Java 및 Huawei Cloud 지능형 비디오 분석 인터페이스를 사용하여 지능형 인식을 구현하는 방법
Java 및 Huawei 클라우드 지능형 영상 분석 인터페이스를 사용하여 지능형 인식을 구현하는 방법
소개:
인공지능 기술의 급속한 발전으로 지능형 영상 분석이 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. Huawei Cloud는 지능형 영상 분석 인터페이스를 포함한 풍부한 인공지능 서비스를 제공합니다. 이 기사에서는 Huawei Cloud의 지능형 영상 분석 인터페이스와 결합된 Java 언어를 사용하여 지능형 인식 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.
1. 준비
- Huawei Cloud 계정 등록 및 AI 서비스 활성화
Huawei Cloud 공식 웹사이트에 계정을 등록하고 로그인한 후 AI 서비스를 활성화하면 해당 액세스 자격 증명을 얻을 수 있습니다. API 인터페이스. - Java 개발 환경 설치
컴퓨터에 Java 개발 환경이 설치되어 있는지 확인하세요. JDK(Java SE Development Kit)를 사용하여 Java 프로그램을 개발할 수 있습니다.
2. API 액세스 자격 증명 획득
- Huawei Cloud 콘솔에 로그인하고 "인공 지능 개방형 플랫폼"에 들어갑니다.
- 왼쪽 탐색 모음에서 "이미지 및 비디오" - "지능형 비디오 분석"을 선택하세요.
- 지능형 영상 분석 인터페이스에 들어간 후 "지금 사용"을 클릭하세요.
- 지능형 비디오 분석 애플리케이션을 만들고 API 액세스 자격 증명을 생성하세요. 생성된 "Access Key"와 "Secret Key" 정보를 기록해야 하며, 이는 후속 코드에서 사용됩니다.
3. Java 프로젝트를 생성하고 SDK 라이브러리를 가져옵니다.
- IDE에서 새 Java 프로젝트를 생성합니다.
- Huawei Cloud Java SDK 다운로드 및 가져오기 SDK는 Huawei Cloud 공식 웹사이트에서 찾아 다운로드할 수 있습니다. 가져온 후 SDK 라이브러리를 코드에 도입하면 됩니다.
4. 코드 구현
Java 프로젝트의 메인 클래스에서 코드를 작성하여 지능형 인식 기능을 구현할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.
import com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials; import com.huaweicloud.sdk.core.exception.SdkException; import com.huaweicloud.sdk.vod.v1.VodClient; import com.huaweicloud.sdk.vod.v1.model.CreateAssetByFileUploadRequest; import com.huaweicloud.sdk.vod.v1.model.CreateAssetByFileUploadResponse; public class IntelligentRecognition { public static void main(String[] args) { // 创建华为云VOD客户端实例 VodClient vodClient = VodClient.newBuilder() .withCredential(new BasicCredentials("Access Key", "Secret Key")) .withRegion("cn-north-4") .build(); // 创建视频资源 CreateAssetByFileUploadRequest request = new CreateAssetByFileUploadRequest(); request.setAssetName("example.mp4"); // 视频文件名 request.setVideoType("MP4"); // 视频类型 request.setCategoryId(0); // 分类ID request.setDescription("Example video"); // 视频描述 try { // 上传视频文件 CreateAssetByFileUploadResponse response = vodClient.createAssetByFileUpload(request); System.out.println("Video asset ID: " + response.getAssetId()); } catch (SdkException e) { System.out.println("Error uploading video: " + e.getMessage()); } } }
위 코드는 Huawei Cloud VOD(주문형 비디오)의 관련 API를 호출하여 비디오 리소스 업로드를 구현하는 IntelligentRecognition이라는 Java 클래스를 생성합니다. 먼저 VodClient 인스턴스가 생성된 다음 CreateAssetByFileUploadRequest 객체가 생성되고, 비디오의 관련 매개변수가 설정되고, 마지막으로 createAssetByFileUpload 메서드가 호출되어 비디오 파일을 업로드하고 반환된 비디오 자산 ID를 얻습니다.
5. 코드를 실행하고 확인합니다.
- 위 코드를 Java 프로젝트에 넣고 Access Key와 Secret Key를 실제 값으로 수정합니다.
- 자바 프로그램을 실행하고 동영상 파일이 업로드될 때까지 기다립니다.
- Huawei Cloud Console에서 비디오 리소스 관리 페이지를 찾아 비디오 자산이 성공적으로 업로드되었는지 확인하세요.
결론:
이 기사에서는 Huawei Cloud의 지능형 영상 분석 인터페이스와 결합된 Java 언어를 사용하여 지능형 인식 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Huawei Cloud 계정 등록 및 AI 서비스 활성화, API 액세스 자격 증명 획득, Java 프로젝트 생성 및 SDK 라이브러리 가져오기, 비디오 리소스 업로드를 위한 코드 작성 등을 통해 Huawei Cloud의 지능형 비디오 분석 인터페이스를 쉽게 사용하여 지능형 인식을 구현할 수 있습니다. 기능.
위 내용은 Java 및 Huawei Cloud 지능형 비디오 분석 인터페이스를 사용하여 지능형 인식을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

