原生Java人工智能算法框架 EasyAI-v1.3.8版本更新

前言

EasyAi的出现对于Java的意义,等同于在JavaWeb领域spring出现的意义一样------做一个开箱即用,让每一个开发者都可以使用EasyAi,来开发符合自己人工智能业务需求的小微模型,这就是它的使命!

EasyAi介绍

EasyAi无任何依赖,它是一个原生Java人工智能算法框架。首先,**它可以Maven一键丝滑引入我们的Java项目,无需任何额外的环境配置与依赖,做到开箱即用。**再者,它既有一些我们已经封装好的图像目标检测及人工智能客服的模块,也提供各种深度学习,机器学习,强化学习,启发式学习,矩阵运算,等底层算法工具。开发者可以通过简单的学习,就能完成根据自身业务,深度开发符合自己业务的小微模型。

v1.3.8 更新内容

图像抠图

  • 对图像语义进行像素级切割,前者输入原图像,后者进行输出抠图后的图像

如何使用gpu加速

环境要求(显卡、驱动、cuda)

  • 机器必须有NVIDIA显卡,因为EasyAI是基于CUDA进行GPU加速,而非NVIDIA显卡(如AMD显卡)都不支持CUDA
  • 机器的显卡驱动必须支持CUDA12.0.0或更高的版本(通常支持更高版本,则也能支持较低版本)
  • 安装CUDA12.0.0,以及该CUDA版本对应的cuDNN。安装可参考:blog.csdn.net/m0_45447650...

easyai和cuda扩展的版本对应关系。

EasyAI版本 CUDA扩展版本 平台架构
≥1.3.4 1.0.0 windows-x86_64 inux-x86_64

引入cuda扩展依赖

根据依赖的EasyAI版本选择对应的CUDA扩展版本即可

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>org.dromara.easyai.extensions</groupId>
    <artifactId>easyai-extensions-cuda-12.0.0</artifactId>
    <version>${CUDA扩展版本}</version>
    <classifier>${平台架构}</classifier>
</dependency>

运行&验证

前面的步骤都已成功完成后,直接调用EasyAI进行训练,如果控制台输出以下内容,则说明CUDA扩展集成成功。

txt 复制代码
EasyAI CUDA-12.0.0 extensions init success.

easyAI包已上传至Maven中央库

以后在pom文件引入以下JAR包地址即可,无需进行下载手动打包。

xml 复制代码
    <dependency>
    <groupId>org.dromara.easyai</groupId>
    <artifactId>easyAi</artifactId>
    <version>1.3.8</version>
    </dependency>

人脸检测效果演示

图像识别FastYolo效果展示

  • 使用EasyAi实现图像结算自动贩卖机视觉内核

sayOrder人工智能客服

  • sayOrder是依赖EasyAi进行封装的人工智能客服系统。
  • 它可以分析用户输入的语义,来识别用户的行为,并通过typeID来区分用户意图ID。并通过捕捉其后台设置的关键词类别,来抓出系统关心的用户在语句中包含的内容,比如语句中的时间,地点等。
  • 它还可以与用户自主进行问答交互,进行自主解答疑问或者进行其余意图的交流等。
  • 项目链接地址: gitee.com/dromara/say...

sayOrder交互基本业务流程演示

  • 用户第一次进行输入表达自己的想法
  • SayOrder发现用户的描述缺少订单必要信息,则进行反问。用户接收到SayOrder的反问,进一步补充的自己的想法
  • 用户第二次输入信息依然不满足后台14分类法律咨询的订单关键信息要求,继续补充信息,最终完成订单信息补充生成订单。
  • 用户输入想要咨询的问题,SayOrder对用户咨询的问题进行自主解答

架构设计

常用底层算法模块

  • 基础矩阵及线代计算模块:

    1.内置矩阵类,矩阵计算类,可以完成常用矩阵四则运算,奇偶性,多元线性回归,逻辑斯蒂回归,欧式距离,余弦相似性,im2col,逆im2col,求代数余子式,求逆,求伴随矩阵,内积等,微分等一系列api。

    2.RGB三通道矩阵,可进行图像转化,剪切,分块,生成图像矩阵等操作方便后续计算。

  • 机器学习-聚类:

    k聚类,混合高斯聚类,密度聚类,学习向量量化聚类等

  • 机器学习-分类及拟合: 多层前馈神经网络,多层循环神经网络,残差网络,多层残差循环神经网络,卷积神经网络,决策树,随机森林,k最近邻等

  • 启发式算法: 粒子群,蚁群,模拟退火

  • 强化学习 动态规划,蒙特卡洛分析,马尔可夫,时序差分

常用上层算法模块

  • 视觉图像: 图像识别,图片摘要,目标检测

  • 自然语言: 语义理解,拆词分词,推理敏感及关键词,语句补全,语言交流

  • 游戏机器人: 自主策略,自主行动

使用

1.将项目下载后打包进本地maven库

2.将easyAi pom文件引入地址引入项目

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