【探索AI潜能,连结现代通讯】相隔万里,我们与AI一同赏月。

2024-02-23 13:20

本文主要是介绍【探索AI潜能,连结现代通讯】相隔万里,我们与AI一同赏月。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1️⃣写在前面

近年来,AI得到了迅猛的发展,尤其是大模型的出现受到了广泛的关注和讨论。ChatGPT、文心一言等纷纷登场,可谓是百家争鸣。

而AI大模型所延申出的子项目如AI绘画、AI写作等,在各自的领域展示出了惊人的潜力。

最圆的月亮在中秋🌔,最好的团聚在家里 🏠。然而许多人为生活工作奔波,难得与家人相聚。

再有将近两周就是中秋节了,为此,让我们用AI创造出一个赏月网页,致故乡的那轮明月。

在这里插入图片描述

文章目录

    • 1️⃣写在前面
    • 2️⃣效果展示
    • 3️⃣AI的应用
      • 自然语言处理
      • 生成对抗网络(GAN)
      • 卷积神经网络
    • 4️⃣代码实现
    • 5️⃣写在最后

2️⃣效果展示

博主在学习完人工智能相关知识后使用AI大模型制作的中秋赏月页面如图所示:

在这里插入图片描述

3️⃣AI的应用

俗话说:“知其然知其所以然”。 只有知道我们所使用的Chatgpt、AI绘画等AI工具的原理,才能使其更好地为我们服务。

在制作本次中秋赏月界面的过程中,博主学习到了人工智能领域自然语言处理强化学习对抗生成网络等技术并做了一个总结,接下来让我们一起看看。

自然语言处理

本文中赏月页面的HTML、css及JavaScript等源代码均由ChatGPT提供,具体形式是通过与人工智能模型的问答得出的。

部分截图如下所示:

在这里插入图片描述

那么,在我们发出询问到ChatGPT应答的过程中,都发生了什么涉及到了哪些AI底层技术

首先我们要介绍的是自然语言处理技术。

自然语言处理是人工智能领域的一个重要子领域,旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。

通俗来说,自然语言处理就是让计算机懂得人类语言,并与人类进行交互。

像我们日常使用的 Siri、小布、小爱同学,都是应用自然语言处理技术的新一代AI模型。只要你发出问答或命令,它们都能很好地理解并作出下一步应答。

在这里插入图片描述

如图为一种基于自然语言处理的问答流程,这与人工智能问答流程是没有差别的:

在这里插入图片描述
博主给出学习人工智能相关知识中涉及到的部分自然语言处理代码,让大家有一个更深入的了解:

# 使用 Python 中的 nltk 库进行情感分析
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzertext = "I love this movie!"
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_scores = analyzer.polarity_scores(text)print(sentiment_scores)

生成对抗网络(GAN)

在应答过程中,还涉及到了 AI 领域生成对抗网络技术。 这个技术有什么用呢?

简单来说,就像老板不断让你修改方案一样,长久的修改、提交、修改、提交之后,你的方案就会得到老板和客户的一致认同。而这就是这个技术的浅显原理。

生成对抗网络包含一个生成模型和一个判别模型。生成模型负责捕捉样本数据的分布,而判别模型则判别输入是真实数据还是生成的样本。

这个模型的优化过程是一个 “博弈” 问题,最终使得生成模型能够估测出样本数据的分布。

在这里插入图片描述

举个例子, 如果我们想要生成逼真的猫的图像。可以先准备一个猫的图像作为样本。

然后,生成器网络将生成一张虚假的猫图像。判别器网络将接收真实猫图像和生成的猫图像,并尝试区分它们。

在这里插入图片描述

随着训练的进行,生成器网络逐渐学会生成更逼真的猫图像,以至于无法区分它们是真实的还是生成的。

在ChatGPT中也是一样,当用户得不到所需的内容时,向ChatGPT提出反馈,直到ChatGPT给出足够完美的方案为止。

在这个过程中,ChatGPT就得到了训练。

卷积神经网络

在使用AI绘画工具制作网页背景时,我们会很惊奇地发现AI绘画生成图像极快(以秒为单位!)且重合率极高,而这背后与AI卷积神经网络息息相关。

卷积神经网络通过组合卷积层和池化层,能够从图像中提取特征并自动学习。卷积操作将信息与卷积核进行运算,提取不同位置的特征。

在这里插入图片描述

而池化层则对特征图进行下采样,保留最重要的信息。从而使CNN提取出更高级别的特征,可用于图像的检测和分割等任务。 从下图中可以看到,AI作画是十分优质的:

