GoAI

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GoAI no introduction.

gaohongwei1216@163.com
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    GoAI / 清洗数据脚本 forked from LLM-Data-Team / 清洗数据脚本

    脚本主要用于大模型语料的采样和各种清洗任务

    GoAI / PaddleOCRSharp

    PaddleOCRSarp是一个基于百度飞桨PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的OCR工具类库。包含文本识别、文本检测、表格识别功能。本项目针对小图识别不准的情况下做了优化,比飞桨原代码识别准确率有所提高。 包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测。

    GoAI / chinese_license_plate_generator forked from qing / chinese_license_plate_generator

    中国车牌号码模拟生成器

    GoAI / AIAS forked from Calvin / AIAS

    AIAS (AI Acceleration Suite) - 人工智能加速器套件。提供: 包括SDK,平台引擎,场景套件在内,合计超过100个项目组成的项目集。

    GoAI / Bigdata_Eshop

    本项目分别电商数据统计模块及业务采集及数仓搭建模块,利用hive统计每个区域热门商品进行统计;依据业务数据实现离线业务数仓搭建。

    GoAI / tianruoocr-cl forked from 唉可悲 / tianruoocr-cl

    天若ocr开源版本的本地版,采用Chinese-lite和paddleocr识别框架

    GoAI / Spark-Movie

    Spark电影数据分析实战,利用spark开发针对用户观影等历史行为数据进行采集、分析和展示

    GoAI / area-hot-product

    :tada: 分析各区域热门商品 —— 使用 Flume 采集数据,MapReduce 或 Spark Core 进行数据清洗,最后使用 Hive 或 Spark SQL 进行数据的分析和处理。

    GoAI / mindspore forked from MindSpore / mindspore
    Closed

    MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

    GoAI / models forked from MindSpore / models

    Models of MindSpore

    GoAI / crnn_ctc-centerloss forked from chenhaohan88 / crnn_ctc-centerloss

    ctcloss + centerloss crnn text recognition

    GoAI / PaddleOCR forked from Solar.Lee / PaddleOCR

    基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。

    GoAI / coggle forked from turkeymz / coggle

    coggle各月份学习打卡

    GoAI / pytorch-doc-zh forked from OpenDocCN / pytorch-doc-zh

    PyTorch 中文教程

    GoAI / ML_algorithm

    机器学习SVM、LR、Kmeans、NB、NN等算法实例代码,后续更新

    GoAI / competition-baseline forked from Coggle / competition-baseline

    数据竞赛Baseline & Topline分享

    GoAI / 推荐系统 forked from 啦啦村大帅 / 推荐系统

    GoAI / Flink 电商用户行为统计 forked from 孟凡霄 / Flink 电商用户行为统计

    项目主要模块 基于对电商用户行为数据的基本分类,我们可以发现主要有以下三个分析方向: 1. 热门统计 利用用户的点击浏览行为,进行流量统计、近期热门商品统计等。 2. 偏好统计 利用用户的偏好行为,比如收藏、喜欢、评分等,进行用户画像分析,给出个 性化的商品推荐列表。 3. 风险控制 利用用户的常规业务行为,比如登录、下单、支付等,分析数据,对异常情况 进行报警提示。

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