java可以使用caffe嗎

❶ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！

各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。

❷ 15 個開源的頂級人工智慧工具

斯坦福的專家在人工智慧報告中得出的結論："越來越強大的人工智慧應用，可能會對我們的 社會 和經濟產生深遠的積極影響，這將出現在從現在到2030年的時間段里。"

以下這些開源人工智慧應用都處於人工智慧研究的最前沿。

1.Caffe

它是由賈揚清在加州大學伯克利分校的讀博時創造的，Caffe是一個基於表達體系結構和可擴展代碼的深度學習框架。使它聲名鵲起的是它的速度，這讓它受到研究人員和企業用戶的歡迎。根據其網站所言，它可以在一天之內只用一個NVIDIA K40 GPU處理6000萬多個圖像。它是由伯克利視野和學習中心（BVLC）管理的，並且由NVIDIA和亞馬遜等公司資助來支持它的發展。

2. CNTK

它是計算機網路工具包（Computational Network Tookit）的縮寫，CNTK是一個微軟的開源人工智慧工具。不論是在單個CPU、單個GPU、多個GPU或是擁有多個GPU的多台機器上它都有優異的表現。微軟主要用它做語音識別的研究，但是它在機器翻譯、圖像識別、圖像字幕、文本處理、語言理解和語言建模方面都有著良好的應用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一個java虛擬機（JVM）的開源深度學習庫。它運行在分布式環境並且集成在Hadoop和Apache Spark中。這使它可以配置深度神經網路，並且它與Java、Scala和其他JVM語言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齊學習工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的縮寫，和CNTK一樣，是微軟的開源人工智慧工具。作為設計用於大數據的應用程序，它的目標是更快的訓練人工智慧系統。它包括三個主要組件：DMTK框架、LightLDA主題模型演算法和分布式（多義）字嵌入演算法。為了證明它的速度，微軟聲稱在一個八集群的機器上，它能夠"用100萬個主題和1000萬個單詞的詞彙表（總共10萬億參數）訓練一個主題模型，在一個文檔中收集1000億個符號，"。這一成績是別的工具無法比擬的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重將AI服務於企業用戶，因此H2O有著大量的公司客戶，比如第一資本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用戶。它聲稱任何人都可以利用機器學習和預測分析的力量來解決業務難題。它可以用於預測建模、風險和欺詐分析、保險分析、廣告技術、醫療保健和客戶情報。

它有兩種開源版本：標准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付費的企業用戶支持。

6.Mahout

它是Apache基金會項目，Mahout是一個開源機器學習框架。根據它的網站所言，它有著三個主要的特性：一個構建可擴展演算法的編程環境、像Spark和H2O一樣的預制演算法工具和一個叫Samsara的矢量數學實驗環境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨詢公司、Foursquare、英特爾、領英、Twitter、雅虎和其他許多公司。其網站列了出第三方的專業支持。

7.MLlib

由於其速度，Apache Spark成為一個最流行的大數據處理工具。MLlib是Spark的可擴展機器學習庫。它集成了Hadoop並可以與NumPy和R進行交互操作。它包括了許多機器學習演算法如分類、回歸、決策樹、推薦、集群、主題建模、功能轉換、模型評價、ML管道架構、ML持久、生存分析、頻繁項集和序列模式挖掘、分布式線性代數和統計。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一個基於分層暫時記憶理論的開源人工智慧項目。從本質上講，HTM試圖創建一個計算機系統來模仿人類大腦皮層。他們的目標是創造一個"在許多認知任務上接近或者超越人類認知能力"的機器。

除了開源許可，Numenta還提供NuPic的商業許可協議，並且它還提供技術專利的許可證。

9.OpenNN

作為一個為開發者和科研人員設計的具有高級理解力的人工智慧，OpenNN是一個實現神經網路演算法的c++編程庫。它的關鍵特性包括深度的架構和快速的性能。其網站上可以查到豐富的文檔，包括一個解釋了神經網路的基本知識的入門教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司開發的OpenCyc提供了對Cyc知識庫的訪問和常識推理引擎。它擁有超過239,000個條目，大約2,093,000個三元組和大約69,000 owl：這是一種類似於鏈接到外部語義庫的命名空間。它在富領域模型、語義數據集成、文本理解、特殊領域的專家系統和 游戲 AI中有著良好的應用。該公司還提供另外兩個版本的Cyc：一個可免費的用於科研但是不開源，和一個提供給企業的但是需要付費。

