Spring Boot实现图搜图功能

1.什么是Milvus?

Milvus 是一种高性能、高扩展性的向量数据库,可在从笔记本电脑到大型分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供,也可以云服务的形式提供。 Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目,以 Apache 2.0 许可发布。大多数贡献者都是高性能计算(HPC)领域的专家,擅长构建大型系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士

2.什么是deeplearning4j?

Deeplearning4j(DL4J)是一个开源的深度学习框架,专门为Java和Scala开发。它支持分布式计算,适合在大数据环境中运行,比如与Hadoop或Spark集成。DL4J的特点包括:

  1. 多种网络架构:支持多种深度学习模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度信念网络(DBN)。

  2. 集成与可扩展性:能够与大数据处理框架(如Apache Spark)和数据处理库(如ND4J)紧密集成,方便处理大规模数据集。

  3. 易于使用:提供高

### Deeplearning4j 的功能 Deeplearning4j 是一个用于 Java 和 Scala 编程语言的开源深度学习库。该工具包支持多种神经网络架构,包括卷积神经网络 (CNNs),循环神经网络 (RNNs) 及其变体 LSTM 和 GRU 网络等[^1]。 #### 主要特性 - **分布式训练**:能够利用多个计算节点并行化模型训练过程。 - **GPU 加速**:通过 CUDA 支持 GPU 上的数据处理加速。 - **易于集成的企业级服务**:可以方便地嵌入到现有的 Java 或 JVM 生态环境中。 - **丰富的 API 接口**:提供了灵活易用的接口来构建自定义层、损失函数和其他组件。 ### 应用场景 #### 图像处理 在图像分类、目标检测以及风格迁移等方面表现出色。例如,在医疗影像诊断中,可以通过 CNN 对 X 射线或 MRI 扫描结果进行自动解读;而在安防监控领域,则可用于实时人脸识别和行为监测。 ```python from dl4j import ConvolutionLayer, SubsamplingLayer, DenseLayer, OutputLayer def build_image_classifier(): network = NeuralNetConfiguration.Builder()\ .list()\ .layer(0, ConvolutionLayer.builder().nIn(channels).build())\ .layer(1, SubsamplingLayer.builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX).build())\ .layer(2, DenseLayer.builder().activation(Activation.RELU).build())\ .layer(3, OutputLayer.builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD).build()) return network.build() ``` #### 语音识别 适用于开发智能客服系统中的语音转文字模块,或是智能家居设备里的声控指令解析等功能。借助 RNN/LSTM 结构捕捉音频信号的时间序列特征,从而提高识别准确性。 #### 自然语言处理 对于机器翻译、情感分析乃至聊天机器人对话管理都有很好的适用性。Word2Vec 等词向量表示方法使得计算机能更好地理解人类语言的意义,并据此做出合理的回应。 ### 使用案例 #### Spring Boot 集成 Milvus 和 deeplearning4j 实现图搜图功能 此项目展示了如何在一个基于微服务框架的应用程序里整合矢量数据库(如 Milvus)与 DL4J 来完成相似图片检索的任务。具体来说就是先提取待查询图像的关键视觉特征作为索引存入 Milvus 中,之后再根据这些特征快速定位最接近的目标对象[^3]。
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