相关文章
springboot基于Java 语言的茶叶销售系统的前端设计与实现
3系统分析
需求分析是研发人员经过调研和分析后准确理解用户需求，确定系统需要具备的功能。然后对系统进行可行性和功能分析，确保符合茶叶销售系统的实现价值，对后续的系统创建有显著的帮助[8]。
3.1可行性分析
3.1.1技术可行性分析
基于B/S架…
建站知识
2026/1/10 13:40:37
springboot昆嵛山国家级自然保护区林业资源信息管理系统
2 系统系统分析
系统需求分析是系统开发的一个关键环节，它在系统的设计和实现上起到了一个承上启下的位置。系统需求分析是对所需要做的系统进行一个需求的挖掘，如果分析的准确可以精准的解决现实中碰到的问题。如果分析不到位会影响后期系统的实现。一个…
建站知识
2026/1/10 13:40:37
从文本到结构化数据：RaNER模型实体识别部署教程
从文本到结构化数据：RaNER模型实体识别部署教程
1. 引言
1.1 AI 智能实体侦测服务
在当今信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体内容、文档资料）占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取有价值的信息&#…
建站知识
2026/1/10 13:40:37
RaNER模型架构解析：智能实体识别技术深度剖析
RaNER模型架构解析：智能实体识别技术深度剖析
1. 技术背景与问题提出
在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了企业数据总量的80%以上。如何从这些杂乱无章的文字中快速提取出有价值的信息，…
建站知识
2026/1/10 13:40:37
5个开源NER模型部署推荐：AI智能实体侦测服务免配置体验
5个开源NER模型部署推荐：AI智能实体侦测服务免配置体验
1. AI 智能实体侦测服务
在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体内容、客服对话）占据了企业数据的绝大部分。如何从中高效提取关键信息，成为自然…
建站知识
2026/1/10 13:40:37
Qwen2.5-7B开源替代方案：1小时1块，告别API费用
Qwen2.5-7B开源替代方案：1小时1块，告别API费用
1. 为什么你需要Qwen2.5-7B？
作为App开发者，你可能已经受够了每月高额的ChatGPT API账单。Qwen2.5-7B是阿里云开源的7B参数大语言模型，性能接近GPT-3.5级别，…
建站知识
2026/1/10 13:30:37
AI智能实体侦测服务上线3天经验总结：生产环境部署完整手册
AI智能实体侦测服务上线3天经验总结：生产环境部署完整手册
1. 背景与项目定位
在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体内容、客服对话）呈指数级增长。如何从中高效提取关键信息，成为企业构建知识图谱、…
建站知识
2026/1/10 13:30:37
中文NER优化：RaNER模型与规则引擎结合
中文NER优化：RaNER模型与规则引擎结合
1. 引言：中文命名实体识别的现实挑战
在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信息抽取的核心任务之一。其目标是从非…
建站知识
2026/1/10 13:30:37
