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发表了文章 2023-06-12
10个ai算法常用库java版
今年ChatGPT 火了半年多，热度丝毫没有降下来。深度学习和 NLP 也重新回到了大家的视线中。公司里有一些小伙伴都在问我，作为一名 Java 开发人员，如何入门人工智能，是时候拿出压箱底的私藏的学习AI的 Java 库来介绍给大家。 这些库和框架为机器学习、深度学习、自然语言处理等提供了广泛的工具和算法。 根据 AI 项目的具体需求，可以选择最合适的库或框架，并开始尝试使用不同的算法来构建AI解决方案。
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发表了文章 2023-05-18
ChatGPT 和对话式 AI 的未来：2023 年的进展和应用
人工智能（Artificial Intelligence）在过去一段时间以来以前所未有的速度快速发展。从自动化日常任务到重要提醒的设定，AI以各种方式渗透到我们的生活中。然而，在这个领域中迈出的最重要一步是ChatGPT。 ChatGPT被瑞银（UBS）评为“有史以来增长最快的消费者应用程序”，于2022年11月30日正式推出。仅在推出的两个月内，它就成功吸引了超过1亿用户，为对话式人工智能领域创造了奇迹。 对话式人工智能是一种创新技术，能够成功地模拟人类对话。因此，在客户服务、潜在客户生成以及其他与业务相关的任务中，它找到了广泛的应用。
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发表了文章 2023-05-04
机器学习都能做些什么呢
回归问题通常用来预测一个值，其标签的值是连续的。例如，预测房价、未来的天气等任何连续性的走势、数值。比较常见的回归算法是线性回归（linear regression）算法以及深度学习中的神经网络等。 分类问题是将事物标记一个类别标签，结果为离散值，也就是类别中的一个选项，例如，判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗。分类有二元分类和多元分类，每类的最终正确结果只有一个。分类是机器学习的经典应用领域，很多种机器学习算法都可以用于分类，包括最基础的逻辑回归算法、经典的决策树算法，以及深度学习中的神经网络等。还有从多元分类上衍生出来的多标签分类问题，典型应用如社交网站中上传照片时的自动标注人名功能，
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发表了文章 2023-04-27
为了了解国外AI最新动态，分享我经常逛的6 个 YouTube AI频道
AI 正在迅速发展，每周都会有一篇关于该领域新发展的新论文，一种可以提高您工作效率的 AI 工具，或者一个改变一切的公告。 这就是为什么在本文中，我想与您分享最好的 YouTube 频道，以便及时了解 AI 的最新动态。这些 YouTube 用户精心挑选了最好的 AI 新闻，并创建了有关如何充分利用 ChatGPT 等 AI 工具的详细教程。
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发表了文章 2023-04-25
NLP 与 Python：构建知识图谱实战案例
网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。 知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。 知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、事实、概念和事件之间的关系。2012年，谷歌首次使用“知识图谱”这个术语，用于介绍他们的模型。
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发表了文章 2023-04-21
prompt的演变
如今，试验prompt和提示工程已司空见惯。通过创建和运行提示的过程，用户可以体验 LLM 的生成能力。 文本生成是大型语言模型的元能力，及时工程是解锁它的关键。 在试验 Prompt Engineering 时收集到的首要原则之一是不能明确要求生成模型做某事。 相反，用户需要了解他们想要实现的目标并模仿该愿景的启动。模仿的过程被称为prompt设计、prompt或铸造。
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发表了文章 2023-04-20
联合搜索：搜索中的所有需求
现如今各行各业内容和数据量逐年增长，内容碎片化已成为现实问题。各大公司在众多平台上每个方向都有内容。当有如此多的搜索选项时，如何确保用户获得他们想要的信息？ 在本文中了解业务方向（在客户服务、营销或运营方面）如何集中搜索以减少客户和团队的搜索工作，并简化内容源之间的可查找性。
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发表了文章 2023-04-20
我们如何根据业务需求选择人工智能解决方案
现在企业对人工智能 (AI) 的使用越来越广泛，甚至趋向自动化。无论这是否基于现有的数据研发平台，还是使用多合一的工具，或者在云端或内部托管数据，都有大量现成的解决方案，因此，如此丰富的选择不应该让我们忘记解决方案的存在理由！在那些许诺给你月亮的人和那些想要终极(和不可实现的)解决方案的人之间，你必须要比以往任何时候都更加坚定地了解你的需求。
