开源与闭源争论的背后，是大模型未来商业生态演进的严肃思考 (qq.com)

1. 开源与闭源的争论：百度创始人李彦宏在2024百度AI开发者大会上提出，开源模型可能会落后，而且在大模型场景下，开源可能是最贵的。他还指出，大模型开源并不是一个众人拾柴火焰高的情况，因为主要的开发者仍然是大型科技公司。
2. 开源的贡献者：360创始人周鸿祎一直是开源的信徒，他在哈佛的演讲中提到，开源对于互联网和人工智能的发展至关重要。
3. 开源的历史和意义：文章回顾了开源软件的起源和发展历程，强调了开源软件不仅仅是开放源代码，还包括允许自由使用、修改和分享软件的许可证。
4. LAMP模型：Linux、Apache、MySQL和PHP构成了LAMP栈，是创建动态网站和网络应用的常用技术组合，展示了开源技术在互联网基础设施中的重要性。
5. 大模型时代的开源变化：在大模型时代，开源的方式变得更加复杂，涉及到不同的许可证和开源主体，通常是大型科技公司或有资源优势的创业公司。
6. 性能和成本比较：文章讨论了开源模型和闭源模型在性能和成本上的竞争，以及企业在选择时的考量。
7. 商业化和生态发展：探讨了大模型如何实现商业化落地，以及开源和闭源模型在未来商业生态中的可能演进。
8. 开源与闭源的选择：文章最后讨论了企业在选择开源还是闭源模型时的考量，强调了性价比、数据安全和战略发展的重要性。

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国内开发者的技术栈，是几乎由于互联网泡沫的彻底破裂，而锁死了。
例如Java的版本就锁死在8. vue的版本就锁死在2.

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看起来 ActivityPub协议是越来越流行了。

在机器学习的世界里，实践是最好的老师。对于Java开发者来说，Deep Java Library (DJL) 提供了一个绝佳的起点，而其官方演示项目（djl-demo）则是初学者和经验丰富的开发者都能从中获益的宝贵资源。本文将带你深入了解 DJL Demo，并展示如何利用它来实践机器学习项目。

DJL Demo 是什么？

DJL Demo 是 Deep Java Library 的官方演示项目，它包含了一系列的示例和教程，旨在帮助开发者快速理解并掌握 DJL 的使用。这些示例覆盖了从基础的模型训练到复杂的图像识别任务的各个方面。

DJL Demo 的主要组成部分

1. 快速入门

DJL Demo 提供了快速入门指南，帮助新用户在几分钟内构建并运行第一个机器学习模型。这些指南通常包括简单的图像分类任务，让你能够快速体验到机器学习的魅力。

2. 模型训练与评估

演示项目中包含了模型训练和评估的示例，展示了如何使用 DJL 进行数据加载、模型定义、训练过程以及性能评估。

3. 迁移学习

迁移学习是机器学习中的一个重要概念，DJL Demo 提供了相关的示例，说明了如何利用预训练模型来加速开发过程，并提高小数据集上的性能。

4. 图像处理

图像处理是机器学习中的热门领域，DJL Demo 包含了图像分类、目标检测等任务的示例，让你能够探索如何使用 DJL 进行图像相关的机器学习任务。

5. 自定义模型

DJL 支持自定义模型的开发，DJL Demo 提供了如何从头开始构建自定义模型的示例，包括定义模型架构、损失函数和优化器等。

如何使用 DJL Demo

使用 DJL Demo 的步骤非常简单：

1. 克隆仓库：首先，你需要从 GitHub 上克隆 DJL Demo 的仓库到本地。
2. 阅读文档：仔细阅读仓库中的 README 文件和其他文档，了解各个示例的用途和运行方法。
3. 运行示例：选择你感兴趣的示例，按照文档中的指示运行它们。
4. 修改和扩展：尝试修改示例代码，或者根据自己的需求扩展功能。
5. 加入社区：如果遇到问题，不妨加入 DJL 的社区，与其他开发者交流心得。

结语

DJL Demo 是一个宝贵的学习资源，它不仅为 Java 开发者提供了机器学习的实践经验，还展示了如何将 DJL 应用到实际项目中。无论你是初学者还是希望提升技能的专业人士，DJL Demo 都是一个不容错过的资源。

想要开始你的机器学习之旅，或者寻找灵感和指导，不妨访问 DJL Demo 的 GitHub 页面。通过实践，你将更快地掌握机器学习的精髓，并在 Java 平台上实现你的创意。

在当今的软件开发世界中，机器学习（Machine Learning, ML）正变得越来越重要。它不仅改变了我们处理数据和解决问题的方式，还为开发者带来了新的挑战和机遇。然而，对于许多Java开发者来说，进入机器学习的门槛似乎有些高。幸运的是，Deep Java Library (DJL) 的出现，为Java社区带来了一股清新的空气。

什么是 DJL？

Deep Java Library 是一个开源的、功能丰富的Java库，旨在使机器学习在Java生态系统中变得易于使用。它由亚马逊（Amazon）发布，基于Apache软件基金会的开源项目MXNet构建，提供了一套完整的工具和接口，让Java开发者能够更容易地构建、训练和部署机器学习模型。

DJL 的主要特点

1. 易于上手

DJL 提供了简洁的API，使得即使是初学者也能快速上手。它隐藏了底层机器学习的复杂性，让开发者可以专注于模型的构建和优化。

2. 丰富的模型支持

DJL 支持多种类型的机器学习模型，包括但不限于图像识别、自然语言处理和推荐系统。它还支持自定义模型的开发，以满足特定需求。

3. 集成多种框架

DJL 不仅基于MXNet，还可以与PyTorch、TensorFlow等其他流行的机器学习框架无缝集成，这为开发者提供了更多的选择和灵活性。

4. 端到端的解决方案

DJL 提供了从数据预处理到模型训练、评估和部署的全流程支持。这意味着开发者可以在同一个库中完成机器学习项目的整个生命周期。

5. 社区支持

作为一个开源项目，DJL 拥有活跃的社区支持。开发者可以轻松地找到文档、教程和示例，以及在遇到问题时获得帮助。

如何开始使用 DJL？

开始使用 DJL 非常简单。你只需要遵循以下步骤：

1. 添加依赖：在你的项目中添加DJL的依赖。
2. 构建模型：使用DJL提供的API构建你的机器学习模型。
3. 训练模型：利用DJL的数据处理和训练工具来训练你的模型。
4. 评估和优化：使用DJL的评估工具来测试模型的性能，并进行必要的优化。
5. 部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中。

结语

Deep Java Library (DJL) 为Java开发者打开了机器学习的大门，使得在Java平台上进行机器学习开发变得前所未有的简单。无论你是机器学习领域的新手，还是经验丰富的开发者，DJL 都是一个值得探索的工具。通过它，你可以释放Java在机器学习领域的全部潜力。

想要了解更多关于 DJL 的信息，或者开始你的机器学习之旅，请访问 DJL 的 GitHub 页面。