在这里插入图片描述

4️⃣代码实现

由于代码较为简单,流程也并不复杂,就不再一一详述。

朋友们可以在桌面新建一个赏月.html文件,HTML文件可以通过浏览器来解析和显示,将其中的文本、图像、链接等内容呈现给我们。

创建成功后,将以下代码复制粘贴到文件中:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>赏月</title>      <style>/* author:秋说 @CSDN */body {background-image: url(https://cos-xica-prod.tiamat.world/user/FYLIfFsy9BqUdbSeeZBgr/createdimage/E3lPVTPweVAs3SBIRaz65.png?x-image-process=style/xica-wj);background-repeat: no-repeat;background-position: center;}.b {position: absolute;top: 25%;left: 280px;transform: translateY(-50%);color: #fff;font-size: 24px;opacity: 0;animation: floatIn 5s ease-in-out forwards;}.a {position: absolute;top: 35%;left: 180px;transform: translateY(-50%);color: #fff;font-size: 24px;opacity: 0;animation: floatIn 5s ease-in-out forwards;}.moon-container {position: absolute;top: 45%;left: 50px;transform: translateY(-50%);color: #fff;font-size: 24px;opacity: 0;animation: floatIn 5s ease-in-out forwards;}.c {position: absolute;top: 55%;left: 180px;transform: translateY(-50%);color: #fff;font-size: 24px;opacity: 0;animation: floatIn 5s ease-in-out forwards;}.d {position: absolute;top: 65%;left: 280px;transform: translateY(-50%);color: #fff;font-size: 24px;opacity: 0;animation: floatIn 5s ease-in-out forwards;}@keyframes floatIn {0% {opacity: 0;transform: translateY(-100px);}100% {opacity: 1;transform: translateY(0);}}</style>
</head>
<body><div class="b"><p>中秋谁与共孤光,把盏凄然北望。</p></div><div class="a"><p>人有悲欢离合,月有阴晴圆缺。</p></div><div class="moon-container"><p>今夜月明人尽望,不知秋思落谁家。</p></div><div class="c"><p>此生此夜不长好,明月明年何处看。</p></div><div class="d"><p>愿我如星君如月,夜夜流光相皎洁。</p></div><script>// 设置延迟时间(毫秒)var delay = 2000;// 获取DOM元素var moonContainer = document.querySelector('.moon-container');// 延迟显示月亮内容setTimeout(function() {moonContainer.style.display = 'block';}, delay);</script>
</body>
</html>

保存文件后,单击鼠标右键,点击Open PHP/HTML/JS in browser(博主使用的是Vscode编译器):

在这里插入图片描述

就可以在浏览器中查看我们的内容了:

在这里插入图片描述

如果朋友们没有安装Vscode编译器,也可以在桌面选择浏览器打开文件:

在这里插入图片描述

要是大家想要自定义样式,可以自行修改css及HTML代码。我们也可以将本网页搭建到公网中,让你的家人也能访问。

如果想添加评论功能,博主在这里给出基本的框架:PHP留言板项目搭建教程

5️⃣写在最后

他乡纵有当头月🌙,不抵家乡一盏灯💡。不同于各种前后端业务程序的实现,与远隔数里的亲人进行线上团聚,或许这也是代码的意义、AI的初心。

本期AI系列就到这里,我是秋说,提前祝各位中秋节快乐!

在这里插入图片描述

这篇关于【探索AI潜能,连结现代通讯】相隔万里,我们与AI一同赏月。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/738773

相关文章

如何使用C#串口通讯实现数据的发送和接收

《如何使用C#串口通讯实现数据的发送和接收》本文详细介绍了如何使用C#实现基于串口通讯的数据发送和接收,通过SerialPort类,我们可以轻松实现串口通讯,并结合事件机制实现数据的传递和处理,感兴趣... 目录1. 概述2. 关键技术点2.1 SerialPort类2.2 异步接收数据2.3 数据解析2.

Spring AI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程

《SpringAI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程》本文介绍了如何使用SpringAI集成DeepSeek,一个国内顶尖的多模态大模型,SpringAI提供了一套统一的接口,简... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?Spring AI 的主要功能包括1、环境准备2

Spring AI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法

《SpringAI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法》本文介绍了如何在SpringBoot中使用Sse(Server-SentEvents)技术实现流式输出,后端使用SpringMVC中的S... 目录一、后端代码二、前端代码三、运行项目小天有话说题外话参考资料前面一篇文章我们实现了《Spring

Spring AI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用

《SpringAI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用》本文详细介绍了如何通过SpringAI框架集成DeepSeek大模型,实现普通对话和流式对话功能,步骤包括申请API-KEY、项目搭... 目录一、概述二、申请DeepSeek的API-KEY三、项目搭建3.1. 开发环境要求3.2. mav

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo

Spring AI集成DeepSeek的详细步骤

《SpringAI集成DeepSeek的详细步骤》DeepSeek作为一款卓越的国产AI模型,越来越多的公司考虑在自己的应用中集成,对于Java应用来说,我们可以借助SpringAI集成DeepSe... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?1、环境准备2、构建项目2.1、pom依赖2.2

pip install jupyterlab失败的原因问题及探索

《pipinstalljupyterlab失败的原因问题及探索》在学习Yolo模型时,尝试安装JupyterLab但遇到错误,错误提示缺少Rust和Cargo编译环境,因为pywinpty包需要它... 目录背景问题解决方案总结背景最近在学习Yolo模型,然后其中要下载jupyter(有点LSVmu像一个

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

Spring AI Alibaba接入大模型时的依赖问题小结

《SpringAIAlibaba接入大模型时的依赖问题小结》文章介绍了如何在pom.xml文件中配置SpringAIAlibaba依赖,并提供了一个示例pom.xml文件,同时,建议将Maven仓... 目录(一)pom.XML文件:(二)application.yml配置文件(一)pom.xml文件:首

SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能

《SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能》本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合DeepSeekAPI和本地私有化部署DeepSeekR1模型,通过SpringAI框架简化了... 目录Spring AI版本依赖整合DeepSeek API key整合本地化部署的DeepSeek