


Merangkul era kecerdasan buatan: Antara muka AI Golang dan Baidu berganding bahu untuk membina aplikasi pintar
Merangkul era kecerdasan buatan: Golang berganding bahu dengan antara muka AI Baidu untuk membina aplikasi pintar
Dengan peningkatan kecerdasan buatan, semakin banyak syarikat dan pembangun mula memberi perhatian kepada cara menggunakan kecerdasan buatan pada mereka produk. Untuk menyediakan perkhidmatan yang lebih bijak. Dalam konteks ini, Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, digabungkan secara ideal dengan antara muka AI Baidu, memberikan pembangun penyelesaian pembinaan aplikasi pintar yang mudah dan pantas.
Golang, sebagai bahasa pengaturcaraan serentak yang cekap, mudah dan unggul, telah digemari oleh pembangun sejak beberapa tahun kebelakangan ini kerana ciri-cirinya yang cemerlang. Antara muka AI Baidu menyediakan pembangun dengan pelbagai perkhidmatan kecerdasan buatan, seperti pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb., dan menyediakan antara muka API yang mudah.
Sebelum kita mula, kita perlu memohon akaun pembangun Baidu AI dan mendapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia yang sepadan. Seterusnya, kami akan mengambil pengecaman imej sebagai contoh untuk memperkenalkan cara menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu untuk membina aplikasi pengecaman imej pintar.
Pertama, kita perlu memperkenalkan perpustakaan yang diperlukan. Golang mempunyai banyak perpustakaan pihak ketiga yang boleh membantu kami menyelesaikan tugas ini dengan mudah. Kita boleh menggunakan arahan go get untuk memasang Baidu AI Developer Toolkit.
go get -u github.com/Baidu-AIP/go-sdk/aip
Seterusnya, kita boleh menulis kod untuk melaksanakan fungsi pengecaman imej. Berikut ialah contoh kod mudah:
package main import ( "fmt" "io/ioutil" "log" "github.com/Baidu-AIP/go-sdk/aip" ) func main() { // 设置百度AI的API Key和Secret Key client := aip.NewAipImageClassify("YOUR_API_KEY", "YOUR_SECRET_KEY") // 读取待识别的图片文件 img, err := ioutil.ReadFile("test.jpg") if err != nil { log.Fatalf("Failed to read image file: %v", err) } // 调用百度AI的图像识别接口,传入图片二进制数据 result, err := client.AdvancedGeneral(img, nil) if err != nil { log.Fatalf("Failed to call image classification API: %v", err) } // 解析返回的JSON结果,获取识别到的物体标签列表 labels := result["result"].([]interface{}) for _, label := range labels { fmt.Println(label.(map[string]interface{})["keyword"]) } }
Dalam kod, kami mula-mula mencipta kaedah AipImageClassify
类型的client
对象,然后通过ioutil.ReadFile
读取待识别的图片文件并将其转化为二进制数据。接着,我们调用百度AI的AdvancedGeneral
untuk menghantar data imej ke antara muka API. Akhir sekali, kami menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, mendapatkan senarai label objek yang diiktiraf, dan mengeluarkannya ke konsol.
Melalui contoh mudah ini, kita dapat melihat gabungan antara muka AI Golang dan Baidu adalah sangat mudah dan cekap. Pembangun boleh membina pelbagai aplikasi pintar dengan hanya beberapa baris kod, memberikan pengguna perkhidmatan yang lebih mudah dan pintar. Sudah tentu, ini hanyalah satu contoh Pembangun boleh menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu untuk membina aplikasi pintar yang lebih kompleks dan diperibadikan mengikut keperluan mereka sendiri.
Secara umumnya, gabungan antara muka AI Golang dan Baidu menyediakan pembangun dengan platform pembinaan aplikasi pintar yang berkuasa. Melalui gabungan ini, pembangun boleh memberikan permainan sepenuhnya kepada ciri-ciri cemerlang Golang dan fungsi kaya antara muka AI Baidu untuk membina aplikasi yang lebih pintar dan cekap. Dalam era kecerdasan buatan, kita harus menerima perkembangan teknologi dan secara aktif menggunakan alatan seperti antara muka AI Golang dan Baidu untuk mencipta aplikasi pintar yang lebih bermanfaat untuk masyarakat.
Atas ialah kandungan terperinci Merangkul era kecerdasan buatan: Antara muka AI Golang dan Baidu berganding bahu untuk membina aplikasi pintar. 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

Cara menangani isu keselamatan biasa dalam rangka kerja Go Dengan penggunaan meluas rangka kerja Go dalam pembangunan web, memastikan keselamatannya adalah penting. Berikut ialah panduan praktikal untuk menyelesaikan masalah keselamatan biasa, dengan kod sampel: 1. SQL Injection Gunakan pernyataan yang disediakan atau pertanyaan berparameter untuk mengelakkan serangan suntikan SQL. Contohnya: constquery="SELECT*FROMusersWHEREusername=?"stmt,err:=db.Prepare(query)iferr!=nil{//Handleerror}err=stmt.QueryR

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].