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发表了文章 2023-04-20
谈谈人工智能客服指标
我们经常收到业务询问，智能客服的评估标准是什么。这是一个非常难以回答的问题，因为我们需要证明使用智能客服的合理性并确保使用智能客服将为企业带来怎样的效益。 尽管智能客服解决方案没有“真正的”评估标准，在这里我列举一些案例，希望能帮助大家从这些案例中能给你一些提示。
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发表了文章 2023-04-20
人工智能如何帮助医疗保健行业发展
到目前为止，人工智能 (AI) 和机器学习以多种方式影响医疗保健行业，其中最重要的是预测建模、诊断、患者体验和药物发现。事实上，鉴于未来几年全球人口老龄化和医生短缺，人工智能技术应用于医疗保健行业将是一个重要的转折点。
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发表了文章 2023-04-20
数据结构与算法关系(中)：如何评判一个算法的好坏
大家好，我是MicroStone，一个曾在三家世界500强企业担任要职的一线互联网工程师。上一节，我们了解到算法的一些特征，想必大家都掌握了算法设计要求，在学习或工作中根据业务需求设计要设计一个算法，我们要如何评估一个算法的好坏呐？下面我们来看看算法的度量方式。
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发表了文章 2023-04-20
java是没落了还是更活跃了
你经常会听到“Java 开始没落了”的说法，所有人都应该尽快切换到 Go ，python等更先进的语言。他们说这对他们来说会拥有更多发展空间及就业机会，但对每个人都将要放弃的熟悉的编码语言来说付出的代价是非常大的。但这都是真的吗？
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发表了文章 2023-04-20
七种策略助企业成功转型数字化
数字化转型 (以下简称DX) 将数字技术融入企业各个方面的业务流程，可以从根本上改变业务运营方式和向客户交付价值的方式。DX 也是一种文化转变，它迫使企业组织不断挑战现状并适应现状。 疫情大流行、颠覆性技术的兴起以及新人才的涌现，推动企业加速推进数字化转型。
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发表了文章 2023-04-20
数据结构的定义(下)：结构是什么
结构？怎一看，有建筑结构，有书本目录结构等等，建筑结构表示建筑物内在物的各个组成部分的关系，目录目录结构表示书中每一章节的顺序，那么数据结构中的结构有表示什么呐？ 我们来看看官方定义：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。顾名思义，数据相互之间的集合，当然肯定是两个或两个以上数据的关系，就一个数据，那来的关系，在计算机中，每个数据元素都是有意义的，不存在孤立的，杂乱无序的数据元素，每个数据之间都是有一定的内在联系。 每了编写出优秀的程序，我们必须处理好数据元素的特性及要处理对象之间的关系，这也是研究数据结构的真正意义所在。那么这些特定关系中都有哪些关系呐？
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发表了文章 2023-04-20
什么是生成式人工智能
生成式 AI 是一项创新技术，可帮助算法人员生成以前依赖于业务员的模型，提供创造性的结果，而不会因业务员思想和经验而产生任何差错。
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发表了文章 2023-04-20
数据结构与算法的关系(上)：算法的特征
算法定义：描述解决问题的方法。这个描述很笼统，很多人一听可能迷迷糊糊的，不明所以。我们来看看其他的定义：算法是解题方案的准确而完整地描述，是一系列解决问题的清晰指令，并且每个操作表示一个或多个指令。这个定义是被普遍认可的，在计算机中，算法就一个多个制定的一序列的指令。
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发表了文章 2023-04-20
人工智能项目的十条建议—指导篇
承接昨天的人工智能项目十条建议-理论篇，今天我们来说说人工智能项目的 10 条指导原则。 在制定人工智能项目方案时，确定构建模型的目标至关重要，但这种理解只能提供成功的解决方案。在时真正按照完善的建议交付，人工智能项目团队必须在执行项目时遵循最佳实施路线。为了帮助能按照正确的路径执行，对之前提出的十条建议，现在一起探讨一下执行路径
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发表了文章 2023-04-20
人工智能项目的十条建议—概念篇
随着各行各业希望通过提高自动化来改善工作流程，以及产品和服务的交付，对采用更先进的人工智能能力和项目的需求不断增长。 当然，只有在合适的前提下，深度学习和机器学习可以带来巨大的价值回报。在任何情况下，无论是从业务角度还是技术角度，人工智能项目都必须经历一些问题。为了让以后AI项目少踩坑，根据以往经验，我总结了“十条建议”，分为两篇：概念篇，指导篇，下文是概念篇的内容。
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发表了文章 2023-04-20
