AlibabaCloud PAI DSW CN Demo 教程

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alibabacloud-pai-dsw-cn-demoalibabacloud-pai-dsw-cn-demo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alibabacloud-pai-dsw-cn-demo

本教程旨在指导您了解和使用从 https://github.com/aliyun/alibabacloud-pai-dsw-cn-demo.git 下载的开源项目。我们将深入探讨其核心组件,包括项目的目录结构、启动文件以及配置文件,以便您能够顺利地进行开发和部署。

1. 目录结构及介绍

项目根目录下的结构是组织代码和资源的关键。虽然具体的结构细节需依据实际仓库最新状态确定,一般一个类似的开源项目结构可能包括以下几个主要部分:

.
├── README.md         # 项目的主要说明文件,包含简介和快速入门指南。
├── src               # 源代码目录,存放所有的业务逻辑实现。
│   ├── main          # 主应用程序代码,如果是Java项目,则通常有此目录。
│   └── ...           # 其他源代码子目录。
├── config            # 配置文件目录,包含应用的环境特定配置。
│   └── application.yml 或 .ini 或其他配置文件
├── scripts           # 启动脚本或辅助脚本所在目录。
│   └── start.sh      # 可能存在的示例启动脚本。
└── resources         # 非代码资源,如数据库脚本、静态资源配置等。
    └── ...

请注意,具体目录可能因项目特性而异,务必参照实际仓库中的最新布局。

2. 项目的启动文件介绍

假设的启动文件:scripts/start.sh

#!/bin/bash

# 环境变量设置
export JAVA_HOME=/path/to/jdk
export PROJECT_DIR=$(pwd)

# 运行主程序
cd $PROJECT_DIR/src/main/java
java -jar app.jar

启动文件的作用在于简化运行流程,它预设了必要的环境变量,确保软件可以在正确的环境下执行。在实际项目中,启动文件可能会更复杂,包括但不限于版本控制、日志配置、服务依赖检查等。

3. 项目的配置文件介绍

示例配置文件:config/application.yml

server:
  port: 8080       # 应用端口
  
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false
    username: dbuser
    password: dbpassword
    
pai:
  dsw:
    endpoint: your_endpoint     # PAI DSW服务地址
    accessToken: your_token     # 访问令牌

配置文件是连接项目与外部世界的桥梁,它包含了应用程序运行时需要的重要信息,比如服务端口、数据源设置、以及特定于PAI DSW的访问配置。每个键值对都是为了特定的目的设定,调整这些配置可以适应不同的部署环境和需求。


通过以上介绍,您可以初步掌握如何浏览和理解这个开源项目的骨架。请注意,在处理任何真实的开源项目时,务必详细阅读最新的官方文档和仓库内的注释,以获取最精确的信息。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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