Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan produk penglihatan pintar?

Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, permintaan terhadap produk penglihatan pintar semakin tinggi. Bagi pembangun, memilih bahasa pengaturcaraan yang betul adalah penting. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah, cekap dan boleh dipercayai, bahasa Go menjadi semakin popular di kalangan pembangun. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan produk penglihatan pintar dan menyediakan beberapa petua pembangunan praktikal.

1 Pasang dan konfigurasikan persekitaran pembangunan Go

Mula-mula, kita perlu memasang bahasa Go secara setempat. Anda boleh memuat turun dan memasang versi bahasa Go terkini daripada tapak web rasmi Go. Setelah pemasangan selesai, anda perlu menetapkan pembolehubah persekitaran untuk menjalankan arahan Go dalam terminal.

$ export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
$ go version

Selepas memasang bahasa Go, kita perlu memilih IDE atau editor teks untuk menulis kod. IDE yang biasa digunakan termasuk GoLand, Visual Studio Code, Sublime Text, dsb.

2. Gunakan Go untuk pembangunan produk visual pintar

1. Pemprosesan imej

Dalam pembangunan produk visual pintar, pemprosesan imej adalah bahagian yang sangat penting . Bahasa Go menyediakan beberapa perpustakaan terbina dalam dan perpustakaan pihak ketiga untuk membantu pembangun dengan mudah melakukan pemprosesan imej.

Sebagai contoh, GoCV ialah perpustakaan pembangunan bahasa Go berdasarkan OpenCV yang boleh membantu kami melengkapkan pemprosesan imej dan video. GoCV boleh dipasang melalui arahan berikut:

$ go get -u -d gocv.io/x/gocv

2. Pembelajaran Mesin

Mesin Pembelajaran adalah Salah satu teknologi teras untuk merealisasikan penglihatan pintar. Bahasa Go menyediakan banyak perpustakaan pembelajaran mesin, seperti TensorFlow, PyTorch dan scikit-learn, untuk membantu pembangun melaksanakan tugas pembelajaran mesin.

Sebagai contoh, GoCV menyediakan model pengesanan muka berdasarkan TensorFlow. Model boleh dimuat turun menggunakan arahan berikut:

$ wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/model_zoo/upload_20180420/face_detection_front.tflite

3. Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam ialah satu cabang pembelajaran mesin yang digunakan untuk menangani set data yang besar dan masalah bukan linear yang kompleks. Bahasa Go menyediakan banyak rangka kerja pembelajaran mendalam, seperti TensorFlow, Keras dan Theano, untuk membantu pembangun melaksanakan tugas pembelajaran mendalam.

Sebagai contoh, GoCV menyediakan beberapa model berdasarkan Keras dan TensorFlow, termasuk klasifikasi imej, pengesanan objek dan segmentasi semantik.

3. Kemahiran pembangunan Praktikal Go

Selain perpustakaan dan rangka kerja yang dinyatakan di atas, terdapat juga beberapa kemahiran pembangunan Go praktikal yang boleh membantu pembangun meningkatkan kecekapan pembangunan dan kualiti kod.

1. Penjanaan dokumen automatik

Bahasa Go menyediakan alat dokumentasi terbina dalam, godoc, yang boleh membantu pembangun menjana dokumentasi. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memulakan godoc:

$ godoc -http=:8080

2. Ujian automatik

Ujian automatik ialah salah satu perkara penting bermakna untuk memastikan kualiti kod satu. Dalam bahasa Go, anda boleh menulis kod ujian dengan mudah menggunakan pakej ujian terbina dalam. Pada masa yang sama, menggunakan alatan CI seperti Travis CI boleh membantu kami menyepadukan persekitaran ujian dan penggunaan secara berterusan.

3. Pengaturcaraan Serentak

Bahasa Go sememangnya menyokong pengaturcaraan serentak, jadi pelayan berbilang tugas dan berprestasi tinggi boleh dilaksanakan dengan mudah. Anda boleh menggunakan kata kunci go untuk memulakan goroutine, contohnya:

go func() {

// Do something in the background

}()

Kesimpulan

Artikel ini menerangkan cara menggunakan bahasa Go digunakan untuk membangunkan produk visual pintar dan menyediakan beberapa kemahiran pembangunan praktikal. Kesederhanaan, kecekapan dan kebolehpercayaan bahasa Go menjadikannya pilihan terbaik untuk pembangunan produk penglihatan pintar. Kami percaya bahawa menguasai kemahiran dan alatan ini boleh membantu pembangun dengan mudah melaksanakan produk penglihatan pintar yang cemerlang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan produk penglihatan pintar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!