开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call(八) 开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call(八)在当前的人工智能应用落地中,开源模型提供了丰富的资源和素材,使得开发者能够快速地构建功能强大的应用。今天我们将深入探讨Spring AI中的Function Call功能,学习如何在项目中应用该功能以及相关的代码示例 后端 2024年09月22日 0 点赞 0 评论 49 浏览
手把手教你使用Tensorflow2.7完成人脸识别系统,web人脸识别(Flask框架)+pyqt界面,保姆级教程 手把手教你使用TensorFlow 2.7完成人脸识别系统(Web + PyQt界面)在本教程中,我们将使用TensorFlow 2.7构建一个简单的人脸识别系统,并使用Flask框架创建Web接口,以及使用PyQt创建图形用户界面。整个过程分为几个步骤:环境准备、模型训练、Flask API实现 前端 2024年10月19日 0 点赞 0 评论 30 浏览
Tensorrt安装及使用(python版本) TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理库,旨在提升深度学习模型在NVIDIA GPU上的推理速度。TensorRT支持多种模型格式,包括ONNX、TensorFlow和PyTorch模型等。本文将介绍如何在Python环境中安装和使用TensorRT。一、安装TensorRT 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 33 浏览
【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、 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 60 浏览
阿布量化:基于 Python 的量化交易框架 阿布量化:基于 Python 的量化交易框架在金融市场中,量化交易因其科学性、系统性和自动化逐渐受到投资者的青睐。阿布量化是一个基于Python的量化交易框架,它为开发、测试和实施量化交易策略提供了强大的工具。本文将介绍阿布量化的基础知识,以及如何使用Python编写简单的量化交易策略。1. 阿 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 56 浏览
开源模型应用落地-业务整合篇-Springboot集成Netty(三) 开源模型应用落地-业务整合篇-SpringBoot集成Netty(三)在前两篇文章中,我们讨论了如何在SpringBoot中集成Netty,以及如何使用Netty作为一个异步的网络通信框架。本篇文章将深入探讨如何在实际的业务场景中利用SpringBoot与Netty的结合,实现高效的数据处理和业务 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 72 浏览
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程 在深度学习的领域中,PyTorch是一个非常流行的框架,它能够高效地支持GPU进行计算。对于安装支持GPU的PyTorch,我们需要确保系统中安装了CUDA和cuDNN。本文将介绍如何在系统中安装支持CUDA 12.1的PyTorch,并给出详细步骤和示例代码。一、前期准备在安装PyTorch之 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 22 浏览
空安全编程的典范:Java 8中的安全应用指南 空安全编程的典范:Java 8中的安全应用指南在现代软件开发中,空指针异常 (NullPointerException) 是导致应用程序崩溃的常见原因之一。尤其在Java程序中,空安全编程是必不可少的。随着Java 8的发布,新增的特性如Optional类大大增强了处理空值的能力,减少了空指针异常 后端 2024年10月07日 0 点赞 0 评论 35 浏览
nnUNet保姆级使用教程!从环境配置到训练与推理(新手必看) nnUNet是一个用于医学图像分割的深度学习框架,相比其他分割网络,它具有自动化配置、自适应训练和良好的泛化能力。本文将介绍nnUNet的环境配置、训练和推理过程,供新手参考。一、环境配置nnUNet依赖于多个Python库和工具,首先确保你安装了Python 3.6及以上版本和pip。以下是推 后端 2024年10月17日 0 点赞 0 评论 23 浏览
python pytorch-GPU 环境搭建 (CUDA 11.2) 在深度学习领域,使用GPU加速计算可以显著提高模型训练的速度和效率。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它支持GPU加速。本文将介绍如何在本地环境中搭建PyTorch的GPU环境,特别是使用CUDA 11.2。环境准备首先,我们需要确保系统中安装了合适的CUDA版本和显卡驱动。可以通过NVI 后端 2024年10月11日 0 点赞 0 评论 13 浏览