搞研究和搞工程

研究院这边的同仁们, 都是搞研究的, 搞研究的人, 思想和搞工程的人不一样, 他们思考问题的方向不一样.

mentor 给我举了一个例子: 如果要你计算 x*x + 2*x + 1 = 0  . 搞工程的人一下就知道 (x+1)*(x+1) = 0  解出x; 然而搞研究的人不一样 他们要先把等式搞成 a*x*x + b*x + c = 0 的方式, 然后再去解出x 和a , b, c 的关系. 他们做一次这种工作之后, 把具体问题抽象化了, 得出其中的规律, 然后用这个规律来解决很多问题.

越是抽象的东西, 用武之地就越大. 这句话是张波老师在讲 c++ 的抽象类的时候给我们说的一句话. 我记得自己当时把它记下来了, 现在不知道还在不在笔记本上. 但是这句话和mentor 的意思, 也差不多.

图灵把计算机的模型给抽象出来, 冯 诺依曼把他们实现了, 20世纪最伟大的计算机科学家还是图灵.

自己什么时候才能明白过来呢, 好像目前都是解决具体的问题. 还需要去领悟, 什么是研究.

到底什么是研究??

### 使用 Java 进行 AI 开发的方法资源 #### 方法概述 Java作为一种成熟的编程语言,在人工智能领域有着广泛应用。对于希望利用Java进行AI开发的开发者而言,可以借助多种工具技术来构建智能应用程序。 #### 库与框架的选择 为了简化机器学习任务中的数据处理流程并加速模型训练过程,可以选择合适的库或框架作为起点。例如,`Java-ML`提供了一系列易于使用的API接口,涵盖了常见的机器学习操作如聚类、分类以及特征选择等功能[^1]。此外还有其他更专业的选项可供考虑: - **Apache Mahout**:专为大规模数据分析设计的一个分布式计算平台; - **Deeplearning4j (DL4J)** :专注于神经网络建模及其优化的一套解决方案集; 这些工具不仅能够帮助初学者更快地上手实践项目,同时也满足了高级研究人员的需求[^2]。 #### 实际案例分享 针对具体应用场景下的快速原型搭建需求,《用JAVA写人工智能应用》一文中介绍了通过简单的模板配置方式调用预先训练好的AI模型实例,这使得即使是没有深厚背景知识的人也能迅速掌握基本技能[^3]。 #### 学习路径建议 考虑到当前热门话题——大型预训练语言模型的重要性日益凸显,推荐关注相关前沿进展,并尝试理解其工作原理。同时配合阅读高质量的技术文档或书籍资料加深理论认知水平,从而更好地指导实际编码练习[^4]。 ```java // 示例代码片段展示如何加载已有的AI模型文件 import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport; import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph; public class ModelLoader { public static void main(String[] args) throws Exception{ ComputationGraph model = KerasModelImport.importKerasModelAndWeights("path_to_model.h5"); System.out.println(model.summary()); } } ```
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