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  1. 二進制
      .DS_Store
  2. 二進制
      DataAnnotation/.DS_Store
  3. 7 11
      README.md

二進制
.DS_Store


二進制
DataAnnotation/.DS_Store


+ 7 - 11
README.md

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-飞桨全流程开发客户端,集成飞桨核心框架、模型库、工具及组件等核心模块,打通深度学习开发全流程。不仅提供一键安装的客户端,开源开放的技术内核更方便您根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。
+飞桨全流程开发工具,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。
 
-PaddleX由PaddleX Client可视化前端和PaddleX Core后端技术内核两个部分组成
+为了帮助开发者更好的了解飞桨的开发步骤以及所涉及的模块组件,进一步提升项目开发效率,我们还为开发者提供了基于PaddleX实现的图形化开发界即可面示例,用户可以基于该界面示例进行改造,开发符合自己习惯的操作界面。开发者可以根据实际业务需求,直接调用、改造PaddleX后端技术内核来开发项目,也可使用图形化开发界面快速体验飞桨模型开发全流程
 
-PaddleX Client是提升项目开发效率、有效降低深度学习应用中繁杂的配置成本的前端模块,帮助开发者快速完成深度学习模型全流程开发。开源开放的后端技术内核--PaddleX Core,为开发者提供了基于飞桨核心框架的全流程应用API,在集成飞桨模型库、工具组件的基础上,提供更高层、简洁的开发方式。开发者可以根据实际业务需求,选择使用可视化前端,或直接调用PaddleX Core后端技术内核进行任务开发或软件集成。
-
-PaddleX不仅打通了深度学习开发的全流程、提供可视化开发界面, 还保证开发者可以直接灵活地使用底层技术模块。
-
- 我们诚挚地邀请您前往 [官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)下载试用PaddleX可视化前端,并获得您宝贵的意见或开源项目贡献。
+ 我们诚挚地邀请您前往 [官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)下载试用PaddleX可视化前端,并提出您的宝贵意见或贡献项目。
 
 
 
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 * <a href="#1">**产品特性**</a>
 * <a href="#2">**PaddleX Client可视化前端**</a>
-  1. <a href="#a">下载客户端</a>
+  1. <a href="#a">下载可视化前端</a>
   2. <a href="#b">准备数据</a>
   3. <a href="#c">导入我的数据集</a>
   4. <a href="#d">创建项目</a>
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 3. **本地一键安装**
 
-提供兼容Windows、Mac、Linux多平台的客户端,同时支持NVIDIA GPU加速深度学习训练。无需繁琐的前置依赖,一键安装,开箱即用。本地开发、保证数据安全,高度符合产业应用的实际需求。
+高度兼容Windows、Mac、Linux系统,同时支持NVIDIA GPU加速深度学习训练。本地开发、保证数据安全,高度符合产业应用的实际需求。
 
 4. **教程与服务**
 
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 ## <a name="2">PaddleX Client可视化前端</a>
 
-**<a name="a">第一步:下载客户端</a>**
+**<a name="a">第一步:下载</a>**
 
 您需要前往 [官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex)填写基本信息后下载试用PaddleX可视化前端
 
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 4. **我可以在服务器或云平台上部署PaddleX么?**
 
-   PaddleX Client是一个适配本地单机安装的客户端,无法在服务器上直接进行部署,您可以直接使用PaddleX Core后端技术内核,或采用飞桨核心框架进行服务器上的部署。如果您希望使用公有算力,强烈建议您尝试飞桨产品系列中的 [EasyDL](https://ai.baidu.com/easydl/) 或 [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)进行开发。
+   当前PaddleX 可视化前端是一个适配本地单机安装的Client,无法在服务器上直接进行部署,您可以直接使用PaddleX Core后端技术内核,或采用飞桨核心框架进行服务器上的部署。如果您希望使用公有算力,强烈建议您尝试飞桨产品系列中的 [EasyDL](https://ai.baidu.com/easydl/) 或 [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)进行开发。