机器学习项目实战：使用Python实现图像识别
在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型，包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert，并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时，还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
边缘计算与AI结合的场景案例研究
【8月更文第17天】随着物联网(IoT)设备数量的爆炸性增长，对实时数据处理的需求也随之增加。传统的云计算模型在处理这些数据时可能会遇到延迟问题，尤其是在需要即时响应的应用中。边缘计算作为一种新兴的技术趋势，旨在通过将计算资源更靠近数据源来解决这个问题。本文将探讨如何将人工智能(AI)技术与边缘计算结合，以实现高效的实时数据分析和决策制定。
