人工智能
Android IO 框架 Okio 的实现原理，到底哪里 OK？
前言
大家好，我是小彭。
今天，我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio，我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么，OkHttp 为什么要使用 Okio，它相比于 Java 原生 IO 有什么区别和优势？今天我们就围绕这些问题展开。
本文源码基于 Okio v3.2.0。
思维导图
1. 说一下 Okio 的优
NLP之从句子中提取单词步骤
浅层自然语言处理技术可以用来从句子中提取单词，其步骤为：
1、将句子转换为小写
2、删除停顿词(这些是在一种语言中常见的词。诸如 for、 very、 and、 of、 are 等词是常见的停止词)
3、从给定的文本序列中提取 n-gram，即 n 个项目的连续序列(简单地增加 n，模型可以用来存储更多的上下文)
4、分配一个句法标签(名词，动词等)
5、通过语义/语法分析器方法从文本中提取知识，
PyTorch生成式人工智能实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
PyTorch生成式人工智能实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
0. 前言
1. 传统机器学习与人工智能
2. 人工神经网络基础
2.1 人工神经网络组成
2.2 神经网络的训练
3. 前向传播
3.1 计算隐藏层值
3.2 执行非线性激活
3.3 计算输出层值
3.4 计算损失值
3.5 实现前向传播
4. 反向传播
单细胞 & 空间整合去批次方法比较（2）
作者，追风少年i
开头先放一张marker表，供大家参考
marker list
这一篇内容很简单
接上一篇，上一篇文章单细胞 & 空间整合去批次方法比较介绍了以下几种方法整合去批次的代码
CCA
merge
SCT
merge & SCT
merge加harmony
SCT && harmony
关于上述方法我只强调一点，就是ScaleData的时
数据批处理速度慢？不妨试试这个
业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。
大部分业务统计都会要求以某日作为截止点，而且为了不影响生产系统的运行，跑批任务一般会在夜间进行，这时候才能将生产系统当天产生的新明细数据导出来，送到专门的数据库或数据仓库完成跑
7.一文搞懂Flink中窗口的概念
1.前言
在上一篇文章当中说了，如果需要进行双流join操作，可以选择在窗口的范围内进行，join操作会以窗口范围内的所有数据做inner join，然后将匹配到的所有数据交给计算函数进行处理，这就是窗口join的执行方式，但是这里也有一个之前没有提到过的概念，那就是“窗口”。
窗口在数据计算的过程中很常见，它要做的实际上就是在没有尽头的数据流中切割出一段一段的范围区间，然后对这个区间的数据进行相
完善机器人：让 DeepSeek 使用Vue Element UI快速搭建 AI 交互页面
在前两篇文章中，我们已经使用 AI 生成了 Java API，并创建了一个简单的 HTML + JavaScript 网页，让用户可以与 AI 机器人聊天。但如果我们想要一个更美观、更专业的交互界面，该怎么办呢？🤔本篇文章，我们将利用 Vue 3 + Element Plus
