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。
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EasyAI码云下载链接:https://gitee.com/dromara/easyAi
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EasyAI技术文档地址:https://www.myeasyai.cn/
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EasyAI详细视频教程:https://www.bilibili.com/video/av89134035
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EasyAI框架0基础深度开发及人工智能完整体系教程:https://www.bilibili.com/cheese/play/ss17600
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:https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930
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
<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。
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。
<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: https://gitee.com/dromara/sayOrder
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
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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。
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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
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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
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启发式算法: 粒子群,蚁群,模拟退火
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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
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视觉图像: 图像识别,图片摘要,目标检测
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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
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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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