TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习框架，具有强大的功能和灵活性。虽然TensorFlow主要使用Python进行开发，但它也提供了Java API，使得Java开发者可以在其应用中使用TensorFlow的强大功能进行模型推理（inference）。以下是TensorFlow Java的入门介绍，包括安装、基本用法和一个简单的示例。

在Java语言中，虽然Java不像Python那样在深度学习和计算机视觉领域有丰富的生态系统，但仍有一些框架和库可以用于目标检测。

转自|智源社区近日，吴恩达在圣诞节的《The Batch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉 Transformer（ViT）的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过17,000篇ViT论文；AlphaCode、Codex等的推出便利了开发者，大受欢迎；与此同时，...

2022年，AI艺术生成文本生成图像的AI绘画生成器如雨后春笋般涌现，以一幅幅“不明觉厉”的AI作品进入大众视野。从2月Disco Diffusion爆火，仅两个月后OpenAI发布DALL-E 2，谷歌和Meta紧随其后宣布了各自的AI”画家“Imagen和Make-A-Scene，再到7月MidJourney向公众付费开放，8月Stable Diffusion横空出世，AI绘画模型掀起了“人人都是艺术家”的一个个热潮。随之而来的视频生成AI模型更是让“人人都能是导演”。

机器学习模型分生成式模型（Generative Models）和判别式模型(Discriminative Models)。判别式模型就是给出一个判断，比如是哪个类别，是多少值。也就是说，判别式模型给出的是一个值。为什么需要生成式模型？因为有时候不想要一个值，我们想学习一个分布(Distribution)，这个时候就需要生成式模型。总之，生成式模型就是学习到一个分布。 如何表示一个分布？可以用概率密度函数来表示。所以当然可以设计一个模型去学习一个概率密度函数。有了概率密度函数...

自从22年年底开始，人工智能开始从实验室一下子走入了普通人的视野中，chatgtp像一颗石子投入水中，溅起了一波又一波的涟漪。我们都通过各种方式试用大预言模型和机器进行对话或者提问。随着大语言模型的出现，各个类型的大模型也开始出现，文字生成图片，文字生成视频，文字生成音乐，文字生成3d模型等等。但当我们深入了解后会发现，很多网站的模型使用要会员，或者会受网络影响，我们很难自己直接使用自己的模型，加之受制于电脑的配置，更难训练自己的模型。

3月28日，国内首款UI设计工具即时设计正式开放全新即时AI的内测申请。据悉，这是国内首款面向UI设计的生成式AI产品，支持由文本描述生成可编辑的原型设计稿，利用大语言模型，一键生成复杂 UI。

通过上述步骤，你可以在树莓派的CentOS 7系统上使用TensorFlow Java实现简单的计数功能。这包括设置环境、准备预训练的计数模型、编写和运行Java代码来处理输入数据并实现计数功能。你可以根据需求扩展和优化此基础代码，例如更改输入数据格式、使用不同的模型或添加更多的处理步骤。

在树莓派上运行CentOS 7并使用Kubernetes（k8s）来部署TensorFlow Java版本需要一些特定的步骤，包括安装和配置Kubernetes集群、构建适合ARM架构的Docker镜像、部署应用等。

通过上述步骤，你可以在树莓派的CentOS 7系统上使用TensorFlow Java实现简单的植物分类功能。这包括设置环境、准备预训练的分类模型、编写和运行Java代码来处理输入数据并实现分类功能。你可以根据需求扩展和优化此基础代码，例如调整图像预处理步骤、使用不同的模型或添加更多的处理步骤。

通过上述步骤，你可以在树莓派的CentOS 7系统上使用TensorFlow Java实现简单的人脸识别。这包括设置环境、准备人脸检测模型、编写和运行Java代码。你可以根据需求扩展和优化此基础代码，例如将人脸图像输入到预训练的TensorFlow模型中以识别人脸特征或身份。

在树莓派上安装和部署TensorFlow Java版本需要一些特定的步骤，尤其是当你打算使用Docker容器来运行它时。以下是详细的步骤，帮助你在树莓派上完成这一任务。

上一篇讲了支持deepseek的模型应用的本地安装和部署以及使用。再上一篇讲解了deepseek提供的开放api，便于开发者基于deepseek提供的接口来编写属于自己的业务应用程序。但是前面几篇我们都是在用模型，我们知道deepseek是开源的，那么deepseek的源码在哪里，具体源码是什么样的呢，是否和我们编写的Java程序一样，是一行行的代码呢，还是什么样的项目结构呢？本文带您解开deepseek源码的面纱。

