


Analisis kes praktikal antara muka AI Baidu dalam pembangunan Golang
Analisis kes praktikal antaramuka AI Baidu dalam pembangunan Golang
Pengenalan latar belakang:
Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, aplikasi AI telah menembusi pelbagai bidang. Antaranya, antara muka kecerdasan buatan Baidu sangat cemerlang, menyediakan pelbagai fungsi AI yang berkuasa, seperti pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan antara muka AI Baidu dalam pembangunan Golang, dan menunjukkan aplikasi khususnya melalui contoh.
- Persediaan
Pertama, kita perlu mendaftar akaun pembangun Baidu dan membuat aplikasi baharu. Selepas mencipta aplikasi, kami boleh mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia Kedua-dua Kekunci ini adalah parameter yang diperlukan untuk mengakses antara muka AI Baidu. - Pasang SDK
Baidu menyediakan versi Golang AI SDK, yang boleh dipasang melalui arahan berikut:
pergi dapatkan github.com/Baidu-AIP/go-sdk/aip - Contoh kod
Artikel ini akan mengambil pengecaman pertuturan sebagai contoh Menunjukkan cara menggunakan antara muka Baidu AI untuk pengecaman pertuturan fail audio.
Pertama, anda perlu mengimport pakej yang sepadan dalam kod:
import (
"fmt"
"github.com/Baidu-AIP/go-sdk/aip"
"io/ioutil"
"os"
)
Kemudian, kita perlu memulakan objek AipSpeech dan menetapkan Kunci API dan Kunci Rahsia:
func main() {
client := aip.NewAipSpeech("[your_app_id]", "[your_api_key]", "[your_secret_key]")
Seterusnya, kita perlu membaca fail audio untuk dikenali:
bunyi, err := ioutil .ReadFile( "[path_to_sound_file]")
if err != nil {
fmt.Println("Read sound file error:", err)
os.Exit(1)
}
Then, kita boleh panggil Baidu AI interface untuk pengecaman pertuturan :
hasil, err := client.AsrBytes(bunyi, "wav", 16000, nol)
if err != nil {
fmt.Println("Ralat pengecaman pertuturan:", err)
os.Exit( 1)
}
Akhir sekali, kita boleh mengeluarkan hasil pengecaman:
fmt.Println(hasil)
Pada ketika ini, kami telah melengkapkan contoh pengecaman pertuturan yang mudah. Dengan cara yang sama, kami boleh menggunakan antara muka Baidu AI untuk melaksanakan fungsi lain, seperti pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb.
- Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan secara ringkas langkah-langkah menggunakan antara muka AI Baidu dalam pembangunan Golang dan menunjukkannya melalui contoh pengecaman pertuturan. Antara muka AI Baidu menyediakan fungsi yang kaya dan sokongan yang baik, menyediakan pembangun dengan alatan berkuasa untuk melaksanakan pelbagai aplikasi AI. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca menggunakan antara muka AI Baidu dalam pembangunan Golang.
Contoh kod:
pakej utama
import (
"fmt" "github.com/Baidu-AIP/go-sdk/aip" "io/ioutil" "os"
)
func main() {
client := aip.NewAipSpeech("[your_app_id]", "[your_api_key]", "[your_secret_key]") sound, err := ioutil.ReadFile("[path_to_sound_file]") if err != nil { fmt.Println("Read sound file error:", err) os.Exit(1) } result, err := client.AsrBytes(sound, "wav", 16000, nil) if err != nil { fmt.Println("Speech recognition error:", err) os.Exit(1) } fmt.Println(result)
}
Nota: "[kod_aplikasi_anda]" dan "kod_apl_anda]" your_secret_key]" perlu digantikan dengan ID aplikasi sebenar, Kunci API dan Kunci Rahsia. Selain itu, "[path_to_sound_file]" perlu digantikan dengan laluan fail audio sebenar.
Pautan rujukan:
- Baidu AI Open Platform: https://ai.baidu.com/tech/speech
- Baidu AI Golang SDK: https://github.com/Baidu-AIP/go-sdk
(Contoh antara muka dan kod yang berkaitan yang dinyatakan di atas adalah untuk rujukan sahaja. Dalam pembangunan sebenar, sila rujuk dokumen rasmi dan rujukan API.)
Atas ialah kandungan terperinci Analisis kes praktikal antara muka AI Baidu dalam pembangunan Golang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Membaca dan menulis fail dengan selamat dalam Go adalah penting. Garis panduan termasuk: Menyemak kebenaran fail Menutup fail menggunakan tangguh Mengesahkan laluan fail Menggunakan tamat masa konteks Mengikuti garis panduan ini memastikan keselamatan data anda dan keteguhan aplikasi anda.

