当前位置: 首页 > news >正文

《探秘鸿蒙Next:非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

在鸿蒙Next的人工智能应用场景中,处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。

数据预处理

  • 数据清洗:非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据,要去除乱码、特殊字符等;对于图像数据,需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时,通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。

  • 数据归一化与标准化:对数值型非结构化数据进行归一化或标准化。如在处理物联网设备采集的传感器数据时,将数据映射到0到1或使数据均值为0、标准差为1,让模型训练更稳定、高效。

数据转换与特征提取

  • 文本数据:对于文本这种典型的非结构化数据,可采用词袋模型、TF-IDF等方法将文本转换为向量表示。还可使用更高级的词嵌入技术,如Word2Vec、BERT等,获取文本的分布式语义表示。在鸿蒙Next的智能语音助手应用中,就可以利用这些技术将用户输入的语音转换后的文本进行处理。

  • 图像数据:运用卷积神经网络(CNN)的卷积层和池化层进行图像特征提取。例如在鸿蒙Next的图像识别应用里,通过MobileNet等轻量级网络对图像进行特征提取,减少数据维度的同时保留关键特征。

  • 音频数据:先将音频数据进行分帧、加窗等预处理,再提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)等特征。在鸿蒙Next的音频识别场景中,利用这些特征输入到轻量化的音频识别模型中。

数据增强

  • 图像数据增强:对图像进行翻转、旋转、裁剪、缩放等操作增加数据多样性。在开发鸿蒙Next的图像分类应用时,使用相关图像处理库实现这些操作,让模型学习到更多图像特征,提高泛化能力。

  • 文本数据增强:采用回译、同义词替换、随机插入或删除词语等方式扩充文本数据。比如在鸿蒙Next的智能翻译应用中,对训练文本数据进行增强,提升模型对不同文本表达的理解能力。

采用合适的数据存储与管理

  • 分布式存储:利用鸿蒙Next的分布式文件系统,将大规模非结构化数据分散存储在多个设备或节点上,提高数据访问效率,便于模型训练时并行读取数据。

  • 数据缓存:在鸿蒙Next设备端设置数据缓存机制,将常用的非结构化数据缓存起来,减少重复读取和处理,提高模型推理速度。

结合模型轻量化技术

  • 模型量化:在对处理后的非结构化数据进行模型训练时,采用量化技术将数据类型从高精度的浮点数转换为低精度的整数等。例如将32位浮点数转换为8位整数,减少数据存储和计算量。

  • 模型剪枝:分析模型结构,去除对模型性能影响较小的连接或神经元。在处理非结构化数据的模型中,如文本分类模型,通过剪枝去除一些不重要的词向量连接,实现模型轻量化。

处理非结构化数据以适配鸿蒙Next人工智能模型的轻量化需求,需要综合运用多种数据处理技术和模型轻量化方法,不断优化和实践,才能让鸿蒙Next的人工智能应用在各种设备上高效、稳定地运行,为用户带来更好的智能体验。

相关文章:

《探秘鸿蒙Next:非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

在鸿蒙Next的人工智能应用场景中,处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。 数据预处理 数据清洗:非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据,要去除乱码、特殊…...

async++库的使用示例

1、普通异步函数 如前面的博客介绍的,这个库中提供了async::spawn方法,这个方法通常用来启动异步函数,这个框架会利用线程池去完成函数,因此要注意数据安全。正因为将任务放到了单独的线程执行,并且还有调度开销&…...

springboot基于微信小程序的手机银行系统

Spring Boot基于微信小程序的手机银行系统是一种结合现代Web技术和移动应用优势的创新金融服务平台。 一、系统背景与意义 随着信息技术的快速发展和用户对便捷金融服务需求的日益增长,传统手机银行系统的人工管理方法已逐渐显露出效率低下、安全性低以及信息传输…...

25/1/22 算法笔记<ROS2> TF变换

TF(Transform) 是 ROS(Robot Operating System)中的一个核心功能,用于管理和发布坐标系之间的变换关系。TF 的主要作用是描述机器人系统中各个部分(如传感器、执行器、底盘等)之间的位置和姿态关…...

Android系统开发(六):从Linux到Android:模块化开发,GKI内核的硬核科普

引言: 今天我们聊聊Android生态中最“硬核”的话题:通用内核镜像(GKI)与内核模块接口(KMI)。这是内核碎片化终结者的秘密武器,解决了内核和供应商模块之间无尽的兼容性问题。为什么重要&#x…...

dp 凸优化

时间有点仓促,过几天会补。 来自 czz 学长的课,SMWC -> Day4 。 目录 凸函数介绍WQS二分1. P2619【国家集训队 2】Tree I2. CF739E Gosha is hunting 闵可夫斯基和1. QOJ-5421 Factories Once More2. GD 省集 tower Slope Trick1. CF713C2. ABC217H3.…...

详细介绍:Kubernetes(K8s)的技术架构(核心概念、调度和资源管理、安全性、持续集成与持续部署、网络和服务发现)

目录 前言1、K8s架构概述1.1、控制面(Control Plane)1.2、工作节点(Worker Node) 2、Kubernetes核心概念2.1、Pod2.2、ReplicaSet2.3、Deployment2.4、Service2.5、Namespace2.6、ConfigMap与Secret2.7、Persistent Volume&#x…...

[SAP ABAP] Dialog屏幕开发

Dialog屏幕开发在SAP ABAP环境中被广泛应用于创建交互式的用户界面,允许终端用户与应用程序进行互动 Dialog屏幕开发相关资料 [Dialog屏幕开发] 设置GUI Status 菜单/GUI Title 标题 [Dialog屏幕开发] 屏幕绘制(文本/输入框/按钮控件)...

