最近Java老师给我们安排了一个实验，内容如下： 鉴于要实现的功能比较简单，我写了三个jsp页面，第一个是login.jsp，就是登录页面，第二个是cotainer.jsp,主页面，包括各种功能按钮，第三个是view页面，用来显示聊天信息。其中view.jsp是使用include指令嵌入到cotainer.jsp中的（用iframe也可以，但是iframe能不用就尽量不用）下面是三个jsp页面的代
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2024-07-17 06:01:11
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前言之前的教程中，有同学要求将讲解的代码开源，以方便使用。本文将会用最精简的框架去介绍来自顶级公司的pytorch模型的整个框架及流程，并整理开源为通用的模型框架，供研究使用。（如果你还没有阅读过之前的基础知识，建议通过传送门大概了解一下。）本文的模型框架主要来源于谷歌的BERT开源代码、大名鼎鼎的Huggingface、AllenNlp以及Albert中文版等，通读完这些代码，你会发现有很多相似
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2024-09-21 22:28:09
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做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
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2024-05-13 13:57:08
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# 基于Python的AI客服聊天模型
随着人工智能技术的迅速发展，AI客服聊天模型已经成为企业提升客户服务质量的有效工具。本文将探讨如何使用Python构建一个简单的AI客服聊天模型，并介绍相关的模型训练过程、代码示例以及如何下载和使用这些模型。
## 一、AI客服聊天模型的基本概念
AI客服聊天模型的核心是自然语言处理（NLP）技术，它使计算机能够理解和生成自然语言。此类模型的设计通常包
在前面两章Bert 和 TextCNN 模型，用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。模型介绍我们知道在进行模型融合时，要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。Bert 模型的输出是有不同的情况；TextCNN模型的输入是一个四维的，[bacth_size, 1, max_len, bedding]。Bert 模型输出 图1 bert
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2023-11-01 15:45:43
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人工智能一直以来是人类的梦想，造一台可以为你做一切事情并且有情感的机器人，像哆啦A梦一样，现在这已经不是一个梦了：iPhone里会说话的siri、会下棋的阿法狗、小度机器人、大白......，他们都能够具有智能，和人类交互，帮人类解决问题，这听起来非常神奇，实际上我们自己也可以做一个这样的机器人，从今天开始分享我将我学习和制作的过程
智能机器人可以做到的事情可以很复杂：文字、语音
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2024-08-29 13:29:46
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华为Model Arts一、产品介绍ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 二、应用场景ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且
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2024-01-29 22:02:15
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前言：本文大水文一篇，大神请绕道。在正文之前，首先假设读者都已经了解SVM（即支持向量机）模型。 1. introduction libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。使用时，只需要把训练数据按照它的格式打包，然后直接喂进去训练即可。我这里的数据是保存在mat文件的，数据怎么导入这里略去不说（
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2024-03-27 05:35:12
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1，了解iBUG 300-W数据集，该数据集是用于训练形状预测器的通用数据集，该预测器用于定位人脸的特定位置（即面部标志）。
2，训练自己的自定义dlib形状预测器，从而生成一个可以平衡速度，准确性和模型大小的模型。
3，最后，我们将形状预测器进行测试并将其应用于一组输入的图像/视频流，这表明我们的形状预测器能够实时运行。https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/30
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2023-11-03 07:21:08
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目录1 基础知识2 Softmax回归中实现早期停止的批量梯度下降1 基础知识如果我们的训练集有超过百万个特征，我们该选择什么线性回归训练算法？我们可以使用随机梯度下降和小批量梯度下降，由于计算复杂度随着特征数量的增加而快速提升，因此不能使用标准方程。如果我们的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？梯度下降算法，进行特征缩放即可。训练逻辑回归模型时，梯度下降是否会困于局部最
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2024-03-29 09:43:24
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官方给的Tensorflow lite demo是ImageNet 中训练的1000类物体识别，基于移动端的项目需要，现在要用模型训练自己的数据，提供两种训练方法，这也是自己在摸索Tensorflow过程中，尝试的两种方法。 （一）利用examples中的retrain.py 脚本进行迁移学习 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.8/
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2024-05-02 23:03:03
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最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件
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2024-05-08 16:50:36
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下面介绍一般DTW中的模板训练算法。1.偶然模板训练法当待识别词表不太大，且系统为特定人设计时，采用一种简单的多模板训练方法。即将每个词的每一遍语音形成一个模板。在识别时，待识别矢量序列用DTW算法分别求得与每个模板的累计失真后，判别它是属于哪一类。这种方法具有很大的偶然性，且训练时语音可能存在错误，所以这种方法形成的模板的顽健性不好。2.顽健模板训练法这种方法将每个词重复说多遍，直到得到一对一致
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2023-06-28 17:34:54
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深度学习的秘诀(Recipe)在深度学习上其实并没有很容易overfitting因此，深度学习学习好网络后，我们应该先检查Training Data上的正确率，因为模型并不一定能够训练起来。如果NO，这个时候算是underfitting(欠拟合)，你需要先想办法，将训练集训练起来然后才去检查Testing Set上如果这个时候是NO，那么这个时候就是overfitting过拟合——不同的方法用于不
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2023-12-08 10:55:11
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一般情况下，零基础在培训班经过6-9个月的学习，能够成为一个初级的游戏3D建模师。在培训班学习结束后，是一个模型师学习成长之旅的开始，项目技术更新快，市场需求不断变化，还要坚持学习，跟上项目才行，同时夯实自美术基础，美术基础决定了在这个行业能走多远。工作2-3年后能力和水平有很大提升，成为项目中高级的模型师等，薪资也有明显提升。接下来往项目管理方向发展。没有美术基础学习起来会相对较慢，想一边上班一
TF2.0模型训练概述数据集介绍1、通过fit方法训练模型准备数据创建模型编译模型训练模型2、通过fit_generator方法训练模型构建生成器创建模型编译模型训练模型3、自定义训练准备数据创建模型定义损失函数及优化器训练模型下一篇TF2.0模型保存 概述这是TF2.0入门笔记【TF2.0模型创建、TF2.0模型训练、TF2.0模型保存】中第二篇【TF2.0模型训练】，本篇将介绍模型的训练。这
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2023-12-30 18:06:59
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# JavaScript 聊天demo实现教程
## 1. 简介
本教程旨在教会新手开发者如何实现一个简单的 JavaScript 聊天demo。我们将使用 HTML、CSS 和 JavaScript 来构建一个基本的聊天应用程序，使用户能够发送和接收消息。
## 2. 实现步骤
下面是实现该聊天demo的步骤的一个概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤
原创
2023-10-07 08:07:15
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目录神经网络中的注意力理论比较本地和全球关注度使用带注意力的序列到序列神经网络构建聊天机器人获取我们的数据集处理我们的数据集创建词汇加载数据去除生僻字将句子对转换为张量构建模型构建编码器构建注意力模块构造解码器定义训练过程定义评估过程训练模型评估模型概括如果您曾经看过任何未来派科幻电影，那么您很可能会看到人类与机器人交谈。基于机器的智能一直是小说作品中的一个长期特征。然而，由于 NLP 和深度学习
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2024-06-17 09:34:46
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训练模型
原创
2023-12-08 08:44:32
164阅读
原创
2024-02-04 10:43:56
61阅读