11.Oryx 2

構建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一個專門針對大規模機器學習的應用程序開發框架。它採用一個獨特的三層λ架構。開發者可以使用Orys 2創建新的應用程序，另外它還擁有一些預先構建的應用程序可以用於常見的大數據任務比如協同過濾、分類、回歸和聚類。大數據工具供應商Cloudera創造了最初的Oryx 1項目並且一直積極參與持續發展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收購了PredictionIO，接著在七月，它將該平台和商標貢獻給Apache基金會，Apache基金會將其列為孵育計劃。所以當Salesforce利用PredictionIO技術來提升它的機器學習能力時，成效將會同步出現在開源版本中。它可以幫助用戶創建帶有機器學習功能的預測引擎，這可用於部署能夠實時動態查詢的Web服務。

13.SystemML

最初由IBM開發，SystemML現在是一個Apache大數據項目。它提供了一個高度可伸縮的平台，可以實現高等數學運算，並且它的演算法用R或一種類似python的語法寫成。企業已經在使用它來跟蹤 汽車 維修客戶服務、規劃機場交通和連接 社會 媒體數據與銀行客戶。它可以在Spark或Hadoop上運行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一個谷歌的開源人工智慧工具。它提供了一個使用數據流圖進行數值計算的庫。它可以運行在多種不同的有著單或多CPU和GPU的系統，甚至可以在移動設備上運行。它擁有深厚的靈活性、真正的可移植性、自動微分功能，並且支持Python和c++。它的網站擁有十分詳細的教程列表來幫助開發者和研究人員沉浸於使用或擴展他的功能。

15.Torch

Torch將自己描述為："一個優先使用GPU的擁有機器學習演算法廣泛支持的科學計算框架"，它的特點是靈活性和速度。此外，它可以很容易的通過軟體包用於機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、圖像、視頻、音頻和網路等方面。它依賴一個叫做LuaJIT的腳本語言，而LuaJIT是基於Lua的。

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❸ 咖啡相關日語

咖啡豆品種：
・藍山（Blue Mountain）：ブルーマウンテン（ジャマイカ）
・可那（Kona）：コナ（ハワイ島）
・吉力馬札羅（Kilimanjaro）：キリマンジャロ（タンザニア）
・摩卡(Mocha)：モカ（イエメン、エチオピア）
・巴西：ブラジル
・哥倫比亞：コロンビア
・曼特寧 (Mandheling)：マンデリン（インドネシア）
・爪哇 (Java)：ジャワコーヒー（インドネシア）
・肯亞：ケニア
・哥斯大黎加：コスタリカ
・古巴：キューバ

焙煎(ばいせん)方法（烘焙方法）：
1. 直火焙煎
2. 熱風焙煎
3. 遠赤外線焙煎
4. マイクロ波焙煎
5. 過熱水蒸気焙煎（日本獨自）

焙煎度（烘焙程度）：
1.ライト (light)
2.シナモン (cinnamon)
3.ミディアム (medium)
4.ハイ (high)
5.シティ (city)
6.フルシティ (Full city)
7.フレンチ (French)
8.イタリアン (Italian)

泡製方法：
「滴落式」：ドリップ
「泡煮法」：煮沸法(しゃふつほう）
「加壓法」：エスプレッソマシン/マキネッタ
「浸濾法」：浸漬法（しんせきほう）

咖啡飲料的種類：
黑咖啡（black coffee）：ブラック・コーヒー
意式濃縮咖啡（Espresso）：エスプレッソ
卡布奇諾（Cappuccino）：カプチーノ
拿鐵咖啡（Caffè latte）：カフェ･ラッテ
摩卡咖啡（Caffè Mocha）：モカ・コーヒー
美式咖啡（American Coffee / Americano）：アメリカン・コーヒー
愛爾蘭咖啡（Irish Coffee）：アイリッシュ・コーヒー
越南式咖啡（Vietnamese Coffee）：ベトナムコーヒー

以上供你參考！
查的我好辛苦！

❹ javacv跟opencv有什麼區別

JavaCV和OpenCV的性能比較
大多數時候兩者性能相差不大，某些OpenCV函數能夠並行化處理而JavaCV不行，但是JavaCV還綁定了很多其他的圖像處理庫，功能也足夠強大。

❺ 找工作面試java開發相關工作需要看哪些書！！！感覺目前很懵

1、Java 8實戰

本書全面介紹了Java 8 這個里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函數式編程。有了函數式的編程特性，可以讓代碼更簡潔，同時也能自動化地利用多核硬體。全書分四個部分：基礎知識、函數式數據處理、高效Java 8 編程和**Java 8，清晰明了地向讀者展現了一幅Java 與時俱進的現代化畫卷。

2、JavaEE開發的顛覆者：Spring Boot實戰

在當今Java EE 開發中，Spring 框架是當之無愧的王者。而Spring Boot 是Spring 主推的基於「習慣優於配置」的原則，讓你能夠快速搭建應用的框架，從而使得Java EE 開發變得異常簡單。

