- 本软件对物体在图像中进行训练及识别，切割，定位的轻量级，面向小白的框架。
- 本软件对中文输入语句，对输入语句的类别进行分类，关键词抓取，词延伸，以及集成智能客服功能在逐渐扩展中
- 若有想扩充的功能请进微信群提意见，若是通用场景我会陆续补充，微信群信息在文档下方。
- 本软件永久免费商业使用，但作者已拥有本软件相关的知识产权，任何个人与集体不可擅自申请本软件内的技术与代码的知识产权。
- 目前easyAI只有微信交流群，QQ交流群已经不再拉新，凡是QQ交流群拉进去的，都不是我的群！大家注意！！
https://github.com/lifejwang11/easyAi
- 框架视频教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1W7411J7zr/?vd_source=20cf39c973b43e60c3bdbe8d47dc9e71
- 人工智能0基础JAVA程序员速成课（基础篇） 本课程为基础篇内容，后续更新还会有图像篇与自然语言篇，三部分构成。 地址：https://www.bilibili.com/cheese/play/ss17600
- 因为是框架没有图像化界面，演示结果就是控制台输出的数据，只能用视频展示，想看演示结果请看教学视频
- 详细api文档见项目html文档:http://146.56.228.93
强大的自主智能客服工具，支持自动与用户对话，解答疑问，引导消费与对话，并捕捉用户对话中的需求后自动生成订单！基于easyAi算法引擎构建智脑——SayOrder(原名myJecs，现已正式更名为SayOrder)
链接:https://gitee.com/dromara/sayOrder (gitee) https://github.com/lifejwang11/SayOrder (github)
- 对图片中得物体进行识别。
- 对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么，关键词抓取，以及要做什么
- 游戏内交互策略机器人
- 若有想扩充的功能请进群提意见，若是通用场景我会陆续补充，微信技术交流群：thenk008
- 高门槛： 现在随着人工智能技术的兴起，很多场景需要开发人员添加相应的功能，但是大多是JAVA开发程序员，JAVA却在AI领域的开源比较匮乏。 现在比较火的大模型的应用只能帮助人去提高工作效率，而不能帮助业务系统，去自定义用户自己的业务来内嵌进系统进而帮助业务系统的智能化。
- 高成本： 人工智能往往要求大算力，大训练样本，使得大多数中小企业和个人开发者自定义AI入手成本非常高昂。
- easyAI是百分之百Java代码编写，并且无任何依赖，开箱即用，对广大JAVA程序员排除掉任何环境配置依赖问题，做到最友善。
- easyAI并不是对主流算法JAVA的无差别重新实现，而是根据应用场景对主流算法进行优化与魔改，让用户即便使用一台普通的电脑，就可开箱直接跑起来。并且保证普通服务器或个人电脑CPU下依然达到可用性能的流畅运行。 所以我的“easy”并不是只是指的简单，而是对算法进行了廉价，低成本方向的优化。如果我没有办法对某种算法做到廉价优化的算法实现，我也不会放入easyAI里面。
- 只通过最简单的API调用，就可以实现部分人工智能应用，并面向覆盖面最广的JAVA程序员使用的，且能满足大部分AI业务场景实现的算法引擎。
- 部署简单： 本引擎所有底层函数及数学库都是作者JAVA手写，不依赖任何第三方库，所以开发者只需要将本包下载到本地后，打成JAR包 引入到自己的POM文件中，就可以独立使用所有功能。
- 功能还在扩展： 本项目现在的功能还在逐步扩展中
- 加微信技术交流群（目前只有微信交流群，QQ交流群已经不再拉新，凡是QQ交流群拉进去的，都不是我的群！大家注意！！）
- 以下为最简API文档，所有非必设参数都使用本引擎默认值
- 要注意的是使用最简API，及参数默认值准确度远不能达到最佳状态
///////////////训练部分
YoloConfig yoloConfig = new YoloConfig();//创建配置参数类
//配置类内的配置参数，根据实际情况修改
private int windowWidth = 90;//检测窗口宽
private int windowHeight = 140;//检测窗口高
private int typeNub = 10;//需要识别的种类数
private int hiddenNerveNub = 16;//线性层隐层神经元数量
private double lineStudy = 0.01;//线性层学习率
private int kernelSize = 3;//卷积核尺寸
private boolean showLog = false;//是否打印学习过程中的log
private double convStudy = 0.01;//卷积层学习率
private int enhance = 800;//训练样本过少时增强效果，如果有足够训练数据量，请将其设置为1
private double iouTh = 0.05;//NMS合并框交并比阈值
private double containIouTh = 0.15;//训练时是否包含样本判断交并比阈值
FastYolo yolo = new FastYolo(yoloConfig); //初始化图像识别类
List<YoloSample> data//目标标注类集合
YoloSample data;//标注类
//标注类属性
private String locationURL;//标注图片的本地url
private List<YoloBody> yoloBodies;//该图片的内部标注
YoloBody yoloBody;//内部标注类
//内部标注类属性
private int x;//目标左上角x的值
private int y;//目标左上角得y的值
private int width;//目标的宽度
private int height;//目标的高度
private int typeID;//标注类别id
//开始训练
yolo.toStudy(data);
//训练结束将模型写出
YoloModel yoloModel = yolo.getModel();
writeModel(JSON.toJSONString(yoloModel), "D:\\lesson/yoloModel.json");
/////////////////////初始化部分（单例且只初始化一次）
FastYolo yolo = new FastYolo(yoloConfig); //初始化图像识别类
YoloModel yoloModel = readModelParameter();//从训练的模型中JSON反序列化读取模型
yolo.insertModel(yoloModel);//识别类注入模型
//////////////////////识别部分
long eventID;//需要生成一个唯一线程id来保证并发时的线程安全问题，可直接用雪花算法id
Picture picture = new Picture();//初始化图像解析类
ThreeChannelMatrix th = picture.getThreeMatrix("D:\\lesson/number.png");//将图像解析为矩阵
