Langchain可以帮助开发人员构建由大型语言模型(llm)支持的应用程序。它提供一个框架将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来。...所以本文将介绍如何使用LangChain来创建我们自己的论文汇总工具。...然后就可以为我们的问答模型创建一个提示的模板。这是传递给问答模型的默认模板，其中包含一个包含问题的变量。...论文汇总和查询 langchain里面包含了很多实用的工具，比如pdf文件的读取，openai API的对接，所以我们可以直接拿来使用： from langchain.chains.summarize...总结 使用LangChain来总结和查询研究论文非常的简单，LangChain很容易使用，也很容易学习。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。.../** * *创建机柜门 接上一篇 */ let rearGeometryDoor = new THREE.BoxGeometry(basicParameters.thickness, this.cabinetObj.h...doorOption.z – this.options.cabinetObj.w/2+basicParameters.thickness/2) } cabGroup.add(door); // 整个机柜的位置及旋转...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
机器人模型smartcar 前面我们使用的是已有的机器人模型进行仿真，这一节我们将建立一个简单的智能车机器人smartcar，为后面建立复杂机器人打下基础。...一、创建硬件描述包 roscreat-pkg smartcar_description urdf 二、智能车尺寸数据 因为建立的是一个非常简单的机器人，所以我们尽量使用简单的元素：使用长方体代替车模...，使用圆柱代替车轮，具体尺寸如下： 三、建立urdf文件 在smartcar_description文件夹下建立urdf文件夹，创建智能车的描述文件smartcar.urdf，描述代码如下： 四、建立launch命令文件 在smartcar_description文件夹下建立launch文件夹，创建智能车的描述文件...、效果演示 在终端中输入显示命令： roslaunch smartcar_description base.urdf.rviz.launch gui:=true 显示效果如下图所示，使用gui中的控制
由于张量运算的不变性，结果值总是返回一个新的张量。 TensorFlow.js提供了许多有用的操作，如square，add，sub和mul。...定义模型 现在TensorFlow.js已经可用，让我们从一个简单的机器学习练习开始。下面的示例应用程序涵盖的机器学习脚本是公式Y = 2X-1，这是个线性回归。 此函数返回给定X对应的Y值。...期望从模型返回的Y结果接近函数返回的精确值。 让我们创建一个非常简单的神经网络来实现。...我们得到一个新的序列模型。它是一种，其中一层的输出是下一层的输入，即模型拓扑是层的简单“堆叠”，没有分支或跳过。 创建好模型后，我们准备通过调用model.add来添加第一层。...总结 在本系列的第一集中，你学到了Tensorflow.js的基础知识，通过使用该库，我们实现了基于线性回归的第一个简单的机器学习示例。现在你应该对主要的Tensorflow.js构建块有基本的了解。
TensorFlow.js以其当前的形式提供了以下主要功能： 浏览器中的机器学习：你可以使用TensorFlow.js在浏览器中创建和训练ML模型。...关于安装TensorFlow.js（deeplearn.js）的说明： 由于TensorFlow.js是为浏览器而设计的，所以安装和使用TensorFlow.js最简单的方法就是根本不安装它。...提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测、语音识别、图像分割等。...ml5.js旨在使机器学习对广大的艺术家，创意编码员和学生来说变得平易近人。该库以TensorFlow.js为基础，通过简单的语法在浏览器中提供对机器学习算法和模型的访问。...例如，你可以使用ml5.js在5行代码中使用MobileNet创建图像分类模型，如下所示： ? 正是由于Ml5.js的简单性，使得它非常适合在浏览器中快速构建原型，这也是我们在项目中使用它的原因。
实例1：（利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」） 一个简单的工具来识别手绘图像，并且输出当前图像的名称。...特点是让定义、训练以及执行神经网络变得特别简单。个人觉得这个库比较适合入门。比如以下短短几行代码已涵盖创建、训练和执行神经网络，一目了然： ? ? Brain.js 的色彩识别器 3....② 预训练模型加载到前端时等待时间较长障碍 在简单的Web应用程序中将几十兆至上百兆预训练模型权重加载到客户端浏览器是非常耗时的。这对于用户是无法接受的。...我们可以训练相当不错的图像分类-甚至物体检测模型，最终只有几兆字节大小甚至只有几千字节： ? 如通过增加每层卷积滤波器的数量或堆叠更多层简单地使你的网络更深入。...这是快速训练精确模型的一种方法，只需使用少量数据。 直接在浏览器中创建模型。
