人工智能

AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营-电商可视分析

AI驱动TDSQL-C Serverless数据库技术实战营-电商可视分析随着电商行业的迅猛发展,数据的产生和积累也呈指数级增长。如何有效地分析和利用这些数据,以实现业务的持续增长,成为了各大电商平台面临的重要挑战。为此,AI驱动的数据库技术成为了关键的解决方案,其中TDSQL-C Serverl

以文档处理为例:豆包API调用教程

豆包API调用教程:文档处理案例豆包API是一款强大的文档处理工具,可以帮助开发者快速处理各种文档格式,包括OCR文本识别、文档转换、语义理解等功能。在本文中,我们将以文档处理为例,介绍如何调用豆包API,并附上代码示例。一、前期准备在开始之前,您需要完成以下准备工作:注册豆包账号:访问豆

【机器学习】Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战

Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战近年来,随着机器学习技术的不断发展,大型预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。Google推出的Gemma2便是这样一个有影响力的开源大模型。本文将介绍Gemma2的原理、微调训练方法及推理部署的实战示例。一、

Java Deeplearning4j:构建和训练卷积神经网络(CNN)模型

在深度学习的领域中,卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像处理任务的网络架构。Java中的Deeplearning4j框架为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来构建和训练CNN模型。本文将介绍如何使用Deeplearning4j构建一个简单的卷积神经网络,并进行训练和评估。环境准备在开始之

Java Deeplearning4j:构建和训练多层感知器(MLP)模型

使用DeepLearning4j构建和训练多层感知器(MLP)模型随着深度学习的快速发展,Java也逐渐成为了一个重要的深度学习框架的支持语言。DeepLearning4j(DL4J)是一个开源的深度学习库,专为Java和Scala设计,适合于构建和训练深度神经网络。在这里,我们将一起探讨如何使用

轨迹规划 | 图解最优控制LQR算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

轨迹规划与LQR算法在机器人控制和自动驾驶等领域,轨迹规划是一个至关重要的任务。它主要涉及在已知环境中,规划出一条最佳路径,以使得移动体能够安全、高效地到达目标位置。最优控制理论中的线性二次调节器(LQR,Linear Quadratic Regulator)是一种常用的方法,用于解决线性系统的最

【Python】探索 TensorFlow:构建强大的机器学习模型

探索 TensorFlow:构建强大的机器学习模型TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,由 Google Brain 团队开发。它提供了一系列功能强大的工具,使得构建和训练机器学习模型变得更加方便和高效。本文将探索 TensorFlow 的基本使用方法,并通过示例构建一个简单的神经网络模

Java Deeplearning4j:NDArray数据结构

Java Deeplearning4j中的NDArray数据结构在深度学习的领域中,数据结构的选择对于算法的实现和模型的性能有着至关重要的影响。Deeplearning4j是一个为Java和Scala设计的开源深度学习库,其中NDArray(N维数组)是其核心的数据结构之一。NDArray主要用于

全面认识AI Agent,一文读懂AI智能体的架构指南

全面认识AI Agent,一文读懂AI智能体的架构指南随着人工智能技术的快速发展,AI智能体(AI Agent)在各个领域中的应用愈发广泛。AI智能体是一种能够自主进行决策、执行任务的程序,通常用于模拟人类的行为和思维。本文将全面介绍AI智能体的架构,帮助读者深入理解其工作原理,并通过简单的代码示

Python酷库之旅-第三方库Pandas(061)

在数据科学和数据分析的领域,Pandas无疑是一个非常强大的Python库。它提供了高效而灵活的数据结构,用于数据的处理和分析。无论是简单的数据读取、清理,还是复杂的数据分析,Pandas都展现出其强大的能力。Pandas库简介Pandas主要提供了两种数据结构:Series和DataFrame