List<OutBox> list = yolo.look(th,eventID);//对该图像矩阵进行识别，并返回识别结果
List<OutBox> list;//识别结果集合
////识别结果类
OutBox outBox;
private int x;//检测到物体在该图片中的横坐标
private int y;//检测到物体在该图片中的纵坐标
private int width;//检测到物体在该图片中的宽度
private int height;//检测到物体在该图片中的高度
private int typeID;//检测到物体在该图片中的类别id
//参数分别为：
//第一个参数：threeChannelMatrix,图片矩阵（图片矩阵如何提取，上文有讲不在阐述）
//第二个参数:boxSize,将一张图片横纵各分为几个区域提取特征
参数说明：该值越大，摘要id敏感度越高，该参数有最大值。最大值为图片：图片最小边长/5,超过会报错数组越界
//第三个参数:regionSize,相似特征区域分区种类数量
参数说明：该值越大，摘要id敏感度越高
//返回name 即为该图片摘要id，通过id逐位对比即可对比相似程度
//什么是id敏感度：
//id敏感度越高，对图片变化越敏感，越适合越大的检索区域匹配，即特征越细致，但缺点id长度越长。
//id敏感度越低，对图片变化越不敏感，越适合越小的检索区域匹配,特征越粗，优点是id长度越短。
FastPictureExcerpt fastPictureExcerpt = new FastPictureExcerpt();
String name = fastPictureExcerpt.creatImageName(threeChannelMatrix, 5, 10);自然语言分类最简API 说明（已过时，自然语言处理请移步SayOrder 链接：https://gitee.com/dromara/sayOrder ）:
//通过txt默认格式进行读取
TemplateReader templateReader = new TemplateReader();
WordTemple wordTemple = new WordTemple();//初始化语言模版，该语言模板训练结束后一定要static出来,在内存中长期持有，Talk识别构造参数进行复用
//wordTemple.setTreeNub(9);
//wordTemple.setTrustPunishment(0.5);
//读取语言模版，第一个参数是模版地址，第二个参数是编码方式 (教程里的第三个参数已经省略)
//同时也是学习过程
templateReader.read("/Users/lidapeng/Desktop/myDocument/model.txt", "UTF-8", wordTemple);
Talk talk = new Talk(wordTemple);
//输入语句进行识别，若有标点符号会形成LIST中的每个元素
//返回的集合中每个值代表了输入语句，每个标点符号前语句的分类
List<Integer> list = talk.talk("空调坏了，帮我修一修");
System.out.println(list);
/////////////////////////////////自定义输入训练语句
WordTemple wordTemple = new WordTemple();//初始化语言模版，该语言模板训练结束后一定要static出来,在内存中长期持有，Talk识别构造参数进行复用
Tokenizer tokenizer = new Tokenizer(wordTemple);//学习类
//训练模板 主键为类别id,值为该类别id的语句集合
//注意
//1，若训练量不足，建议训练语句通过标点符号拆分为若干句，且不要将标点符号带入训练语句
//2，包含数字的语句用统一的占位符代替 例如 35,3,36% 变为 #,#,#%
Map<Integer, List<String>> model = new HashMap<>();
//开始训练
tokenizer.start(model);
///////////////////////////////////单纯对输入语句进行切词结果返回，不进行识别
wordTemple.setSplitWord(true);//将模板设置成纯切词模式
List<List<String>> lists = talk.getSplitWord("空调坏了，帮我修一修");
for (List<String> list : lists) {
System.out.println(list);
} //创建一个DNN神经网络管理器
NerveManager nerveManager = new NerveManager(...);
//构造参数
//sensoryNerveNub 感知神经元数量 即输入特征数量
//hiddenNerverNub 每一层隐层神经元的数量
//outNerveNub 输出神经元数量 即分类的类别
//hiddenDepth 隐层神经元深度，即学习深度
//activeFunction 激活函数
//isDynamic 是否启用动态神经元数量(没有特殊需求建议为静态，动态需要专业知识)
public NerveManager(int sensoryNerveNub, int hiddenNerverNub, int outNerveNub, int hiddenDepth, ActiveFunction activeFunction, boolean isDynamic)
nerveManager.getSensoryNerves()获取感知神经元集合
//eventId:事件ID
//parameter:输入特征值
//isStudy:是否是学习
//E:特征标注
//OutBack 回调类
SensoryNerv.postMessage(long eventId, double parameter, boolean isStudy, Map<Integer, Double> E, OutBack outBack)
//每一次输出结果都会返回给回调类，通过回调类拿取输出结果，并通过eventId来对应事件 //创建一个内存中的数据表
DataTable dataTable = new DataTable(column);
//构造参数是列名集合
public DataTable(Set<String> key)
//指定主列名集合中该表的主键
dataTable.setKey("point");
//创建一片随机森林
RandomForest randomForest = new RandomForest(7);
//构造参数为森林里的树木数量
public RandomForest(int treeNub)
//唤醒随机森林里的树木
randomForest.init(dataTable);
//将加入数据的实体类一条条插入森林中
randomForest.insert(Object object);
//森林进行学习
randomForest.study();
//插入特征数据，森林对该数据的最终分类结果进行判断
randomForest.forest(Object objcet);如果该项目对你有用，请赞助一下作者的劳动力支持开源，请作者吃一顿早饭就好！给作者持续更新easyAi引擎，同时封装更多依赖easyAi的常用应用提供动力！为大家低成本部署AI应用添砖加瓦！万谢!好心人！
