Penting untuk pembangunan Java: titik teknikal untuk dok antara muka AI Baidu
Diperlukan untuk pembangunan Java: Titik teknikal untuk dok antara muka Baidu AI
Baidu AI ialah salah satu antara muka kecerdasan buatan paling popular di pasaran Ia menyediakan pelbagai fungsi dan perkhidmatan, termasuk pengecaman pertuturan, pengecaman imej, Natural pemprosesan bahasa, dsb. Dalam pembangunan Java, dok antara muka AI Baidu adalah keperluan yang sangat biasa. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa perkara teknikal dok antara muka AI Baidu dan menyediakan contoh kod Java yang sepadan untuk membantu pembangun bermula dengan cepat.
1. Aplikasi dan penyediaan untuk antara muka Baidu AI
Untuk menggunakan antara muka Baidu AI, anda perlu memohon pada platform Baidu AI dan mendapatkan Kunci Apl dan Kunci Rahsia yang sepadan. Selepas permohonan berjaya, kami juga perlu menambah perpustakaan bergantung yang sepadan. Perpustakaan ini boleh didapati dalam dokumentasi rasmi Baidu AI.
2. Persediaan sebelum memanggil antara muka
Sebelum menggunakan antara muka AI Baidu, kami perlu membuat beberapa persediaan yang diperlukan, termasuk memperkenalkan pakej Java yang sepadan, mencipta klien AI dan menetapkan maklumat pengesahan identiti.
Contoh kod:
import com.baidu.aip.client.*; import com.baidu.aip.auth.*; import com.baidu.aip.http.*; import com.baidu.aip.nlp.*;
AipNlp client = new AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
Dalam kod di atas, kami membina objek klien Baidu AI AipNlp dengan memperkenalkan pakej Java yang berkaitan, dan memasukkan Kunci Apl dan Kunci Rahsia kami untuk pengesahan identiti.
3. Buat panggilan antara muka
Selepas melengkapkan persediaan, kita boleh mula membuat panggilan antara muka. Mengambil antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu AI sebagai contoh, kami boleh memanggil perkhidmatan semakan teksnya, yang mengesan perkataan sensitif dan menentukan perkataan lucah pada teks.
Contoh kod:
HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>(); options.put("version", "1.0"); //接口版本号 String content = "今天天气真好!"; // 调用百度AI的文本审核接口 JSONObject result = client.antiSpam(content, options); System.out.println(result);
Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta objek HashMap untuk menetapkan parameter antara muka yang berkaitan, seperti nombor versi antara muka, dsb. Seterusnya, kami menentukan kandungan teks untuk disemak. Akhir sekali, semakan teks dilakukan dengan memanggil kaedah antiSpam objek AipNlp dan menghantar kandungan teks dan pilihan parameter. Hasil pulangan ialah objek JSON, yang boleh kami proses mengikut keperluan, seperti mengeluarkan ke konsol atau pemprosesan selanjutnya.
4 Memproses hasil antara muka yang dikembalikan
Selepas panggilan antara muka selesai, biasanya kita perlu memproses hasil yang dikembalikan. Hasil yang dikembalikan oleh antara muka Baidu AI ialah objek JSON, dan kami boleh mendapatkan data secara langsung melalui Key. Untuk hasil yang kompleks, kami juga boleh menggunakan perpustakaan penghuraian JSON untuk penghuraian.
Contoh kod:
boolean spam = result.getJSONObject("result").getBoolean("spam"); int spamType = result.getJSONObject("result").getInt("spamType"); if (spam) { System.out.println("该文本包含敏感词!"); System.out.println("敏感词类型:" + spamType); } else { System.out.println("该文本通过审核!"); }
Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan medan spam dalam hasil melalui Key, yang menunjukkan sama ada teks itu mengandungi perkataan sensitif. Kemudian, kami memperoleh medan SpamType, yang mewakili jenis khusus perkataan sensitif. Akhir sekali, lakukan pemprosesan yang sepadan berdasarkan keputusan, seperti mengeluarkan ke konsol.
Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan perkara teknikal dok antara muka Baidu AI dan menyediakan contoh kod Java yang sepadan. Dengan mempelajari dan memahami perkara utama ini, pembangun boleh menguasai cara menggunakan antara muka AI Baidu dengan cepat untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti mereka dalam pembangunan Java. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun Java untuk menyambung ke antara muka AI Baidu.
Atas ialah kandungan terperinci Penting untuk pembangunan Java: titik teknikal untuk dok antara muka AI Baidu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini membincangkan menggunakan Maven dan Gradle untuk Pengurusan Projek Java, membina automasi, dan resolusi pergantungan, membandingkan pendekatan dan strategi pengoptimuman mereka.

Artikel ini membincangkan membuat dan menggunakan perpustakaan Java tersuai (fail balang) dengan pengurusan versi dan pergantungan yang betul, menggunakan alat seperti Maven dan Gradle.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Artikel ini membincangkan menggunakan JPA untuk pemetaan objek-relasi dengan ciri-ciri canggih seperti caching dan pemuatan malas. Ia meliputi persediaan, pemetaan entiti, dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan prestasi sambil menonjolkan potensi perangkap. [159 aksara]

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai


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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.