摘要：
一、DL4J框架概述 Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。它由Skymind公司开发并维护，旨在将深度学习技术应用于大规模商业应用。DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（R 阅读全文
posted @ 2025-03-09 13:07
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一、引言：大模型与Java的交汇 近年来，大模型技术在人工智能领域迅速崛起，成为推动智能应用发展的核心力量。与此同时，Java作为一种历史悠久且广泛应用于企业级开发的编程语言，凭借其强大的生态系统、跨平台特性和稳定性，一直是软件开发领域的中流砥柱。随着大模型技术的普及，Java与大模型的结合成为了一 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:53
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一、CNN的基本结构 CNN的核心在于其独特的网络结构，能够高效地处理图像等具有网格结构的数据。以下是CNN的基本结构和代码示例。 （一）卷积层（Convolutional Layer） 卷积层是CNN的核心组件，通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征。卷积操作能够捕捉输入数据中的局部模式，例如图 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:35
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第一章：神经网络的起源与发展 1.1 早期探索：模仿生物神经元 神经网络的概念源于对生物神经系统的模仿。1943年，麦卡洛克和皮茨提出了第一个神经元模型，奠定了神经网络的理论基础。这种模型通过简单的阈值逻辑模拟神经元的激活过程。 代码示例：简单的麦卡洛克-皮茨神经元模型 def mcp_neuron 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:22
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1. 引言 大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展，广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等任务。然而，这些模型的性能、可靠性和安全性需要通过严格的评估来验证。评估不仅帮助我们了解模型的优势和不足，还为模型的优化和改进提供了方向。 本教程将详细介绍如何评估一个预训练语言模 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:00
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一、AI推理引擎工具 SGLang 高性能推理引擎，专为高并发场景设计，支持多GPU部署，适合企业级应用。 VLLM 高效推理引擎，专注于大规模在线服务，支持多GPU加速，适合需要快速推理的场景。 LLaMA.cpp 轻量级推理框架，适合边缘设备和资源受限的场景。 摩尔线程 AI 推理套件 包含 M 阅读全文
posted @ 2025-03-09 11:48
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国际平台 Google Colab 特点：基于云端的交互式编程环境，支持Jupyter Notebook，与Google Drive集成，适合机器学习和数据分析。 资源：提供多种GPU选项，如Nvidia K80、T4、P4和P100，显存约15GB。 使用限制：单次使用时长最多12小时，空闲超时为 阅读全文
posted @ 2025-03-09 11:03
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一、引言 随着物流行业的快速发展，企业和客户对物流信息的需求日益增加。传统的咨询服务往往依赖于人工客服，效率低下且成本较高。智能问答系统作为一种高效的自动化解决方案，能够快速响应用户问题，提供准确的信息，从而提升用户体验和服务效率。本项目旨在设计并实现一个针对物流行业的智能问答系统，通过结合自然语言 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:48
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1. 数据预处理 数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。 1.1 医学文本的标注 标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:36
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摘要：
基于倒排索引与语言模型的问答系统 1. 系统概述 问答系统是一种智能工具，能够根据用户输入的问题，从文档集合中检索相关信息并生成准确的回答。它广泛应用于企业知识库、学术文献检索、客户服务等领域。本系统通过结合倒排索引和语言模型，实现了高效的知识检索和自然语言理解能力。 2. 系统架构 本系统由以下模 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:18
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摘要：
一、技术进展 （一）大模型技术的崛起 大模型（Large Language Models，LLMs）的出现是自然语言处理（NLP）领域的一次重大突破。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练，学会了语言的模式、语法和语义，从而能够生成自然、流畅的文本。例如，基于Transformer架构的大型文档提取 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:09
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