paddlepaddle7日训练营技术总结心得
作为一个几乎从未了解过深度学习的技术小白，只在做项目时听说过学长使用CNN网络等，在本次飞桨举办的0基础小白学深度学习的课程中可谓是受益匪浅。
飞桨(PaddlePaddle) 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。飞桨源于产业实践，始终致力于与产业深入融合。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，服务 150 多万开发者，与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成 AI 赋能。
深度学习的应用可以说已经基本渗入到我们每一个人的身边，不论是图像识别还是语音机器人，都有它的身影。
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第一天是利用爬虫和pyecharts绘制新冠肺炎疫情地图及统计饼图。总体来说并未涉及到网络使用。 - day02
手势识别。使用DNN全连接网络 - day03
车牌识别 第一次接触到卷积核，卷积层的概念，还是比较易懂明白的 - day04
- 口罩分类 对模型进行训练以分辨人是否戴口罩，精确度可达到1。
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第5天的比赛接触到了paddle hub，大大降低了新人入门的门槛，更为方便操作 - day06
paddleslim的入门，老师讲解了关于蒸馏，NAS模型等理论知识。
paddlepaddle作为一个国产的深度学习框架，全中文api很好的满足了入门小白看不太懂英文官方文档的尴尬，而且环境安装简单，容易入门。
总的来说，paddlepaddle和百度aistudio作为我的深度学习入门老师，使我对这一知识产生极大兴趣并将坚持学习下去。
PS（GPU资源免费使用！！！就是要靠运气去抢…）