Springboot 整合 Java DL4J 实现智能客服

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2024-10-29 18:33:42

Springboot 整合 Java DL4J 实现智能客服

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bluedream1991 01-08

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现在都AI客服了，要支持文字、语音、动态导航

智能客服 基于springboot+swaggger+elasticsearch+mysql.zip

、MinIO简介 1、基础描述 MinIO是一个开源的对象存储服务。适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。 MinIO是一个非常轻量的服务,可以很简单的和其他应用的结合，类似 NodeJS, Redis 或者 MySQL。 2、存储机制 MinIO使用按对象的嵌入式擦除编码保护数据，该编码以汇编代码编写，可提供最高的性能。MinIO使用Reed-Solomon代码将对象划分为n/2个数据和n / 2个奇偶校验块-尽管可以将它们配置为任何所需的冗余级别。这意味着在12个驱动器设置中，将一个对象分片为6个数据和6个奇偶校验块。即使丢失了多达5个(（n/2）–1)个驱动器（无论是奇偶校验还是数据），仍然可以从其余驱动器可靠地重建数据。MinIO的实现可确保即使丢失或无法使用多个设备，也可以读取对象或写入新对象。最后，MinIO的擦除代码位于对象级别，并且可以一次修复一个对象。二、MinIO环境搭建 1、安装包下载 https://dl.min.io/server/minio/re

本源码都是经过测试，可以运行，放心。各个里面都有具体的介绍，只要基础的知识就能够运行，搭建环境。

随着信息技术的飞速发展，我们每天都会接触到大量的文本数据，如新闻文章、电子邮件、社交媒体帖子等。对这些文本数据进行分类，可以帮助我们更好地理解和处理它们，提高信息检索和管理的效率。文本分类系统可以应用于多个领域，如新闻媒体、电子商务、金融服务等。在这个文本分类系统中，我们选择使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），特别是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）。选择 LSTM 的理由如下：处理序列数据：LSTM 非常适合处理

在这个交通标志识别系统中，我们选择使用卷积神经网络（CNNCNN局部连接：CNN 中的神经元只与输入图像的局部区域相连，这使得网络能够捕捉图像中的局部特征，如边缘、纹理等。对于交通标志这种具有特定形状和颜色特征的对象，局部连接能够有效地提取关键信息。权值共享：CNN 中的滤波器在整个图像上共享权值，这大大减少了参数数量，降低了模型的复杂度，同时也提高了模型的泛化能力。层次结构：CNN 通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，这种层次结构能够逐步提取图像的高级特征，从而实现对复杂图像的准确识别。

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