安全测试之 SSTI 模板注入入门

文章目录 一、什么是SSTI?二、python 中的 Jinja2 漏洞验证三、Java 的 Thymeleaf 模版漏洞验证四、小结 一、什么是SSTI? SSTI(Server-Side Template Injection)是一种服务器端模板注入漏洞,它出现在使用模板引擎的W…...

滑动窗口解题模板

滑动窗口适用于固定长度的窗口问题,或者需要动态维护一个窗口的场景。 模板 public int slidingWindowTemplate(int[] nums, int k) { int n nums.length; int maxSum 0; // 记录最大值(或最小值) int windowSum 0; // 当前窗口的值 …...

SOC和SOH的含义

SOC 和 SOH 是在电池管理系统中常见的两个概念,通常用于描述电池的状态,以下是具体解释: SOC(State of Charge) 定义:荷电状态,也叫剩余电量,反映的是电池在一定条件下当前所剩余的…...

Genetic Prompt Search via Exploiting Language Model Probabilities

题目 利用语言模型概率的遗传提示搜索 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0588.pdf 项目地址:https://github.com/zjjhit/gap3 摘要 针对大规模预训练语言模型(PLMs)的即时调优已经显示出显著的潜力,尤其是在诸如fewshot学习…...

1561. 你可以获得的最大硬币数目

class Solution:def maxCoins(self, piles: List[int]) -> int:piles.sort()res,n0,len(piles)for i in range(n//3):respiles[n-2-2*i]return res这里如果"你"想要获取最大,那么从最大的开始找 每隔俩算一个最大累计,Bob默认自己从最小那找…...

DNA结合之Motif_1:CNN

1,首先可以识别在KO前后的motif——》由CNN模型做出识别,看看这个有没有什么灵感 2,ZNF143等都可以使用来识别 3,暂时只使用单个peak文件,后期可以使用ENCODE中所有的对应的TF的peak文件 1,文件解压之后…...

kong 网关和spring cloud gateway网关性能测试对比

该测试只是简单在同一台机器设备对spring cloud gateway网关和kong网关进行对比,受限于笔者所拥有的资源,此处仅做简单评测。 一、使用spring boot 的auth-service作为服务提供者 该服务提供了一个/health接口,接口返回"OK"&…...

【2024 CSDN博客之星】个人收获分享

目录 [ C 语言 ] [ 数据结构 ] [ 算法 ] [ C ] [Linux] [Mysql] [Redis 文档学习] [Docker 云原生] [Git] [Qt] 转眼间大学就过了一年半,这一年半间好像习惯了,开心了那就学会吧,不开心了学会吧就开心了......期间在学习上面也走了…...

Codeforces Round 998 (Div. 3)(部分题解)

补题链接 A. Fibonacciness 思路&#xff1a;了解清楚题意&#xff0c;求得是最大的斐波那契的度&#xff0c;数组只有5个数(最多度为3)&#xff0c;能列出其对应的式子 或 或 #include <bits/stdc.h> using namespace std; #define int long long void solve() {int …...

[创业之路-261]:《向流程设计要效率》-1-流程体系的建立是一场全方位的变革,一定会遇到各种阻力,需要全方位、系统性地进行流程管理

目录 一、思想和思维方式的转变 1.1 使能流程的战略 1.2 使能流程的组织 1. 流程决定组织 2. 基于流程分配责权利与资源 3. 从“管控”到“赋能” 1.3 使能流程的人才 1. 人才战略&#xff1a;从职能导向到流程导向 2. 能力模型&#xff1a;从职能专家到作战专家 3. …...

深入理解 Spring 的 Lazy Loading:原理、实现与应用场景

延迟加载&#xff08;Lazy Loading&#xff09;是 Spring 容器管理 Bean 的一种策略&#xff0c;指 只有在需要时&#xff08;调用 getBean() 方法获取 Bean 时&#xff09;才会实例化该 Bean。这是 Spring 提供的一种优化机制&#xff0c;用于提高启动效率和降低资源占用。 1.…...

扬帆数据结构算法之雅舟航程,漫步C++幽谷——LeetCode刷题之移除链表元素、反转链表、找中间节点、合并有序链表、链表的回文结构

人无完人&#xff0c;持之以恒&#xff0c;方能见真我&#xff01;&#xff01;&#xff01; 共同进步&#xff01;&#xff01; 文章目录 一、移除链表元素思路一思路二 二、合并两个有序链表思路&#xff1a;优化&#xff1a; 三、反转链表思路一思路二 四、链表的中间节点思…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

Java入门学习详细版(一)

大家好&#xff0c;Java 学习是一个系统学习的过程&#xff0c;核心原则就是“理论 实践 坚持”&#xff0c;并且需循序渐进&#xff0c;不可过于着急&#xff0c;本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始&#xff0c;逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”

2025年#高考 将在近日拉开帷幕&#xff0c;#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考&#xff0c;#时间同步 不再是辅助功能&#xff0c;而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考&#xff0c;40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕&#xff0c;江西、…...

Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)

以下是一个完整的 Angular 微前端示例&#xff0c;其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用&#xff08;Shell&#xff09;与子应用&#xff08;Remote&#xff09;的集成。 &#x1f6e0;️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...

代码随想录刷题day30

1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币&#xff0c;另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额&#xff0c;返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...

使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务

目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式&#xff08;本地调用&#xff09; SSE模式&#xff08;远程调用&#xff09; 4. 注册工具提…...