学习java知道这五个网站就够了
好吧，这很难反驳！如今，编程比以往任何时候都更加蓬勃发展，而且这种趋势预计只会增长。根据美国 code.org 的数据，未来 10 年计算机科学领域将有 140 万个工作岗位。编程技能将很快成为任何行业更高级别专业人员的标准要求，就像现在的 PC 用户技能一样。 因此，即使您不是 学软件的，而是未来的设计师、销售经理或营销策略师，熟悉编程也是一对你工作中有所帮助。
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发表了文章 2023-04-20
你知道JDK、JRE与JVM的区别吗
JDK 的英文全称是 Java Development Kit。JDK是用于制作程序和Java应用程序的软件开发环境。Java 开发人员可以在 Windows、macOS、Solaris 和 Linux 上使用，是一个跨平台编程语言。JDK 帮助他们编写和运行 Java 程序。可以在同一台计算机上安装多个 JDK 版本。
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发表了文章 2023-04-20
你了解低代码平台吗
低代码是一种可视化软件开发方法，通过最少的编码更快地交付应用程序。图形用户界面和拖放功能使开发过程的各个方面自动化，消除了对传统计算机编程方法的依赖。低代码平台使应用程序开发更加自主化，特别是对于没有编码经验的业务用户，如业务分析师或项目经理。这些工具使技术含量较低的员工能够以多种方式产生更大的业务影响，例如减轻 IT 部门积压工作、减少业务流程管理。尽管如此，低代码开发平台也可以帮助经验丰富的程序员。由于它们几乎不需要编码经验，因此它们为开发人员的编码背景提供了更大的灵活性。例如，一些业务应用程序需要特定编程语言的知识，从而进一步缩小了开发人员的选择范围。通过消除这一瓶颈，低代码平台缩短了应
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发表了文章 2023-04-20
如何基于gRPC沟通微服务框架
本文我们来讲解一下如何使用 gRPC构建微服务，gRPC是一个开源框架，可用于构建可扩展且高性能的微服务并创建服务之间的通信。
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发表了文章 2023-04-20
使用 JHipster 构建微服务架构
在本文中，我们将着眼于代码生成工具 JHipster 生成和支持的微服务架构。 JHipster 是一个代码生成工具，可以为 Kubernetes 创建 Web 应用程序、微服务、部署文件、云集成和 CI/CD Jenkins 文件。这个工具对于可以快速生成代码并避免创建样板代码的开发人员非常有帮助，可以节省 30% 的工作量。 JHipster 支持 Spring Boot 中的后端代码和 Angular/React/Vue.js 中的前端代码。 在本文中，我们将研究 JHipster 生成和支持的微服务架构。
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发表了文章 2023-04-20
代码重构的力量：如何衡量重构成功
许多工程团队都在努力衡量他们重构工作的有效性。让我们看一下可以帮助您衡量重构成功的 5 个指标。 代码重构为开发人员提供了急需的精神休息，我认为许多开发人员都可以与此相关。整天编写代码要求很高，尤其是在您每天创建新功能的情况下。这是一项繁重的工作，开发人员通常需要一些空间来思考代码库的整体组织并回顾可以改进的地方
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发表了文章 2023-04-20
我来告诉你代码重构有什么好处
根据两本关于重构的书籍的作者 Martin Fowler的说法 “重构是改变软件系统的过程，它不会改变代码的外部行为，但会改善其内部结构。这是一种清理代码的严格方法，可以最大限度地减少引入错误的机会。本质上，当你重构时，你是在改进编写代码后的设计。”
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发表了文章 2023-04-20
如何使用 Deepfence 检测和修复 Log4j2 漏洞
log4j2 漏洞（如 OpenSSL Heartbleed 和 Apache Struts 漏洞之前出现的漏洞）向互联网企业发出了深刻的提醒，一旦补丁可用，通过重新部署应用程序来响应漏洞并不够，您还必须能够发现在您的生产平台中实时利用漏洞并阻止它们。在本教程中，我们将向您展示如何使用 Deepfence ThreatMapper 和 ThreatStryker 来帮助您做到这一点。
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发表了文章 2023-04-20
谁才是微服务赢家：Quarkus 与 Spring Boot
在容器时代（“ Docker 时代”），无论您是否在使用它，都不可否定java的活力。Java 在性能方面一直比较有优势，主要是因为代码和真实机器之间的抽象层，多平台的成本（一次编写，随处运行 - 还记得吗？），其中包含 JVM -between（JVM：模拟真实机器所做的软件机器）。 如今，使用微服务架构，也没有任何优势，为总是在同一个地方和平台上运行的东西(Docker 容器 - Linux) 环境构建多平台（解释）的东西。可移植性现在不那么重要了（可能比以往任何时候都重要），那些额外的抽象级别并不重要。
