基于JFinal+AI大模型打造AI智慧城市助手

已于 2025-01-23 11:12:47 修改
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分类专栏： AIGS 文章标签： 人工智能 智慧城市 JBoltAI ai jfinal AIGS AIGC
于 2024-10-25 23:14:52 首次发布
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版权
JAVA开发AI应用（七）：构建知识库之文档内容提取
catastrophe_zy的博客
08-20 750
RAG, java,文档内容提取，OCR，word内容提取，excel内容提取，pdf内容提取
基于DeepSeek R1和JBoltAI开发一个提示词生成专家智能体
小木的博客
02-22 1181
我们在日常开发AI智能体的时候，需要给智能体定义角色、任务、结果等内容，还得经过多次调试，才能达到满意效果，往往浪费不少开发时间。现在，我们基于强大的DeepSeek R1满血版的深度思考推理能力和DeepSeek官方的提示词教程，打造一个可以帮我们快速生成提示词的专家智能体。
JFinal ai的方法记录
weixin_33834075的博客
03-15 84
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
JBoltAI_SpringBoot如何基于Deepseek官网API区分 R1大模型深度思考和具体回答的内容？
catastrophe_zy的博客
02-27 367
当然我们也可以控制事件的输出方式为非流式的，这一点，我们的JBoltAI 框架是非常灵活的，并且我们以统一的编码方式，让开发者可以非常容易的去使用近二十种主流的大模型、平台，开发者无需关心各个模型的参数差异，接口差异，无需更改代码就可以无缝切换不同的大模型。我们发起的AI聊天是以event事件的形式执行的，框架底层有一个事件调度器，会根据系统负载和ai资源的可用情况，自动分配资源给事件去执行。在上面的例子中，我们模拟构造了一个上下文环境，让AI基于历史消息进行回答。，来加速开发你的AI应用和知识库应用。
如何用AI开发框架打造智能Demo，解锁多场景应用潜力
xiancai_xianyu的博客
02-21 676
当多模态大模型重新定义人机交互，我们清晰地听见了生产力革命到来的脚步声。那些真正存活下来的AI应用，必然是在"技术可行性"与"商业必要性"的钢丝上找到了精准平衡点的产物。这场生产力解放的马拉松才刚刚开始，而产品经理的使命，就是让每个技术突破都成为用户价值链条上不可或缺的齿轮——这或许就是AI时代给予产品人的终极命题。
JBoltAI（JFInal 基座版）V4.0.0 版本重磅发布，开启 AI 应用新征程
WangRK_的博客
05-10 281
JBoltAI（JFInal基座版）最新发布的V4.0.0版本带来了一系列重要更新和功能增强。新版本引入了深度思考功能，提升了AI处理复杂任务的能力，并适配了硅基流动平台，扩展了应用场景。此外，新增的可视化配置资源中心整合了大模型、Embedding、向量数据库等资源，使得配置管理更加便捷。JBoltAI还推出了超强视觉增强解决方案和知识库RAG视觉增强解决方案，显著提升了视觉应用的效果。开发工具箱支持自定义JS脚本，增强了开发者的创作自由度。AIAPP的执行逻辑得到优化，运行效率大幅提升，同时新增了密码访
《JBoltAI JFinal 基座版：Java 开发者的 AI 开发新宠》
WangRK_的博客
05-17 277
JBoltAI JFinal 版把 JFinal 的轻量高效和 AI 的智能化结合得很到位，适合追求快速落地、低成本试错的团队。不管是传统系统升级 AI，还是全新开发智能应用，它都能帮你省时间、省精力，性价比绝了！感兴趣的可以自己去JBoltAI官网戳戳看，说不定能打开新世界大门！（反正我觉得比传统开发爽太多，Java 开发者真的可以试试！打造的，专门针对企业级 AI 应用开发，尤其是想快速落地智能客服、知识库、自动化流程的团队，简直是福音！再给大家安利一个超实用的 Java 开发框架 ——
基于神经网络的非线性系统共识的模型预测控制MPC（Matlab代码实现）
w56782888的博客
01-22 1062
本文研究了离散时间非线性多智能体系统在切换通信拓扑下的共识问题，并采用模型预测控制（MPC）方法进行求解。对于遵循马尔可夫切换规律的系统，现有的MPC解决方案难以基于模型预测获得可靠的优化结果。为此，我们提出了一种新的基于神经网络的算法，通过实时近似和最小化MPC的成本函数，降低通信不足带来的影响。通过不同应用和场景的仿真验证了所提方法的有效性。
Java AI（智能体） 全场景应用开发框架（支持已知 AI 开发的各种能力） 基于 Solon 应用开发框架构建
04-26
Java AI（智能体）全场景应用开发框架是一个专门为Java开发环境量身打造的工具集，它旨在提供一套完整的解决方案，以支持AI技术的各种应用开发。这个框架具有跨多个版本Java的兼容性，支持从Java 8到Java 24，确保...
