Raft算法：保障分布式系統(tǒng)共識的穩(wěn)健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復(fù)制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統(tǒng)
近幾年，技術(shù)飛速發(fā)展，AI 正以前所未有的速度改變著我們的生活。而在這一浪潮中，JS 作為前端開發(fā)的基石，也正在迎來其 AI 時代的新篇章。本文將分享幾個引領(lǐng) JS 邁向 AI 時代的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，探索這些庫的魅力，攜手迎接 JS 的 AI 時代吧！
TensorFlow.js 是由 Google TensorFlow 團(tuán)隊開發(fā)的開源客戶端 JavaScript 機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它允許開發(fā)人員將機(jī)器學(xué)習(xí)功能引入 Web 瀏覽器和基于 JavaScript 的應(yīng)用，從而消除了對服務(wù)器端計算的需求，減少了延遲，并提高了應(yīng)用的響應(yīng)能力。
TensorFlow.js 是一個綜合庫，使開發(fā)人員能夠直接在 JavaScript 中創(chuàng)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，支持傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，適用于各種應(yīng)用。此外，它利用用戶設(shè)備的底層硬件加速功能（如 GPU）來高效執(zhí)行計算，從而縮短推理時間，允許直接在瀏覽器中實時預(yù)測和處理數(shù)據(jù)。無論是在瀏覽器還是 Node.js 環(huán)境中，TensorFlow.js 都能發(fā)揮出色的性能，并提供多種后端選項以適應(yīng)不同的使用場景。
Github：https://github.com/tensorflow/tfjs
Brain.js 是一個用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的JavaScript庫，它能夠在Node.js中運行或直接在瀏覽器中運行。該庫通過提供易于使用的API簡化了將ML模型集成到應(yīng)用程序中的過程，允許在AI領(lǐng)域幾乎沒有經(jīng)驗的開發(fā)人員創(chuàng)建智能系統(tǒng)。
此外，Brain.js支持自然語言處理（NLP）任務(wù)，涉及計算機(jī)和人類語言之間的交互，可以構(gòu)建聊天機(jī)器人、自動翻譯器、情緒分析工具等。它還可以用于圖像識別任務(wù)，如面部識別、缺陷檢測或診斷輔助等。
Github：https://github.com/BrainJS/brain.js
JS-Torch 是一個專為 JavaScript 設(shè)計的全新深度學(xué)習(xí)庫。它的語法習(xí)慣與廣受歡迎的PyTorch框架高度相似，提供了一個功能齊全的張量對象（可跟蹤梯度）、深度學(xué)習(xí)層和函數(shù)，以及一個自動微分引擎。這個庫允許用戶從頭開始構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，并具有模塊化結(jié)構(gòu)，包含用于核心框架、層、優(yōu)化器和測試的不同文件夾和文件。
Github：https://github.com/eduardoleao052/js-pytorch
NLP.js 是一個基于 Node.js 的自然語言處理（NLP）庫，具有情感分析、自動語言識別等功能。它完全用JavaScript編寫，支持瀏覽器和Node.js環(huán)境，旨在簡化Web應(yīng)用和服務(wù)器端應(yīng)用中的NLP任務(wù)。NLP.js基于最新的人工智能算法，如詞嵌入（Word Embeddings）、條件隨機(jī)場（Conditional Random Fields）和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這使得它在執(zhí)行諸如實體識別、情感分析、關(guān)鍵詞提取等任務(wù)時表現(xiàn)出色。此外，NLP.js不僅支持預(yù)訓(xùn)練模型，還允許開發(fā)者自定義模型以適應(yīng)特定業(yè)務(wù)場景。
Github：https://github.com/axa-group/nlp.js
Transformers.js是一個JavaScript庫或框架，設(shè)計用于在Web瀏覽器中直接運行Transformer模型，而不再需要外部服務(wù)器參與處理。它提供了預(yù)訓(xùn)練模型和熟悉的API，支持自然語言處理、計算機(jī)視覺、音頻和多模態(tài)領(lǐng)域的任務(wù)。借助Transformers.js，開發(fā)人員可以直接在瀏覽器中運行文本分類、圖像分類、語音識別等任務(wù)，這使其成為ML從業(yè)者和研究人員的強大工具。
此外，Transformers.js 將最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引入到Web中，消除了對服務(wù)器的需求，實現(xiàn)了最大程度上的隱私保護(hù)。在最新的版本中，Transformers.js還引入了增強功能，包括文本轉(zhuǎn)語音（TTS）支持，擴(kuò)展了庫的應(yīng)用場景。
Github：https://github.com/xenova/transformers.js
Natural 是 Node.js 的一個通用自然語言處理工具。它為自然語言處理提供了廣泛的功能，包括標(biāo)記化、詞干提取、分類、語音學(xué)、tf-idf、WordNet、字符串相似性和一些屈折變化等。這個庫的設(shè)計使得開發(fā)人員能夠解析、解釋、操作和理解來自用戶輸入的自然語言。
Github：https://github.com/NaturalNode/natural
Tesseract.js 是一個基于 Tesseract OCR 引擎的JavaScript版本。它可以從圖像中獲取幾乎任何語言的文字。Tesseract OCR 引擎本身是一個廣泛使用的開源 OCR 引擎，能夠識別多種語言和字體。而 Tesseract.js 將原始的 Tesseract 從 C 編譯為 JavaScript WebAssembly，從而使 OCR 可以在瀏覽器中訪問。它支持100多種語言，具有自動文本方向和腳本檢測功能，并提供了閱讀段落、單詞和字符邊界框的簡單界面。Tesseract.js 既可以在瀏覽器中運行，也可以在帶有 NodeJS 的服務(wù)器上運行。
此外，Tesseract.js 還具有跨平臺兼容性，可以在多種操作系統(tǒng)上運行，包括Windows、Linux 和 macOS。同時，由于它基于原版 Tesseract OCR 引擎，因此也具有相似的高識別準(zhǔn)確性。
Github：https://github.com/naptha/tesseract.js。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-83105-0.htmlJS 的 AI 時代來了，攜手迎接 JS 的 AI 時代吧！
聲明：本網(wǎng)頁內(nèi)容旨在傳播知識，若有侵權(quán)等問題請及時與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權(quán)所有 sitemap.xml
違法及侵權(quán)請聯(lián)系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網(wǎng)安備 12010102000574號