人工智能

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黑马程序员 | Python教程:数据分析常见的误区有哪些?

1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该紧紧围绕你的分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。所以,在开始数据收集工作之前,就应该先把数据分析的目的梳理清楚,防止出现”答非所问”的数据分析结果。 2、对

如何5分钟快速搭建智能问答系统

最近小马在搞AI,目标是实现一个智能问答系统来支撑业务。经过了之前一段时间的基础AI技术学习后,小马开始NLP并调研智能问答系统。本文介绍如何5分钟快速搭建一个智能问答系统。亲测效果良好。 典型的QA 系统包括在线客户服务系统、QA 聊天机器人等。大多数问答系统可以分为:生成式或检索式、单轮或多轮、开放域或特定问答系统。 传统的问答机器人大都是基于规则的知识图谱方式实现,这种方式需要对大量的语料进

楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件

楚存科技SD NAND贴片式T卡—高性能存储解决方案、赋能AI智能硬件应用在 AIoT 技术重构产业生态的时代浪潮中,智能硬件正从单一功能终端向数据枢纽演进 —— 智能家居设备日均产生 TB 级交互数据,工业物联网传感器需实时存储生产参数,车载智能系统更要在毫秒级响应中完成音视频数据的读写。传统存储方案在功耗控制、体积适配与环境耐受性上的局限性&#xff0

AIGC时代——语义化AI驱动器:提示词的未来图景与技术深潜

文章目录 一、技术范式重构:从指令集到语义认知网络 1.1 多模态语义解析器的进化路径 1.2 提示词工程的认知分层 二、交互革命:从提示词到意图理解 2.1 自然语言交互的认知进化 2.2 专业领域的认知增强 三、未来技术图谱:2025-2030演进路线 3.1 2025年关键突破 3.2 2027年技术里程碑 3.3

概率

图片 侵删 两个人相遇的概率是0.00478,相爱的概率是多少?1、两个人相遇的概率是0.00478,除了幸运,我想不出别的词。而被爱,则是荣幸。 据说在这个世界上,一个人和另一个人,相遇的概率是千万分之一,而他们成为朋友的概率只有两亿分之一,而三个人能同行更是奇迹。没有人能代替你们之间的经历,没有人能扭曲你们之间的感情。在梦想这条路上,三个人才是最完美的。 很喜欢一句话:在这个世

Rokid AI Glasses 智能体开发 | 从 0 到 1 构建一个「后端开发知识点助手」AI 智能体(灵珠平台实战)

本文智能体基于Rokid AI Glasses和灵珠AI平台开发,开发指南: 🚀 从 0 到 1 打造「后端开发知识点助手」——Rokid AI Glasses 智能体开发全解析(长文实战) 一、引言在后端开发领域,知识体系庞大且更新迅速&#xff0c

当AI遇上乙女游戏:这场“代入感革命”,才刚刚开始

✨道路是曲折的,前途是光明的! 📝 专注C/C++、Linux编程与人工智能领域,分享学习笔记! 🌟 感谢各位小伙伴的长期陪伴与支持,欢迎文末添加好友一起交流! 前言 01 玩家不是"第三者"&#xff0

【博客】数据密集型应用系统设计

什么是「数据密集型应用系统」? 当数据(数据量、数据复杂度、数据变化速度)是一个应用的主要挑战,那么可以把这个应用称为数据密集型的。 与之相对的是计算密集型——处理器速度是主要瓶颈。 其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据,经过业务逻辑处理,再返回给用户。 image.png 很多软件都是在解决不同场景下的数据存储和检索问题——