‍‍众所周知，实时目标检测(Real-TimeObjectDetection)一直由YOLO系列模型主导。飞桨在去年3月份推出了高精度通用目标检测模型PP-YOLOE，同年在PP-YOLOE的基础上提出了PP-YOLOE+。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继PP-YOLOE提出后，MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet等模型先后被提出，一直迭代到今年开年的YOLOv8。而我们一直在思考，实时目标检测器除了YOLO是否还有其他技术路线可以探索呢？YOLO检测器有个较大的待改进点是需要NMS后处理，其通常难以优化且不够鲁棒

张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）飞桨使用张量（Tensor）来表示神经网络中传递的数据，Tensor可以理解为多维数组，类似于Numpy数组（ndarray）的概念。与Numpy数组相比，Tensor除了支持运行在CPU上，还支持运行在GPU及各种AI芯片上，以实现计算加速；此外，飞桨基于Tensor，实现了深度学习所必须的反向传播功能和多种多样的组网算子，从而可更快捷地实现深度学习组网与训练等功能。Tensor必须形如矩形，即在任何一个维度上，元素的数量必须相等，否则会抛出异常Tensor的创建指定数据创建importpaddle#创建类

‍‍生成式人工智能热潮席卷全球，算法创新成为AI突破发展的关键，推动实体经济高质量增长。4月25日，第二届广州·琶洲算法大赛正式启动，广州市政府主办、百度飞桨等联合承办，广召天下算法英雄，加快“琶洲算谷”建设。百度飞桨与文心大模型构筑产业智能化基座，为此次大赛提供技术支撑，联合各方生态力量，推动AI大规模应用。启动仪式汇聚了来自政产学研各界嘉宾和算法专家。中国科学院院士、计算机科学家、数学家张景中，中国工程院院士倪光南，中国科学院院士钱德沛，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰等进行致辞，均表达了对人工智能发展基础软件、算法创新的高度重视。百度副总裁杨兆明现场参与了大赛

手写数字识别任务用于对0~9的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。使用pip工具安装matplotlib和numpypython-mpipinstallmatplotlibnumpy-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simplepython-mpipinstallpaddlepaddle==2.4.2-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleD:\OpenSource\PaddlePaddle>python-mpipinstallmatplotlibnumpy-ihttps://mirror.

百度飞桨的公开文件非常少，主要靠AIStudio的说明文档，但是该文档没有给出在pycharm上使用的方法，虽然AIStudio提供了免费编程的云资源，甚至也有GPU免费资源，但是经常电脑上是连接不上的。我的建议是用pycharm编写程序，程序没问题时或者AIStudio能够进行程序运行时，再导入。具体步骤如下：pipshowpip--查看PIP版本，如果是最新版本23.0可直接安装，如果不是，建议先升级，其他版本很容易出问题。这个地方需要尤其注意的是，pycharm建设的项目Python解释器只能为python3.8及以下，目前paddlepaddle不支持3.10等解释器！！！为此我浪费好

模块划分项目管理我的项目新建项目步骤1、点击新建项目，根据新建项目弹窗进行信息填写名称、描述、选择任务类型、选着工作路径后创建。步骤2、创建后选择数据集，这里的数据选项在数据集管理/我的数据集模块中创建，选择完成后即点击下一步，该处提供了对数据集的预览按钮，点击查看即可。步骤3、进行参数配置，参数配置完成后即可点击启动训练。该处其他参数可根据解释进行配置，其中注意**批大小（batchsize）**需要根据宿主机实际硬件条件进行配置，此前测试出现过参数值太大但硬件条件不够导致训练失败的情况。启动训练后该界面会对训练进度的各项参数和日志进行监测。而且paddleX集成了VisualDL，可对训练

AIGC(AIGeneratedContent)，即通过人工智能方法生成内容，是当前深度学习最热门的方向之一。其在绘画、写作等场景的应用也一直层出不穷，其中，AI绘画是大家关注和体验较多的方向。Diffusion系列文生图模型可以实现AI绘画应用，其一经推出就受到广泛关注，开启了一波“全民调教AI作画”的潮流，激起了大量的应用需求。与此同时，百度推出的知识增强跨模态大模型——文心ERNIE-ViLG2.0在AI作画领域取得新突破。该模型在文本生成图像公开权威评测集MS-COCO和人工盲评上均超越了StableDiffusion、DALL-E2等模型，当前在该领域取得了最好的效果，在语义可控性、

一、背景介绍在介绍自动并行之前，我们思考一下为什么需要自动并行？一方面现在有着不同的模型结构，另一方面还有各种各样的并行策略，两者之间一般是多对多的映射关系。假设我们能实现一个统一的模型结构满足各种任务需求，那么我们的并行策略是不是在这种统一的模型结构上实现收敛？答案是否定的，因为并行策略不仅仅跟模型结构相关，还跟模型的规模以及实际使用的机器资源息息相关。这就体现出自动并行的价值，它的目标是：用户给定一个模型和所使用的机器资源后，能够自动地帮用户选择一个比较好或者最优的并行策略来高效执行。这里罗列了个人感兴趣的一些工作，不一定完整，想跟大家讨论一下自动并行的现状和历史。大概分了几个维度：第一个

版本信息：Python：      3.10.9 (原打算用3.11.1版本，后来发现飞桨最高支持到3.10版本)paddlepaddle：  2.4.1paddlenlp：     2.4.1（最新版是2.5.0，由于一直报错，降级到2.4.1）seqeval：      1.2.2测试过程：准备学习一下paddlenlp于是按照官方的说明进行安装，使用官方提供的代码进行测试，测试代码：信息抽取frompprintimportpprintfrompaddlenlpimportTaskflowschema=['时间','选手','赛事名称']#Definetheschemaforentitye

版本信息：Python：      3.10.9 (原打算用3.11.1版本，后来发现飞桨最高支持到3.10版本)paddlepaddle：  2.4.1paddlenlp：     2.4.1（最新版是2.5.0，由于一直报错，降级到2.4.1）seqeval：      1.2.2测试过程：准备学习一下paddlenlp于是按照官方的说明进行安装，使用官方提供的代码进行测试，测试代码：信息抽取frompprintimportpprintfrompaddlenlpimportTaskflowschema=['时间','选手','赛事名称']#Definetheschemaforentitye