Bagaimana untuk mengkonfigurasi pengumpulan sambungan untuk sambungan pangkalan data Go? Gunakan jenis DB dalam pakej pangkalan data/sql untuk membuat sambungan pangkalan data untuk mengawal bilangan maksimum sambungan serentak;

Rangka kerja Go menyerlah kerana kelebihan prestasi tinggi dan konkurensinya, tetapi ia juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti agak baharu, mempunyai ekosistem pembangun yang kecil dan kekurangan beberapa ciri. Selain itu, perubahan pantas dan keluk pembelajaran boleh berbeza dari rangka kerja ke rangka kerja. Rangka kerja Gin ialah pilihan popular untuk membina API RESTful kerana penghalaan yang cekap, sokongan JSON terbina dalam dan pengendalian ralat yang berkuasa.

Perbezaan antara rangka kerja GoLang dan rangka kerja Go ditunjukkan dalam seni bina dalaman dan ciri luaran. Rangka kerja GoLang adalah berdasarkan perpustakaan standard Go dan meluaskan fungsinya, manakala rangka kerja Go terdiri daripada perpustakaan bebas untuk mencapai tujuan tertentu. Rangka kerja GoLang lebih fleksibel dan rangka kerja Go lebih mudah digunakan. Rangka kerja GoLang mempunyai sedikit kelebihan dalam prestasi dan rangka kerja Go lebih berskala. Kes: gin-gonic (rangka Go) digunakan untuk membina REST API, manakala Echo (rangka kerja GoLang) digunakan untuk membina aplikasi web.

Data JSON boleh disimpan ke dalam pangkalan data MySQL dengan menggunakan perpustakaan gjson atau fungsi json.Unmarshal. Pustaka gjson menyediakan kaedah kemudahan untuk menghuraikan medan JSON dan fungsi json.Unmarshal memerlukan penuding jenis sasaran kepada data JSON unmarshal. Kedua-dua kaedah memerlukan penyediaan pernyataan SQL dan melaksanakan operasi sisipan untuk mengekalkan data ke dalam pangkalan data.

Amalan terbaik: Cipta ralat tersuai menggunakan jenis ralat yang ditakrifkan dengan baik (pakej ralat) Sediakan lebih banyak butiran Log ralat dengan sewajarnya Sebarkan ralat dengan betul dan elakkan menyembunyikan atau menyekat ralat Balut seperti yang diperlukan untuk menambah konteks

Fungsi FindStringSubmatch mencari subrentetan pertama dipadankan dengan ungkapan biasa: fungsi mengembalikan hirisan yang mengandungi subrentetan yang sepadan, dengan elemen pertama ialah keseluruhan rentetan dipadankan dan elemen berikutnya ialah subrentetan individu. Contoh kod: regexp.FindStringSubmatch(teks,corak) mengembalikan sekeping subrentetan yang sepadan. Kes praktikal: Ia boleh digunakan untuk memadankan nama domain dalam alamat e-mel, contohnya: e-mel:="user@example.com", pattern:=@([^\s]+)$ untuk mendapatkan padanan nama domain [1].

Laluan Pembelajaran Backend: Perjalanan Eksplorasi dari Front-End ke Back-End sebagai pemula back-end yang berubah dari pembangunan front-end, anda sudah mempunyai asas Nodejs, ...