本書從Spring 基礎、Spring MVC 基礎講起，從而無難度地引入Spring Boot 的學習。涵蓋使用Spring Boot 進行Java EE 開發的絕大數應用場景，包含：Web 開發、數據訪問、安全控制、批處理、非同步消息、系統集成、開發與部署、應用監控、分布式系統開發等。

3、Spring Cloud微服務實戰

本書從時下流行的微服務架構概念出發，結合Spring Cloud的解決方案，深入淺出地剖析了其在構建微服務架構中所需的各個基礎設施和技術要點，包括服務治理、容錯保護、API網關、配置管理、消息匯流排等。作者不僅對如何使用各個組件做了詳細介紹，還從原理上做了很多分析，可以幫助讀者更好地理解Spring Cloud的運行原理，這有助於我們在實戰中有效地排錯和做進一步擴展。本書是微服務架構方面非常不錯的實戰書籍，強烈推薦正在做微服務實踐或打算實施微服務的團隊作為參考資料。

4、Docker技術入門與實戰

作為國內首本介紹容器技術實踐的著作，本書詳細講解了 Docker 技術的來源和特點，並結合大量實踐案例剖析了使用容器的經驗技巧。同時，對於容器生態系統中具有代表性的開源項目，包括 Docker 三劍客、Mesos、Kubernetes 等，也進行了詳細介紹和點評。無論是要快速應用容器技術，還是了解容器生態圈的相關項目，本書都很有幫助。

5、精通Spring 4.x 企業應用開發實戰

Spring 4.0是Spring在積蓄4年後，隆重推出的一個重大升級版本，進一步加強了Spring作為Java領域*開源平台的翹楚地位。Spring 4.0引入了眾多Java開發者翹首以盼的基於Groovy Bean的配置、HTML 5/WebSocket支持等新功能，全面支持Java 8.0，低要求是Java 6.0。這些新功能實用性強、易用性高，可大幅降低Java應用，特別是Java Web應用開發的難度，同時有效提升應用開發的優雅性。

6、Redis設計與實現

《Redis設計與實現》對Redis的大多數單機功能以及所有多機功能的實現原理進行了介紹，展示了這些功能的核心數據結構以及關鍵的演算法思想。通過閱讀本書，讀者可以快速、有效地了解Redis的內部構造以及運作機制，這些知識可以幫助讀者更好、更高效地使用Redis。

7、從Paxos到Zookeeper分布式一致性原理與實踐

《從Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理與實踐》從分布式一致性的理論出發，向讀者簡要介紹幾種典型的分布式一致性協議，以及解決分布式一致性問題的思路，其中重點講解了Paxos和ZAB協議。同時，本書深入介紹了分布式一致性問題的工業解決方案——ZooKeeper，並著重向讀者展示這一分布式協調框架的使用方法、內部實現及運維技巧，旨在幫助讀者全面了解ZooKeeper，並更好地使用和運維ZooKeeper。

8、分布式系統常用技術及案例分析

本書的內容比較全面，涵蓋分布式系統基礎理論、常用技術以及經典的案例分析。全書篇幅較多，對分布式系統中的線程、通信、一致性、容錯性、CAP理論、安全性、並發、RESTful風格架構、微服務、容器技術，以及分布式消息服務、分布式計算、分布式存儲、分布式監控系統、分布式版本控制、RESTful、微服務等相關技術和知識點都作了詳細的講解，並輔以淘寶網和Twitter為代表的國內外知名互聯網企業的大型分布式系統為案例，分析其架構設計以及演變過程，做到了理論和實踐相結合。

9、架構探險——從零開始寫Java Web框架

《架構探險--從零開始寫Java Web框架》首先從一個簡單的Web應用開始，讓讀者學會如何使用 IDEA、Maven、Git等開發工具搭建JavaWeb應用;接著通過一個簡單的應用場景，為該Web應用添加若干業務功能，從需求分析與系統設計開始，帶領讀者動手完成該Web應用，完善相關細節，並對已有代碼進行優化;然後基於傳統Servlet框架搭建一款輕量級JavaWeb框架，一切都是從零開始，逐個實現類載入器、Bean 容器、IoC 框架、MVC 框架，所涉及的代碼也是整個框架的核心基礎。

10、深度學習：Java語言實現

人工智慧以及深度學習正在改變著人們對軟體的理解，正使得計算機更加智能。深度學習演算法應用非常廣泛，遠遠超出數據科學的范疇。本書首先介紹了一些機器學習演算法的基礎，隨後就帶領你進入一個引人入勝的機器智能的世界。你將領略到各種神經網路的魅力及挑戰。我們將使用基於DL4J的Java庫，一起攻克圖像處理、語音識別和自然語言處理等各種問題。同時，你也會接觸到當今重要的其他開發平台，如Theano、TensorFlow和Caffe。通過本書的學習，你將具備用Java攻克深度學習問題的能力，並為這個領域貢獻自己的力量。