positionnement de la cible d'apprentissage semi-supervisé a partagé le score de la liste A 0,81425 et le score B-list 0,80428 |
| Exploration de données | 【Game de pagayage】 Competition électronique de diagnostic intelligent BASELINE-0.6765 | Développeur W5688414 | Concours de diagnostic intelligent AIWIN ECG |
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| produit | Cours vidéo | Documents d'étude |
|---|---|---|
| Paddlegan | Générer le camp d'enregistrement de sept jours pour le réseau contradictoire | |
| Paddleocr | Explication du gadget d'étiquetage automatique de l'OCR, interprétation du modèle OCR pratique de 3,5 M ultra-léger, application et déploiement de l'OCR pratique | |
| Paddleclas | Cours en direct de la série Paddleclas | |
| Paddledection | Camp d'enregistrement de détection cible de 7 jours | |
| Paddlex | Explication détaillée de la tâche de segmentation des instances Paddlex, explication détaillée de la tâche de détection d'objet Paddlex, explication détaillée de la tâche de segmentation sémantique Padlex, explication détaillée de la tâche de classification d'image Paddlex, guide de fonctionnement du client Padlex, paddlepaddle Full Process Development Tool | |
| Paddlehub | Tutoriel à portée de main pour convertir les modèles Paddlehub | |
| Vdl | Les outils d'analyse visuelle aident le développement rapide des algorithmes d'IA et la démonstration pratique du visuel et du réglage des algorithmes d'apprentissage en profondeur | |
| API de haut niveau | L'API de haut niveau vous aide à démarrer rapidement avec l'apprentissage en profondeur | |
| Paddlenlp | Traitement du langage naturel basé sur l'apprentissage en profondeur |
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Merci beaucoup d'avoir utilisé ce projet. Si vous avez des suggestions ou des commentaires pendant l'utilisation, vous pouvez nous donner des commentaires sur le problème ou nous contacter en scannant le code QR ci-dessous. Les développeurs de paddlepaddle sont très heureux de pouvoir vous aider et avoir des discussions de communication et techniques plus approfondies avec vous.
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La maturité continue de ce projet ne peut pas être séparée de la contribution de tous les développeurs. Si vous êtes intéressé à partager les connaissances en profondeur, vous êtes les bienvenus pour nous contribuer et bénéficier à plus de développeurs.
Ce projet accueille toute contribution et suggestion, et la plupart des contributions exigent que votre accord au contrat de licence des participants (CLA) déclare que vous avez le droit et nous autorise réellement à utiliser votre contribution.
PIP Installer pré-engagement
Installation de pré-engagement
Après avoir ajouté le code modifié, le fichier modifié est spécifique au code. Le pré-engagement ajustera automatiquement le format de code et l'exécutera une fois. Le commit suivant n'a plus besoin d'être exécuté. Pour plus de détails, veuillez vous référer au processus de demande de soumission d'appartenance impressionnant.
Voici une liste de contributeurs impressionnants de profondeur: Yang Zhou, Niki_173, Twelveeeeee, Buriedms, Aqourarea, Zhangjin12138, Rerny, Liucongnlp, LemonCherryfu, Lutianhao
