Kecerdasan Buatan dan Golang: Padanan yang sempurna
Kecerdasan Buatan dan Golang: padanan yang sempurna
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat, dan Golang juga digemari oleh pembangun sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas dan cekap. Gabungan kedua-duanya bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan pembangunan, tetapi juga membawa prestasi dan kebolehselenggaraan yang lebih baik kepada projek kecerdasan buatan. Artikel ini akan memperkenalkan gabungan sempurna kecerdasan buatan dan Golang, serta memberikan contoh kod khusus.
1. Mengapa kecerdasan buatan dan Golang adalah padanan yang sempurna
1.1 Kecekapan Golang
Golang ialah bahasa yang disusun dengan prestasi cemerlang dan keupayaan pemprosesan serentak yang cekap. Ini menjadikan Golang sesuai untuk mengendalikan data berskala besar dan algoritma yang kompleks, persis perkara yang diperlukan oleh projek kecerdasan buatan.
1.2 Kesederhanaan dan kebolehselenggaraan Golang
Sintaks Golang adalah ringkas dan jelas, menjadikannya mudah untuk dipelajari dan digunakan. Pada masa yang sama, Golang menyokong pembangunan modular dan ciri serba lengkap, menjadikan kod lebih mudah untuk dikekalkan dan dikembangkan. Ini sangat penting untuk pembangunan dan pengurusan projek kecerdasan buatan.
1.3 Ekosistem Golang yang kaya
Golang mempunyai perpustakaan standard yang kaya dan perpustakaan pihak ketiga, meliputi pelbagai fungsi dan alatan yang biasa digunakan. Perpustakaan ini boleh memberikan sokongan untuk pembangunan kecerdasan buatan, menjadikannya lebih mudah bagi pembangun untuk melaksanakan pelbagai fungsi dan algoritma.
1.4 Keserasian Golang dengan rangka kerja kecerdasan buatan seperti TensorFlow dan PyTorch
Golang boleh disepadukan dengan baik dengan rangka kerja kecerdasan buatan arus perdana (seperti TensorFlow, PyTorch, dll.. Pembangun boleh menggunakan Golang untuk menulis kod yang berinteraksi dengan rangka kerja ini. Mencapai aplikasi kecerdasan buatan yang lebih fleksibel dan cekap.
2. Contoh kod khusus
Seterusnya, kami akan memberikan contoh kod Golang mudah untuk projek kecerdasan buatan, menunjukkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan rangkaian neural ringkas dan melakukan pengecaman digit tulisan tangan pada set data MNIST.
2.1 Definisi Rangkaian Neural
package main import ( "fmt" "github.com/sjwhitworth/golearn/base" "github.com/sjwhitworth/golearn/evaluation" "github.com/sjwhitworth/golearn/knn" "github.com/sjwhitworth/golearn/trees" "math/rand" ) func main() { // Load data rawData, err := base.ParseCSVToInstances("data/mnist_train.csv", false) if err != nil { panic(err) } // Create a new KNN classifier cls := knn.NewKnnClassifier("euclidean", "linear", 2) // Perform a training-test split trainData, testData := base.InstancesTrainTestSplit(rawData, 0.50) cls.Fit(trainData) // Predict the test data predictions := cls.Predict(testData) // Print the evaluation fmt.Println("Accuracy: ", evaluation.GetAccuracy(testData, predictions)) }
2.2 Penyediaan Set Data
Kami menggunakan set data MNIST, iaitu set data pengecaman digit tulisan tangan yang biasa digunakan, mengandungi 60,000 imej latihan dan 10,000 imej ujian. Kami menyimpan data latihan dan data ujian dalam data/mnist_train.csv
fail.
2.3 Latihan dan Ujian Rangkaian Neural
Dalam kod, kami mula-mula memuatkan set data MNIST, dan kemudian mencipta pengelas KNN untuk latihan. Kemudian data latihan dan data ujian dibahagikan, dan pengelas dilatih menggunakan data latihan. Akhirnya, data ujian diramalkan dan ketepatan dikeluarkan.
Dengan contoh mudah ini, kami menunjukkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan rangkaian saraf asas dan mengaplikasikannya dalam bidang kecerdasan buatan.
3. Kesimpulan
Gabungan sempurna kecerdasan buatan dan Golang menyediakan pembangun dengan persekitaran pembangunan yang lebih cekap dan fleksibel, membolehkan pembangun menggunakan teknologi kecerdasan buatan dengan lebih baik untuk menyelesaikan masalah praktikal. Saya berharap kandungan artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami gabungan kecerdasan buatan dan Golang, dan memberi inspirasi kepada lebih ramai orang untuk menyertai penyelidikan dan aplikasi dalam bidang kecerdasan buatan.
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dan Golang: Padanan yang sempurna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Pada bila-bila masa, tumpuan adalah satu kebaikan. Pengarang |. Editor Tang Yitao |. AIPin yang paling popular telah menemui ulasan negatif yang belum pernah terjadi sebelumnya. Marques Brownlee (MKBHD) menyifatkannya sebagai produk terburuk yang pernah dia semak; Editor The Verge, David Pierce berkata dia tidak akan mengesyorkan sesiapa pun membeli peranti ini. Pesaingnya, RabbitR1, tidak jauh lebih baik. Keraguan terbesar tentang peranti AI ini ialah ia jelas hanya sebuah aplikasi, tetapi Arnab telah membina perkakasan bernilai $200. Ramai orang melihat inovasi perkakasan AI sebagai peluang untuk menumbangkan era telefon pintar dan menumpukan diri mereka kepadanya.

Editor |. ScienceAI Baru-baru ini, Tom M. Mitchell, seorang profesor di Carnegie Mellon University dan dikenali sebagai "Bapa Pembelajaran Mesin," menulis kertas putih AI untuk Sains baharu, memfokuskan pada "Bagaimanakah kecerdasan buatan mempercepatkan pembangunan saintifik? Kerajaan A.S. Bantu mencapai matlamat ini? ScienceAI telah menyusun teks penuh kertas putih asal tanpa mengubah maksud asalnya. Bidang kecerdasan buatan telah mencapai kemajuan yang ketara baru-baru ini, termasuk model bahasa berskala besar seperti GPT, Claude, dan Gemini, sekali gus meningkatkan kemungkinan kesan yang sangat positif daripada kecerdasan buatan, mungkin akan mempercepatkan.

Editor |. ScienceAI Setahun yang lalu, Llion Jones, pengarang terakhir kertas Transformer Google, meninggalkan untuk memulakan perniagaan dan mengasaskan syarikat kecerdasan buatan SakanaAI dengan bekas penyelidik Google, David Ha. SakanaAI mendakwa mencipta model asas baharu berdasarkan kecerdasan yang diilhamkan oleh alam semula jadi! Kini, SakanaAI telah menyerahkan kertas jawapannya. SakanaAI mengumumkan pelancaran AIScientist, sistem AI pertama di dunia untuk penyelidikan saintifik automatik dan penemuan terbuka! Daripada mengandung, menulis kod, menjalankan eksperimen dan meringkaskan hasil, kepada menulis keseluruhan kertas kerja dan menjalankan ulasan rakan sebaya, AIScientist membuka kunci penyelidikan saintifik dan pecutan AI