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发表了文章 2023-04-20
微服务测试：关键策略和工具
开发团队越来越多地选择微服务架构而不是单体结构，以提高应用程序的敏捷性、可扩展性和可维护性。随着决定切换到模块化软件架构——其中每个服务都是一个独立的单元，具有自己的逻辑和数据库，通过 API 与其他单元通信——需要新的测试策略和新的测试工具。
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发表了文章 2023-04-20
从零开始创建微服务系统四 - 第一部分
好吧，标题似乎是一个大胆的陈述，所以让我们澄清一下我所说的微服务系统是什么意思。我不是指要在生产中使用的任何类型的框架，只是一个了解微服务架构的挑战以及它如何在幕后工作的项目。 我不打算将这个系列作为分步指南，因为到最后它可能至少有 100 篇文章。相反，我将尝试写关于设计选择、如何编写一些机制并突出一些有趣的问题（从全栈开发人员的角度来看）我在此过程中偶然发现。
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发表了文章 2023-04-20
构建微服务：使用 API 网关
当您选择将应用程序构建为一组微服务时，您需要决定应用程序的客户端将如何与微服务交互。对于单体应用程序，只有一组（通常是复制的、负载平衡的）端点。然而，在微服务架构中，每个微服务都暴露了一组通常是细粒度的端点。在本文中，我们研究了这如何影响客户端到应用程序的通信，并提出了一种使用API 网关的方法。
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发表了文章 2023-04-20
软件模式之单体架构介绍
您正在开发服务器端企业应用程序。它必须支持各种不同的客户端，包括桌面浏览器、移动浏览器和本地移动应用程序。该应用程序还可能公开一个 API 供第 3 方使用。它还可以通过 Web 服务或消息代理与其他应用程序集成。应用程序通过执行业务逻辑来处理请求（HTTP 请求和消息）；访问数据库；与其他系统交换消息；并返回 HTML/JSON/XML 响应。有对应于应用程序不同功能区域的逻辑组件。
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发表了文章 2023-04-20
你了解微服务吗？什么是微服务
现在很多公司，例如 Amazon、阿里 和Netflix，已经通过采用称为微服务架构模式的方式解决单体地狱问题。与其构建一个庞大的单体应用程序，不如将您的应用程序拆分为一组更小的、相互连接的服务。
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发表了文章 2023-04-20
ChatGPT 与 GPT3：终极比较
语言模型是自然语言处理 (NLP) 的重要组成部分，自然语言处理是人工智能 (AI) 的一个领域，专注于使计算机能够理解和生成人类语言。ChatGPT 和 GPT-3 是领先的人工智能研究机构 OpenAI 开发的两种流行语言模型。在这篇博文中，我们将探讨这两种模型的特性和功能，并讨论它们之间的区别。
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发表了文章 2023-04-20
知识图谱模式设计模式与原则
知识图谱是一种非常强大的表示工具，它可以通过一张图表达复杂的概念，这就是为什么常说“一图胜千言”。但是，如果我们在没有明确定义的模式下创建知识图谱，就会存在一些问题。这就是为什么需要一种模式来限制链接的类型，充当文档，提供和机器可读的语义，并确保软件按照预期的方式来组织信息。 对于知识图谱而言，良好的模式设计比关系数据库更为重要和核心。不幸的是，对于如何完成相对简单的任务而言，目前缺乏详细的指导。根据我的经验，我想至少提供一些帮助。
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发表了文章 2023-04-20
ChatGPT在智能客服产品如何落地？
AI语言模型中的ChatGPT近期在互联网平台上引起了广泛的讨论。那么，如果想将这个大型语言模型应用在智能客服产品中，或者将其在ToB SaaS应用软件领域落地，应该采用哪种构建策略？
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发表了文章 2023-04-20
智能prompt操作指南：如何获得理想的 AI 生成内容
prompt是释放GPT的全部潜力的关键操作，使工程师们有能力对人工智能生成的内容进行微调，以满足业务需求，在接下来的内容，是我最近一年多调优Chatgpt、及GPT4的实战经验，供大家参考。
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发表了文章 2023-04-20
针对对话式交互的访问控制模型探讨
现如今，越来越多的用户界面可以让人和计算机之间进行自然而流畅的交流。这些界面通常被称为对话式用户界面（CUI），它们本身正在变得越来越复杂，其中包括一些支持自然语言处理（NLP）功能的人工智能软件组件。 CUI（对话用户界面）被越来越多地应用于不同的领域，例如电子商务、客户服务、电子健康或内部企业流程支持等等。在这些应用场景中，很容易出现用户和系统的安全风险。例如，在需要保护用户和系统安全的情况下，需要增加安全措施。
