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1. 每个教程文件夹的目录结构如下：
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- data：存放下载的数据、模型，以及下载脚本。预处理后的数据（可选）也放于此。
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- data：存放下载的数据、模型、下载脚本。预处理后的数据（可选）和`train.list`等也放于此。
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- image：存放图片。需大小适中，img/png格式，且命名不能采用1.img等无法说明该图内容的方式。
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- README.md：中文教程。
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- src：存放模型配置`.py`，训练和预测脚本`.sh`，预处理脚本（可选）等。注意：上传的`.sh`文件必须为可执行文件。
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| ... | ... | @@ -8,11 +8,17 @@ |
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- 背景介绍：包括历史回顾和问题定义。
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- 效果展示：即效果示例图（该小节可选）。
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- 模型概览：介绍该教程涉及到的模型，包括对应的公式（不需要推导过程）和模型展示图。
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- 数据准备：介绍数据集，以及如何进行预处理。
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- 训练模型：在Paddle上是怎样训练模型的。
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- 模型配置说明：根据模型概览，对应说明配置内容。
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- 训练命令及结果
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- 应用模型：在Paddle上是怎样应用模型的。
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- 数据准备：子标题如下，其中两个可选。
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- 数据介绍与下载
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- 用户自定义数据集（可选）：介绍如何组织用户自定义的数据集，该小节可选。
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- 数据预处理（可选）
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- 提供数据给PaddlePaddle：介绍`dataprovider.py`，需贴出代码。
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- 模型配置说明：训练模型/应用模型都写在一个配置（`.py`）中。下设三个子标题，需对应贴出代码。
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- 数据定义：介绍`define_py_data_sources2`的使用。
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- 算法配置：介绍`settings`的使用。
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- 模型结构：根据模型概览，详细介绍是如何配置的。
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- 训练模型：在Paddle上是怎样训练模型的，介绍训练命令及结果。
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- 应用模型：在Paddle上是怎样应用模型的，介绍应用命令及结果。
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- 总结
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- 参考文献：使用[谷歌学术搜索](https://scholar.google.com/schhp?hl=zh-CN)中的GB/T 7714格式。
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