这个库的另一个好处是你不必严格熟悉神经网络就可以使用它。为了将您的网站与这些网络模型集成，您只需将它们实现为函数或使用 JSON 格式。 Brain.js 可用于使用高级语言快速创建简单的神经网络。...此外，TensorFlow.js 使得使用 Javascript 的低级线性代数从头开始构建模型变得非常容易。 TensorFlow.js 还包括一些预先存在的机器学习模型。...此外，TensorFlow.js 具有高度并行性，可与众多后端软件（如 ASIC、GPU 等）结合使用。...以下代码描述了如何使用 TensorFlow.js 创建一个简单的神经网络来执行干扰。该模型需要一个输入值和一个输出值来处理 NN。...顺序模型可以称为模型，其中一层的输出用作另一层的输入，即模型的拓扑结构是层的原始“堆栈”——没有任何分支或跳过。 然后，可以通过调用 model.add 方法添加第一层，这会创建一个密集层。
现实生活中，模型无处不在，如世界地图、图表等等都可以被认为是模型。为了说明模型是什么，我们举一个例子：Barcelona 房子价格随房间数的变化。...可以参考下面的链接来学习：训练模型（Training Models） 画一条简单的线我们只需要包括一条神经的非常简单的神经网络对于训练模型来说是相对简单的情况，但其它的模型做的要复杂的多，比如归类两组数据就比较难了...TensorFlow.js使用 1，创建神经网络 TensorFlow.js 给我们提供了一个简单的办法来创建神经网络。...进行预测 预测的部分通常会简单些，训练模型需要定义一些超参数，相比之下，进行预测很简单。...有很多模型都可以在 TensorFlow.js 中使用，而且，你可以使用 TensorFlow 或 Keras 创建模型，然后导入到 TensorFlow.js。
在浏览器中使用TensorFlow.js 创建一个新的项目目录： mkdir tfjs-project cd tfjs-project 初始化一个新的Node.js项目： npm init -y 安装...JavaScript文件： import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // 定义一个简单的模型 const model = tf.sequential(); model.add...npm install -g http-server http-server 在Node.js中使用TensorFlow.js 创建一个新的项目目录： mkdir tfjs-node-project.../tfjs-node 创建一个JavaScript文件： const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); // 定义一个简单的模型 const model...定义模型 在TensorFlow.js中，你可以使用顺序API或功能性API定义模型。顺序API适用于简单的、可堆叠的层，而功能性API则更灵活，可以处理更复杂的架构。
我们可以使用神经网络的层级 API 构建模型，并在浏览器中使用 WebGL 创建复杂的数据可视化应用。此外 Node.js 很快就会发布，它能为网站模型提供 GPU、TPU 等快速训练与推断的方法。...TensorFlow.js 的安装非常简单，我们可以直接使用 NMP 或脚本完成构建。它的使用也有非常多的文档与教程，我们只需要掌握一些基本的核心概念就能快速入手这一 JS 库。...在 Tensorflow.js 有两种创建模型的方式：直接使用 Op 表示模型的运算。或者使用高级 API tf.model 来构建以层定义的模型，这在深度学习中是很常用的抽象形式。...但我们了解以上概念就能轻松在浏览器中构建出简单的机器学习模型，如下展示了简单线性回归的定义方法： import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // Define...，我们非常容易将机器学习模型部署在网页端并在用户的浏览器与硬件实现简单的推断。
TensorFlow.js TensorFlow是一个开源库，广泛用于创建机器学习模型，主要用于python项目中。 Tensorflow.js的出现允许在浏览器中进行相同的模型开发，训练和测试。...TensorFlow.js模型 Tensorflow.js模型必须通过URL进行服务才能在javascript中加载。 如前所述，该模型基于二进制格式的主JSON文件和分片权重文件。...这个思路是创建一个HTTP服务器，该模型将在允许请求的URL中使模型可用，并作为REST API线程化。...tf.loadLayersModel("http://127.0.0.1:8080/model.json"); return model; } 做出预测 加载模型后，进行预测的过程将非常简单。...作者决定创建一个简单的应用程序，该应用程序从网络摄像头读取视频流，并生成语义分段。 如下例所示： ?