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发表了文章 2023-04-20
当AI赋能传统聊天机器人：对话式人工智能简史
“对话式人工智能”一词，启发了人们利用人工智能技术，使计算机解决方案能够以自然、互动的方式与人类沟通。它可以应用于多种不同场景，如客服聊天机器人、虚拟助手和通信系统等。它理解和回应人类语言的能力，彻底改变我们与机器、软件和应用程序的互动方式。 不论是通过文字、语音或其他形式的沟通，甚至包括视频或图像，对话式人工智能正在改变我们与数字世界或现实世界进行交流的方式。
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发表了文章 2023-04-20
用于构建聊天机器人的灵活实用的 NLU 意图匹配服务器
请注意，此 NLU 引擎仍处于 alpha 阶段。所以，非常适合学习和玩耍。尚未准备好用于任何类型的生产用途。还请记住，该项目正在快速发展，这包括其公共 API。在第一个稳定版本出现之前，任何时候都可能发生重大变化。
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发表了文章 2023-04-20
利用 GPT-3 构建适合公司业务的聊天机器人
聊天机器人或客服助手是AI工具，希望通过互联网上的文本或语音与用户的交付，实现业务价值。聊天机器人的发展在这几年间迅速进步，从最初的基于简单逻辑的机器人到现在基于自然语言理解（NLU）的人工智能。对于后者，构建此类聊天机器人时最常用的框架或库包括国外的RASA、Dialogflow和Amazon Lex等，以及国内大厂百度、科大讯飞等。这些框架可以集成自然语言处理（NLP）和NLU来处理输入文本、分类意图并触发正确的操作以生成响应。
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发表了文章 2023-04-20
人工智能在教育行业的应用场景一：学生方向
人工智能在教育领域的应用已经得到了广泛的关注和探索，它为学生提供了更加个性化和智能化的学习方式，这对于学生的学习和发展具有重要的意义。下面，本文将介绍一些人工智能在教育行业中应用于学生方向的应用场景，以及它们如何改变了学生的学习方式。
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发表了文章 2023-04-20
人工智能在教育行业的应用场景一：概览
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当前最热门的技术领域之一，也是未来的发展趋势之一。人工智能可以用于各种领域，包括医疗、金融、交通、农业等。其中，人工智能在教育行业的应用也备受关注。本文将从人工智能在教育领域的概念、应用场景、优势与挑战等方面进行介绍。
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发表了文章 2023-04-20
基于状态机的聊天机器人设计经验总结
为了更好地了解智能机器人项目的需求和改进方向，我们常常需要研发一些工具。在我参与的多个机器人项目中，大多数都能够成功地满足产品需求。通过这些实践，我们深刻认识到，如果要不断进步和提高，就必须对现有的机器人定义语言进行重大的改进。 • 简化需要复杂对话流程的机器人的创建过程。 • 最大限度地提高可重用性，通过重用过去已经定义过的模块和对话路径来创建机器人 在传统的做法中，完成这些并不容易，因为意图定义与部分排序约束混合在一起，限制了对话路径的自由度。这对于处理“开放式”机器人（常见于FAQ样式的机器人），其中大多数问题是独立的且始终可用的，这已经足够了。
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发表了文章 2023-04-20
如何利用FAQ提升客户体验
FAQ自动化是聊天机器人最受欢迎的应用场景。无论是哪个行业或公司规模如何，FAQ自动化都是必须要做的，并且是使用聊天机器人和人工智能的最佳入场方式。这一点绝对应该引起公司的关注。 这是实施对话式解决方案并为您的员工和客户创造价值的最快方式。如果您之前没有考虑过使用 FAQ 聊天机器人，那么这是开始和试验平台的最佳场所。 它易于设置，不需要任何集成，并允许您测试平台的自然语言理解 (NLU)。并非所有 NLU 生而平等，值得在投入太多时间之前对其进行测试。
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发表了文章 2023-04-20
推荐系统中的偏差：主要挑战和近期突破
虽然这些系统在帮助用户发现新内容或产品方面非常有用，但它们也存在着各种偏差，可能导致效果非常差的推荐结果。今天围绕推荐系统的主要研究之一就是如何去除偏差。 在本文中，我们将深入探讨5种最普遍的推荐系统偏差，并了解一些来自谷歌、YouTube、Netflix、快手等公司的最新研究成果。
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发表了文章 2023-04-20
推荐系统总结（交替最小二乘法、LightFM、神经网络矩阵分解和神经协同过滤）
在社交媒体网络上，有大量的半结构化数据。该任务的数据集是从在线照片共享社交媒体网络 Flickr 收集的。Flickr 允许用户分享照片并相互交流（朋友）。目标是向访问此社交媒体平台的大量数据的每个用户推荐对象（图片）列表。训练数据集包含一组用于构建推荐系统的用户和项目（照片）之间的交互，包含评分基本事实的验证数据用于决定最终模型。除测试数据外，其余数据集不用于分析。
