模型 机器 任务 金融
WinUI（WASDK）使用ChatGPT和摄像头手势识别结合TTS让机器人更智能
前言 之前写过一篇基于ML.NET的手部关键点分类的博客，可以根据图片进行手部的提取分类，于是我就将手势分类和摄像头数据结合，集成到了我开发的电子脑壳软件里。 电子脑壳是一个为稚晖君开源的桌面机器人ElectronBot提供一些软件功能的桌面程序项目。它是由绿荫阿广也就是我开发的，使用了微软的WAS ......
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
9.3.2另一种计算机器2
本书把所构想的语言机器作为语言媒介系统工具的最新发展，语言机器也可以放在计算机器的历史中来进行分析与比较。 图灵在构想图灵机时，是从观察人用笔在纸上进行计算的过程开始的，所构想的图灵机装置就是用来模拟人类计算过程中的行为。图灵机通过建立符号，内部状态，以及输入与状态如何决定输出的规则来对计算问题建模 ......
关于如何编写好金融科技客户端SDK的思考
引言 回想起来，我在目前的团队（金融科技领域）待了有很长一段时间了，一直在做SDK研发，平时工作中经历过大刀阔斧一蹴而就的喜悦，也经历过被一个问题按在地上摩擦，无奈“废寝忘食”的不堪，日复一日年复一年，如果硬要吐露一下内心的感受，就一个字“难！”。 为什么说难呢？总结下来有两方面原因，一方面原因是所 ......
搭个ChatGPT算法模型，离Java程序员有多远？
这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
[AI-ML]机器学习是什么？一起了解！（一）
#机器学习 简单的说，机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说，机器学习就是让计算机从数据中“学习”，并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中，==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式，从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有
hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
模型预处理层介绍（1） - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
使用java.util.Timer实现定时任务，详解Thread.sleep() in a loop, probably busy-waiting问题
很多时候，我们需要定时任务实现一些诸如刷新，心跳，保活等功能。这些定时任务往往逻辑很简单，使用定时任务的框架(例如springboot @Scheduled)往往大材小用。 下面是一个定时任务的典型写法，每隔30s发送心跳 public static void main(String[] args) ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......
机器学习-集成学习LightGBM
前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 ......
【译】使用 ML.NET 进行机器学习 - 集群完整指南
原文 | Nikola M. Zivkovic 翻译 | 郑子铭 在之前的几篇文章中，我们探索了一些基本的机器学习算法。到目前为止，我们介绍了一些简单的回归算法，分类 算法。我们使用 ML.NET 实现和应用这些算法。到目前为止，我们探索了使用监督学习的算法。这意味着我们始终拥有用于训练机器学习模型 ......
【Oculus Interaction SDK】（九）使用控制器时显示手的模型
前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新，很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法，便于自己后续开发。当然，不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性，所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了，也可以留评论或者私信我，我会持续更新文章 ......
花了半个小时基于 ChatGPT 搭建了一个微信机器人
相信大家最近被 ChatGPT 刷屏了，其实在差不多一个月前就火过一次，不会那会好像只在程序员的圈子里面火起来了，并没有被大众认知到，不知道最近是因为什么又火起来了，而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 完全可以好好玩一玩呀，于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了个人微信中，实现在微信中调戏 ......
聊聊项目中定时任务的处理方式
一个项目中一般都少不了定时任务，主要用来处理一些特殊的任务，有的是只执行一次的 定时任务，有的是周期循环执行的定时任务。可根据项目需要来选择定时任务类型。自己参与 开发的一个项目中，因为很多定时任务都是需要周期执行的，因此选用按周期循环执行的方式。 比如几分钟重载一次主表数据，重载数据字典表数据，定 ......
【极客升维记】人与机器的较量
最近一个月，ChatGPT在持续走热，整个技术圈似乎在“瑟瑟发抖”。因为大家在不断的构思着“科幻”的那一幕：整个世界被机器所控制，人沦为“机器”的“工具”。 ......
用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。 ......
面试官：什么是双亲委派模型？
双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式，通过这种工作模式，Java 虚拟机将类文件加载到内存中，这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢？接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的，这三个类加载器分别是： ......
一文带你入门图机器学习
本文主要涉及图机器学习的基础知识。 我们首先学习什么是图，为什么使用图，以及如何最佳地表示图。然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在广为人知的图神经网络 (Graph Neural Network，GNN)。最后，我们将一窥图数据上的 Tra ......
从零开始，打造属于你的 ChatGPT 机器人！
大家好！我是韩老师。 不得不说，最近 OpenAI/ChatGPT 真的是太火了。 前几天，微软宣布推出全新的 Bing 和 Edge，集成了 OpenAI/ChatGPT 相关的技术，带动股价大涨： 微软市值一夜飙涨 5450 亿 国内外各家大厂也是纷纷跟进，发布或者将要发布与 OpenAI/Ch ......
可能是最简单的本地GPT3 对话机器人，支持OpenAI 和 Azure OpenAI
毫无疑问，GPT是目前最火的人工智能方向，已经商用的有OpenAI公司原生的GPT3 和 ChatGPT ，以及微软公司的Azure OpenAI Service （暂时还没有包含ChatGPT）。关于他们的各种资料以及讨论（甚至争论），网上已经有很多了。我这里不准备重复。本文分享的一个是我自己为了 ......
机器学习-Kmeans
前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。 定义 K-means是一种无监督学习算法， 用于对数据进行聚类。该算法将数 ......