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。...本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。 一点提示 如果你想体验代码的运行，我在Observable上创建了一个交互式编码会话。...此外，我创建了许多小型项目，包括简单分类、样式转换、姿势估计和pix2pix翻译。...一个简单的神经网络 现在我们学习如何创建一个神经网络来学习XOR，这是一个非线性操作。代码类似于keras实现。...CNN模型 TensorFlow.js使用计算图自动进行微分运算。我们只需要创建图层、优化器并编译模型。
，其中包括数据图像的采集、模型的训练、参数的调整，最终结果可能得经过分类模型（如：VGG、ResNet、ShuffleNet等）的卷积层、全连接层，最终以概率的方式呈现，预期效果是达到了，在时间的花销上有点大...现在，给我10分钟，还你一个训练好的识别模型！在浏览器上基于TensorFlow.js可以很快完成这项需求。 摄像头将通过快照功能将拍摄图像转换为64x64图像并显示辨别结果。...将2D图像放大为1D高清图像的视觉化效果 Python源代码保存在对应项目的spritemaker（精灵编辑器）文件夹中，因此，如果数据集不同而操作类似，则可以创建各自的精灵表单。...接下来的两个按钮，你可以选择建立模型的类型了，建立简单模型还是复杂模型？ 简单还是复杂？ 正如“To be or not to be?”...（注：过拟合是模型在对训练数据进行预测时变得非常完美，由于模型对于训练数据过于符合，因此对于新数据而言反而并不适用） 一个好的机器学习模型可以概括为下图： 使用一个复杂方程进行过拟合 我选择建立了一个非常适合简单数据的简单模型
虽然TensorFlow.js的愿景是机器学习无处不在，即使是在手机、嵌入式设备上，只要运行有浏览器，都可以训练人工智能模型，但是考虑到手机、嵌入式设备有限的计算能力（虽然手机性能不断飞跃），复杂的人工智能模型还是交给更为强大的服务器来训练比较合适...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...MobileNets是一种小型、低延迟、低耗能模型，满足各种资源受限的使用场景，可用于分类、检测、嵌入和分割，功能上类似于其他流行的大型模型（如Inception）。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时...在下一篇文章中我将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型，并加载之，敬请关注！ 以上示例有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
课程中以一个姿态检测的模型PoseNet作为案例，介绍了TensorFlow.js插件导入到微信小程序开发工具中后，在项目开发中的配置，功能调用，加载模型等方法应用；此外，还介绍了在Python环境下训练好的模型如何转换并载入到小程序中...为了能让小程序内的机器学习变得更为简单，现在开发者可借助 TensorFlow.js 在小程序中的插件来实现了。 TensorFlow.js 插件是什么？...TensorFlow.js 的模型库包含以下几类模型： 类别模型名介绍图像MobileNet针对 ImageNet database 标示的图像识别。...其他KNN Classifier该包提供了使用 K-Nearest Neighbors 算法创建分类器的实用程序，可用于转学习。...注：TensorFlow.js 模型库 链接 https://github.com/tensorflow/tfjs-models 为了让更多的小程序开发者了解 TensorFlow.js 以及如何在小程序环境中应用
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...注意：尽管本图的训练部分侧重于 Python API，但 TensorFlow.js（https://js.tensorflow.org/） 也支持训练模型。...tensorflow.js：支持在 JavaScript 环境中部署模型，例如在 Web 浏览器或服务器端通过 Node.js 部署模型。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。...强大的研究实验 TensorFlow 2.0 包含了许多功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练最先进的模型： Keras 功能 API 和 Model Subclassing API：允许创建复杂的拓扑结构
一旦创建，不能改变其值；而 variables 则可以动态改变其值，主要用于在模型训练期间存储和更新值。...TensorFLow.js 有 2 种创建模型的方法。...官网有几个示例，第一个简单的是从头开始构建一个小型的模型，用于拟合曲线。第二个示范了 CNN 识别手写数字。第三个使用了迁移学习，训练一个神经网络来预测摄像头的数据。...上文已经介绍过如何把 keras 训练的模型转成 tensorFlow.js 的模型格式了，这里我们直接从谷歌提供的模型服务中获取。...3.2.2 迁移学习 我们将把 MobileNet 的这一层输出作为我们新创建的模型的输入，新创建的模型输出为 4 个类别的预测。
Matplotlib:这是一个流行的python绘图库，用于创建基本图形，如折线图、柱状图、直方图等。...Seaborn:为创建吸引人的图形提供高级接口 sci-kit Learn:用于数据挖掘和数据分析，实现了广泛的机器学习算法，如分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means。...它支持各种目标函数，如回归、分类和排名，并且是可扩展的，因此你可以轻松地定义自己的目标。 mlr:它是一个可扩展的框架，用于解决分类、回归和集群问题，并且通过s3继承具有简单的扩展机制。...它使用起来非常简单，你不需要了解神经网络的详细信息就可以使用它。 Tensorflow.js:它是一个流行的JavaScript机器学习库。...你可以使用灵活的api直接在JavaScript中构建和训练模型，机器学习中的几乎所有问题都可以使用Tensorflow.js解决。你还可以使用自己的数据重新训练现有的ML模型。
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。...这样就创建了模型，接下来就能够进行预测了。 ? 进行预测 用 TensorFlow.js 训练模型 TensorFlow.js 提供了一种创建神经网络的简便方法。...首先用 trainModel 方法创建一个 LinearModel 类。我们将使用顺序模型。顺序模型是其中一层的输出是下一层的输入的模型，即当模型拓扑是简单的层级结构，没有分支或跳过。...TensorFlow.js 可以使用很多预训练的模型，还可以导入使用 TensorFlow 或 Keras 创建的外部模型。...TensorFlow.js 是创建神经网络的简便工具。
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