Java与边缘AI:构建离线智能的物联网与移动应用
随着边缘计算和终端设备算力的飞速发展,AI推理正从云端向边缘端迁移。本文深入探讨如何在资源受限的边缘设备上使用Java构建离线智能应用,涵盖从模型优化、推理加速到资源管理的全流程。我们将完整展示在Android设备、嵌入式系统和IoT网关中部署轻量级AI模型的技术方案,为构建真正实时、隐私安全的边缘智能应用提供完整实践指南。
134_边缘推理:TensorFlow Lite - 优化移动端LLM部署技术详解与实战指南
在人工智能与移动计算深度融合的今天,将大语言模型(LLM)部署到移动端和边缘设备已成为行业发展的重要趋势。TensorFlow Lite作为专为移动和嵌入式设备优化的轻量级推理框架,为开发者提供了将复杂AI模型转换为高效、低功耗边缘计算解决方案的强大工具。随着移动设备硬件性能的不断提升和模型压缩技术的快速发展,2025年的移动端LLM部署已不再是遥远的愿景,而是正在成为现实的技术实践。
19_Word2Vec详解:训练你的词嵌入
在自然语言处理(NLP)领域,如何将词语转换为计算机可理解的数值表示一直是核心挑战之一。从早期的one-hot编码到如今的预训练语言模型嵌入,词表示技术经历了革命性的演变。其中,Word2Vec作为2013年由Google提出的开创性模型,为现代词嵌入技术奠定了基础。尽管在2025年,我们已经拥有了更多先进的词嵌入方法,但Word2Vec依然是理解词向量本质和深度学习文本表示的重要基石。
21_RNN与LSTM:序列建模的经典方法
在自然语言处理领域,处理序列数据是一个核心挑战。传统的机器学习方法难以捕捉序列中的时序依赖关系,而循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)及其变种长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)通过其独特的循环结构,为序列建模提供了强大的解决方案。本教程将深入探讨RNN和LSTM的原理、实现方法和最新应用,帮助读者全面掌握这一NLP核心技术。
66_框架选择:PyTorch vs TensorFlow
在2025年的大语言模型(LLM)开发领域,框架选择已成为项目成功的关键决定因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,选择一个既适合研究探索又能支持高效部署的框架变得尤为重要。PyTorch和TensorFlow作为目前市场上最主流的两大深度学习框架,各自拥有独特的优势和生态系统,也因此成为开发者面临的经典选择难题。