目前虽然流程都能跑通，可以正常使用，但是还有很多功能欠稳定，且需要我们花时间精力进行数据库训练， 在下周我讲重点整理Cherry Studio 和 anything LLM在本地知识库训练方面的优劣势，以及在使用过程中常见问题的解决方法。第一篇讲解了如何本地部署安装deepseek并使用，但是我们可能会需要有自己的特殊的数据支持，有自己特色的回答，那就需要训练知识库。不过切换到7B就会好很多。3).点击页面下方的“搜索知识库”按钮，在搜索框中填写想要搜索的信息，点击搜索按钮，即可展示知识库中对应的内容；

本文介绍了从0到1，完成一个agent项目。我们可以在此基础上，添加业务能力，这样就可以实现deepseek+业务了。下一篇，结合编剧的场景，实现一个编剧的智能体。

通过上面的介绍，我们就基本掌握了deepseek提供的基础的开发api功能，我们可以通过学习掌握这些api接口，来在自己的项目中调用所需接口，完成我们自己的业务功能，实现和我们的项目的嵌入。当然这是程序员的工作，并不是没有编程基础的人做的事情，希望我们能够尽快掌握并进入大模型的业务开发中，实现工作效率和业务效率的双重提升通过本章我们已经可以完成deepseek的应用开发了。

本章在介绍deepseek模型源码和原理之前，先介绍一下deepseek的应用程序的本地安装和部署，以及如何通过应用连接模型，来实现具体的模型能力调用。前言：第一篇详细讲解了本地化部署deepseek的方式，我们讲解了使用ollama，Chatbox两种方式，但是实际上deepseek的部署还有很多种方式，有单模型部署的方式，其中大模型应用就是可以以各种页面的方式或者流程或者自主设计应用的方式来访问模型。

本文探讨了如何通过优化提示词来提高与DeepSeek等大型语言模型交互的效果。首先，文章介绍了提示词优化的基本概念，即通过改进提问方式来获得更准确的答案。接着，文章提出了几个优化原则，包括使用需求式提问而非命令式或启发式提问，根据任务类型选择合适的模型，以及如何根据不同的需求类型来描述需求。此外，文章强调了验证提问结果的重要性，并建议通过多次优化提示词和依赖上下文进行连续提问来逐步接近理想答案。最后，文章总结了提示词优化的通用策略，并指出在不同领域可能需要更专业的方法。通过这些策略，用户可以更有效地利用De

Service分析以下文本的情感倾向，从非常负面、负面、中性、正面、非常正面中选择最合适的:文本: {text}只返回情感倾向，不要其他内容。""";从以下文本中提取{count}个关键词:文本: {text}以JSON数组格式返回关键词。""";// 其他自定义方法...集成 Spring AI 和 DeepSeek创建基本的聊天接口实现结构化 Prompt 工程处理流式响应添加自定义 AI 服务方法异常处理和前端集成多轮对话管理。

目前虽然流程都能跑通，可以正常使用，但是还有很多功能欠稳定，且需要我们花时间精力进行数据库训练， 在下周我讲重点整理Cherry Studio 和 anything LLM在本地知识库训练方面的优劣势，以及在使用过程中常见问题的解决方法。第一篇讲解了如何本地部署安装deepseek并使用，但是我们可能会需要有自己的特殊的数据支持，有自己特色的回答，那就需要训练知识库。不过切换到7B就会好很多。3).点击页面下方的“搜索知识库”按钮，在搜索框中填写想要搜索的信息，点击搜索按钮，即可展示知识库中对应的内容；

前面几篇文章，我们介绍了DeepSeek，Ollama，Chatbox，CherryStudio，AnythingLLM，Gemma3，千问QWen，Dify，Docker的安装与使用，虽然我们已经可以在本地使用deepseek了，但是你是否还是有些迷糊，这一堆的名称，是不是很多的功能是重复的了，既然都是用来本地部署大模型的，使用一个行不行，为什么需要介绍这么多的安装，感觉安装完ollama就可以使用大模型了。首先讲解几个大模型在使用阶段的几个概念：底层模型、安装工具、应用、应用开发平台、容器化部署工具。

自从22年年底开始，人工智能开始从实验室一下子走入了普通人的视野中，chatgtp像一颗石子投入水中，溅起了一波又一波的涟漪。我们都通过各种方式试用大预言模型和机器进行对话或者提问。随着大语言模型的出现，各个类型的大模型也开始出现，文字生成图片，文字生成视频，文字生成音乐，文字生成3d模型等等。但当我们深入了解后会发现，很多网站的模型使用要会员，或者会受网络影响，我们很难自己直接使用自己的模型，加之受制于电脑的配置，更难训练自己的模型。