该项目是基于gRPC实现的异步推理框架。服务端采用python实现,客户端封装了grpc,对外仅提供推理相关的三个c接口,可用于跨进程推理。
C++ 22 次浏览
利用框架表示法进行推理 框架表示法提供了一种解决问题的思路，其核心在于通过匹配和继承机制来推导出答案。 求解步骤： 问题框架构建: 将待解决的问题转化为框架形式，其中待求解的答案对应为空槽值或侧面值。 框架匹配: 在已有的框架库中寻找与问题框架匹配的框架。 答案推理: 基于匹配框架的槽值或侧面值，
Android 17 次浏览
利用VS2010与C#编程语言，实现了一款产生式推理机。该项目附带有完整的源代码，便于学习者理解并深入探究产生式推理机制。无论是初学者还是需要进行人工智能课程设计的同学，此项目都能提供极大的帮助。项目内还包含了相关的PPT材料，以便学习者更好地理解和掌握章节内容。此外，还附带了详细的程序设计报告，详
C# 20 次浏览
Jess6.1是基于Java语言开发的规则引擎，支持陈述性规则推理，提供完整的Java API接口。该工具快速、轻量且功能强大，附带基于Eclipse平台的开发环境。
Java 45 次浏览
采用Python语言编写的推理公式法，可以通过提供流域特征参数、产汇流参数、暴雨参数计算设计洪水，其中暴雨参数包括流域面积km2、主河道长km、河道平均比降；产汇流参数包括损失参数、汇流参数mm/h；暴雨参数包括t=1h的平均雨强mm/h 、暴雨指数。填好这些参数，直接run程序，不用管其它地方，直
小程序 10 次浏览
轻量模型的高效推理，yolov8n的.7z 压缩包资源还挺适合快速测试场景。尤其是你在边缘设备上跑个检测模型，文件小加载快，挺省事儿的。 yolov8n.7z 里的内容比较简洁，解压后就是直接能用的权重文件。配合官方源码或者自己训练的模型，都挺顺手的。不想自己慢慢训练？直接拿它推理就完事儿了。 建议
Python 0 次浏览
演绎与归纳：逻辑推理的两大路径 演绎推理 从一般性前提推导出特殊性结论。 前提为真时，结论必然为真。 例如： 前提1：所有人类都会死亡。 前提2：苏格拉底是人。 结论：苏格拉底会死亡。 归纳推理 从特殊性观察推导出一般性结论。 前提为真时，结论可能是真，也可能为假。 例如： 观察1：这只天
Nodejs 17 次浏览
lite.ai.toolkit 的安装方式比较直接，源码拉下来，跑一条./sh命令就能编。编完后，会在build目录下生成个install文件夹，算是最终成果了。建议你把它复制一份放安全的地方，省得下次清理build时顺手删了，挺常见的坑。 环境变量这块也别偷懒，虽然东西全打包进来了，但还得告诉系统
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