Knife4jKnife4j是一款可以提供在线API文档的框架,是基于Swagger框架实现的。在Spring Boot项目中,使用Knife4j需要添加依赖knife4j-spring-boot-starter:<dependency> <groupId>com.github.xiaoymin</groupId> <artifactId&
转载 2024-03-18 10:43:58
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Eclipse Deeplearning4j 1.0.0-alpha之前的版本只支持基于Layer的建模方式,而从1.0.0-alpha版本之后(包括该版本),Skymind团队在ND4j(https://deeplearning4j.org/docs/latest/nd4j-overview)框架中添加了对自动微分引擎SameDiff的支持,提供了大量神经网络的常用算子,因此开发人员可以基于这些
转载 2024-01-09 11:05:50
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DL4J(DeepLearning4J)是一种在Java虚拟机上运行的开源深度学习库。它提供了丰富的深度学习算法和工具,使得开发者能够快速构建和部署深度神经网络模型。下面我将向你介绍DL4J深度学习的实现流程以及每个步骤需要做的事情和相应的代码。 首先,让我们来看一下整个实现流程的步骤,如下表所示: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 数据准备 | | 步骤2
原创 2024-01-01 07:30:48
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可用模型AlexNet[源码]AlexNetDl4J的AlexNet模型解释基于原始论文《基于深度卷积神经网络的ImageNet分类》和引用的imagenet示例代码。参考文献:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdfhttps://git
# 使用Java实现DL4J DL4J是一个基于Java语言的深度学习库,可以帮助开发者构建和训练深度神经网络。DL4J的优势在于支持并行化和分布式计算,同时也提供了易于使用的API接口。在本文中,我们将介绍如何使用Java实现DL4J,并通过一个简单的示例来说明其用法。 ## DL4J的安装与配置 首先,我们需要在项目中引入DL4J的依赖。可以在`pom.xml`文件中添加如下配置: `
原创 2024-06-29 03:35:44
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欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 关于DL4J DL4J是Deeplearning4j的简称,是基于Java虚拟机的深度学习框架 ...
转载 2021-10-09 06:52:00
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Dom4j解析文档1、Dom4j解析文档 特点:Dom4j是一个简单、灵活的开放源代码的库。Dom4j是由早期开发JDOM开发的。与JDOM不同的是,dom4j使用接口和抽象的人分离出来而后独立基类,虽然Dom4j的API相对要复杂一些,但它提供了比JDOM更好的灵活性。 优点:Dom4j是一个非常优秀的Java XML API,具有性能优异、功能强大和极易使用的特点。现在很多软件采用的Dom4j
本文主要介绍Java的深度学习框架Deeplearning4j(DL4J)中的示例源代码运行的步骤和方法。 原文地址:运行Deeplearning4j(DL4J)示例的步骤方法
转载 2022-06-02 07:01:56
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Deeplearning4j是java写的,就去看源代码,现在吐槽一下,1:初始化的结构太繁冗了,采用Build没有意见,但是一圈套一圈。初始化最求结构简单有效,逻辑需要都是单向的,deeplearning4j为global赋值,加了一层,而且参数初始化后保留的conf的引用。喜欢Spark的初始换方式,global直接设置为全局的MetaData。而且配置的类名和实际的层的类名是一致的。比如都叫
转载 2023-10-17 16:13:56
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理财市场情绪监测系统概要设计1         前言从需求分析知道,为完成需求,主要是对信息的抓取和加工处理,形成市场热点,因此,系统的定位于在预测基金理财市场心理,发现热点,服务基金用户的运营辅助系统,取名《理财市场情绪监测系统》,简称情绪监测系统。本文主要是情绪监测系统的设计描述,适合本文的读者主要为设计人员,开发
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经 ...
转载 2021-10-11 08:55:00
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1. 本次给大家带来的是关于一个深度学习的开源框架(Deeplearning4j),Deeplearning4j是一种特定于域的语言,用于配置由多个层组成的深层神经网络Java如果您没有Java 1.7或更高版本,需要自行去JDK官网下载1.7以上的版本(包含1.7)。要检查是否安装了兼容的Java版本,请使用以下命令:java -version请确保您安装了64位版本的Java,否则会报错提示&
引言自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力,是人机对话系统中重要的组成部分。NLU主要包括两大任务,分别是意图识别(Intent Detection)和槽填充(Slot Filling)。其中,意图识别就是判断用户的意图,是一个文本分类的问题;槽填充是识别句子中重要的语义成分,常建模成序列标注的任务。本次分享
目录前言 一、技术栈二、系统功能介绍学生信息管理教学视频管理课程信息管理公告信息管理三、核心代码1、登录模块 2、文件上传模块3、代码封装前言互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用教学辅助系统
转载 2024-10-24 09:56:22
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欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J ...
转载 2021-10-15 07:31:00
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欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇,在前面对深度学习有一定的了解后,本篇会暂停深度学习 ...
转载 2021-10-20 08:02:00
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【导读】在视觉方面,AI和人类的差距有多大?来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集,在测试了许多机器视觉系统后,发现AI的准确率下降了90%!在某些情况下,软件只能识别2%-3%的图像。这样的AI若用在自动驾驶汽车上,后果不敢想象!近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇,目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经 ...
转载 2021-10-14 08:00:00
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【 1. 准备数据 】考虑到训练时间和资源等因素,我们使用的极少量的数据集来训练。虽然数据少,但效果很棒,而且流程健全。使用到的图片数据集:训练集我们使用4张图片作为训练集数据。 其中人脸相关的标注数据,存放于XML文件中,格式如下:<?xml version='1.0' encoding='ISO-8859-1'?> <?xml-stylesheet type='text/xs
目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上,这样可以与其他计算框架,比如MapReduce,公用一
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