Java 与 AI 的结合为开发者提供了强大的工具，可以构建各种智能应用。希望本文能够帮助你入门 Java 和 AI，并激发你的创造力，开发出更多创新的应用。庞大的生态系统: Java 拥有丰富的类库和框架，例如 Deeplearning4j、Weka、MOA 等，为 AI 开发提供了强大的工具支持。推荐系统: 使用 Java 和机器学习算法构建个性化推荐系统，例如电商网站的商品推荐、新闻网站的新

大数据文摘出品编译：Hope、睡不着的iris、胡笳、云舟瑞士计算机科学家Niklaus Wirth在1976年写了一本书，名为《算法+数据结构=编程》。40多年后，这个等式仍被奉为真理。...

随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章总结了分布式事务最经典的解决方案，分享给...

随着大型语言模型（LLMs）如ChatGLM（智谱AI）、Llama（Meta）等开源模型的普及，如何针对垂直任务优化模型性能成为研究热点。随着ChatGLM-6B、Llama3等开源模型生态的成熟，该技术将加速在客服、教育、编程助手等场景的产业落地。：LoRA（低秩适配）：在注意力层注入可训练秩分解矩阵P-Tuning v2：深度提示优化，避免全参微调资源消耗。通过在预训练模型基础上，使用指令-

机器学习是一门强大的技术，它通过对数据的学习和分析，能够为我们提供有价值的预测和决策支持。简单来说，就是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。在使用时需要合理选择 n_neighbors 参数，若想测试一系列的 n_neighbors 值，可以重复进行多次实验，观察不同参数值带来的结果差异。在训练过程中，通过调整 n_neighbors 等参数，观察模型在验证

Java作为一种广泛使用的编程语言，拥有强大的生态系统和丰富的库支持，使其成为构建机器学习应用的理想选择。而Ollama（Open Learning Model Architecture）作为一种新兴的机器学习框架，提供了高效、灵活的模型构建和训练能力。通过Ollama的简洁API和强大功能，Java开发者可以轻松地构建、优化和部署机器学习模型。接下来，我们将使用Ollama构建一个简单的分类模型

三者构成的MCP技术体系已成为行业公认的标准框架。本文将从技术原理、前沿进展到落地实践，全方位剖析这一支撑当代AI发展的黄金三角，揭示其如何共同推动人工智能能力边界的持续突破。的技术团队，将最有可能突破现有AI能力边界，创造出真正具有变革性的智能系统。在这个充满可能性的时代，理解并掌握MCP技术标准，已成为AI从业者的必备核心能力。当代AI模型-计算-数据（MCP）三位一体技术体系深度解析。当代A

老李的学习成果很快得到了验证。我告诉老李，AI大模型（如GPT、BERT）正在改变各行各业，从智能客服到数据分析，从自动化运维到个性化推荐，AI技术的应用场景非常广泛。我们曾是同一所211大学的同学，毕业后他一直在做Java开发，本以为能安稳地干到退休，却没想到在35岁这年，遭遇了职业生涯的滑铁卢。经过几个月的努力，老李不仅掌握了AI的基础知识，还成功将Java与AI技术结合，开发了一个基于大模型

在深度学习领域，Keras作为TensorFlow的高层API，以其简洁优雅的接口设计和高效的模型构建能力，已成为众多AI开发者的首选工具。本文将深入探讨Keras高层API的核心技术特性，揭示其如何简化深度学习工作流程，同时保持足够的灵活性和性能。Keras高层API通过精心设计的抽象，成功平衡了易用性与灵活性，使开发者能够快速实现从原型到生产的过程。随着TensorFlow生态的不断演进，Ke

量化训练：启用`load_in_4bit=True`，配合`gradient_checkpointing`降低显存占用。- 推荐24G显存以上GPU（如A100），多卡分布式训练需配置`accelerate`。- Bitsandbytes：4-bit量化训练库，显存占用降低3倍。- 训练阶段：Loss曲线、参数更新幅度（通过`wandb`可视化）。- 部署：通过多Lora合并，单卡支持5个子业务线