JFinal-Python资源
04-06
JFinal是一个基于Java的WEB开发框架，它支持ORM和RestfulJava等编程模型，使用JFinal可以轻松实现Web项目的构建。在最近的技术发展中，JFinal也开始寻求与Python的结合，从而拓宽了其应用范围，使其能够更加灵活地...
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
ak47maker的博客
06-05 564
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
yolo模型精度提升策略
最新发布
qq_47798402的博客
06-09 77
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
智能终端与边缘计算
wozaiwurenchu的博客
06-05 795
Cloudlet的定义和主要特征Cloudlet（微云）概念于2009年首次出现。它是一种成熟的边缘计算系统，旨在将移动计算的“端-云”两层架构转变为**“端-边-云”的三层架构** [对话历史]。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上 [对话历史]。主要特征：可信且资源丰富的主机或机群。基于虚拟机技术，为移动终端提供服务。Cloudlet通过将与具体应用相关的数据部分从通用部分中抽离出来，形成VM Overlay与Base VM。
法律AI的“幻觉”治理：大模型如何重塑司法公正与效率
七刀的专栏
06-04 1113
在传统律师事务所中，一位律师审查一份50页的商业合同平均需要3小时；而在引入法律大模型后，这一时间被缩短至20分钟。效率提升的背后，是一场正在席卷全球法律体系的智能化革命——。
Langchain4j 文档处理（7）
m0_58617940的博客
06-05 1084
来自 langchain4j 模块的文件系统文档加载器（FileSystemDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的类路径文档加载器（ClassPathDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的网址文档加载器（UrlDocumentLoader）来自 langchain4j-document-loader-amazon-s3 模块的亚马逊 S3 文档加载器（AmazonS3DocumentLoader）
【oobabooga 本地AI模型搭建】
开心就好了啦
06-05 889
用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。
高效VLM：VisionZip
my的博客
06-04 641
《VisionZip：视觉语言模型中的高效视觉标记压缩方法》针对现有视觉语言模型(VLMs)存在的视觉标记冗余问题，提出了一种创新解决方案。研究发现，传统VLMs使用长序列视觉标记会导致计算成本高昂，且大量标记注意力权重趋近于零，存在显著冗余。VisionZip通过两阶段处理（保留主导标记+合并次要标记），在仅保留10%标记的情况下实现95%的原模型性能，并将LLaVA-NeXT模型的预填充时间减少8倍。该方法支持无训练应用、高效微调和从头训练三种模式。
OpenAI 即将推出 GPT-5：开启多模态、持续记忆对话新时代
Cha3043445754的博客
06-05 1456
提前学习多模态 AI 的接口设计与调用构建与 AI 协作的开发流程，如 Prompt Engineering + 工具链集成探索 AI 与硬件系统的联动，如边缘端 AI 控制与云协同GPT-5 不是一个模型，而是一种时代的信号。在这个 AI 正悄然重塑世界的时刻，我们既是使用者，也将成为协作者。
简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 211
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
JFinal-Python技术资源整合指南
Python也常用于数据分析、人工智能和机器学习等领域。 **知识点六：JFinal框架中的Python资源** 从标题“JFinal-Python资源”以及描述中，我们可以推断这里可能是涉及到将Python集成到JFinal框架中，或者通过JFinal...
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