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发表了文章 2023-04-20
使用 BERT 嵌入解决冷电影问题：推荐系统
推荐冷启动问题是指添加到目录中的项目没有或只有很少的交互。这主要是协同过滤算法的一个问题，因为它们依赖于项目的交互来进行推荐。解决这个问题 我使用 BERT Embeddings。我嵌入所有电影类型并保存所有 . 还将新电影类型转换为BERT 嵌入并使用最近邻。我找到最近的 k 部电影的新电影并将它们推荐给用户。我没有使用预训练电影嵌入层。因为每部电影都有 1 X 50 维度表示。在查询时，我需要计算每个点之间的距离，如果每个点都是 50 个或更多维度，这将非常耗时。
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发表了文章 2023-04-20
案例研究：Netflix 大数据分析—数据驱动推荐的出现
Netflix 是当今市场上最大的在线流媒体提供商之一。它于 1997 年开始销售 DVD 并以出租方式提供。但随着时间的推移以及市场和用户需求的变化，Netflix不得不将其商业模式转变为视频流。如今，许多其他视频流媒体平台都在提供优质内容，如 Hulu、espn、disney+ 等，为了留在市场并吸引客户，netflix 在其推荐系统中使用大数据分析。该推荐系统有助于根据客户的兴趣和需求向他们推荐电影和节目。使用从订阅者处收集的大量数据，例如用户的位置；用户观看的内容、用户搜索的数据以及用户观看的时间，Netflix 分析这些数据为客户提供更好的订阅服务。基于这些数据，训练算法以提供最佳的
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发表了文章 2023-04-20
推荐系统：协同过滤
可以根据产品元数据计算的，提供制定推荐的选择，推荐与用户过往购买过的产品相关性最相似的产品，今天我们来聊聊如何通过利用用户和产品之间的相似性提供建议的方法。 协同过滤是一种利用用户和产品之间的相似性提供建议的方法。协同过滤分析相似的用户或相似评级的产品，并根据此分析推荐用户。
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发表了文章 2023-04-20
推荐系统：基于内容的过滤
此图像包含用户喜欢的电影的描述。根据用户喜欢的电影向用户推荐电影，需要使用这些描述得到一个数学形式，即文本应该是可测量的，然后通过与其他电影进行比较来找到相似的描述。 我们有各种电影和关于这些电影的数据。为了能够比较这些电影数据，需要对数据进行矢量化。在向量化这些描述时，必须创建所有电影描述（假设 n）和所有电影（假设 m）中的唯一词矩阵。列中有所有唯一的单词，行中有所有电影，每个单词在交叉点的电影中使用了多少。这样，文本就可以被矢量化。
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发表了文章
2023-06-12
10个ai算法常用库java版
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发表了文章
2023-05-18
ChatGPT 和对话式 AI 的未来：2023 年的进展和应用
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2023-05-08
一种轻松且客观介绍大模型方式，避免过度解读：一
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发表了文章
2023-05-04
机器学习都能做些什么呢
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2023-04-27
为了了解国外AI最新动态，分享我经常逛的6 个 YouTube AI频道
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2023-04-25
NLP 与 Python：构建知识图谱实战案例
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发表了文章
2023-04-21
prompt的演变
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2023-04-20
联合搜索：搜索中的所有需求
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数据结构与算法关系(中)：如何评判一个算法的好坏
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重新学习设计模式一：什么是设计模式
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学习java的十大理由
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数据结构的定义(下)：结构是什么
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数据结构与算法的关系(上)：算法的特征
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人工智能项目的十条建议—指导篇
