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使用DJL和PaddlePaddle的口罩检测详细指南完整代码该项目利用DJL和PaddlePaddle的预训练模型，构建了一个口罩检测应用程序。该应用能够在图片中检测人脸，并将每张人脸分类为“戴口罩”或“未戴口罩”。我们将深入分析代码的每个部分，以便清晰了解每一步。

Spring Boot集成Milvus和deeplearning4j实现图搜图功能Milvus 是一种高性能、高扩展性的向量数据库，可在从笔记本电脑到大型分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供，也可以云服务的形式提供。 Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大型系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士

Spring Boot集成DJL实现图片分类DJL 是一个很新的项目，在2019年12月初的AWS re: invest大会上才正式的发布出来。。简单来说，DJL是一个使用Java API简化模型训练、测试、部署和使用深度学习模型进行推理的开源库深度学习工具包，开源的许可协议是Apache-2.0。对于Java开发者而言，可以在Java中开发及应用原生的机器学习和深度学习模型，同时简化了深度学习开发的难度。通过DJL提供的直观的、高级的API，Java开发人员可以训练自己的模型，或者利用数据科学家用Python预先训练好的模型来进行推理。如果您恰好

java(kotlin) ai框架djlDJL（Deep Java Library）是一个开源的深度学习框架，由AWS推出，DJL支持多种深度学习后端，包括但不限于：