javadevelopmentisnotentirelyplatform-IndectionentDuetoSeveralFactors.1) JVMVARIATIONSAFFERFFERFORMANDBEHAVIORACROSSDIFFERENTOS.2) nativelibrariesViajniintrictionPlatform-specificiss.3) filepathsandsystempropertiesdifferbetweenplatectry. 4)

Java 코드는 다른 플랫폼에서 실행할 때 성능 차이가 있습니다. 1) JVM의 구현 및 최적화 전략은 OracleJDK 및 OpenJDK와 같이 다릅니다. 2) 메모리 관리 및 스레드 스케줄링과 같은 운영 체제의 특성도 성능에 영향을 미칩니다. 3) 적절한 JVM을 선택하여 JVM 매개 변수 및 코드 최적화를 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Java'SplatformIndenceHASLIMITATIONSINTERFORMANTOWORHEAD, 버전 컴포팅 가능성, 도전 과제, 플랫폼-특이 적 식품, 및 JVMINSTALLATION/MAYMENDENT.ThesefacteThe "WriteOnce, Runanywhere"

Platform IndependenCealLowsProgramStorunannyplatformwithoutModification, whileCross-PlatformDevelopmentRequiressomplatformspecificAdJustments.platformIndence, PreemplifiedByjava, enableStalExecutionButmayPromiseperformance.cross-platformd

jitcompilationinjavaenhancesperformance는 platformindence.1) ItdynamicallyTransLatesByTecodeIntonativeMachinecodeatimeTime, 최적화 FREQUELTEREDCODE.2) TheJVMREMAINSPLATFORM- Independent, 허용 THEMEJAVAAPPLITIONTORUNONDIFFEREN을 허용합니다

javaispopularforcross-platformdesktopapplicationsduetoits "writeonce, runanywhere"철학

Java에서 플랫폼 별 코드를 작성하는 이유에는 특정 운영 체제 기능에 대한 액세스, 특정 하드웨어와 상호 작용하고 성능 최적화가 포함됩니다. 1) JNA 또는 JNI를 사용하여 Windows 레지스트리에 액세스하십시오. 2) JNI를 통한 Linux 특이 적 하드웨어 드라이버와 상호 작용; 3) 금속을 사용하여 JNI를 통해 MacOS의 게임 성능을 최적화하십시오. 그럼에도 불구하고 플랫폼 별 코드를 작성하면 코드의 이식성에 영향을 미치고 복잡성을 높이며 잠재적으로 성능 오버 헤드 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

Java는 Cloud-Native Applications, Multi-Platform 배포 및 교차 운용성을 통해 플랫폼 독립성을 더욱 향상시킬 것입니다. 1) Cloud Native Applications는 Graalvm 및 Quarkus를 사용하여 시작 속도를 높입니다. 2) Java는 임베디드 장치, 모바일 장치 및 양자 컴퓨터로 확장됩니다. 3) Graalvm을 통해 Java는 Python 및 JavaScript와 같은 언어와 완벽하게 통합되어 언어 교차 수용 가능성을 향상시킵니다.


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DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는
