• 五分钟开发好你的第一个人工智能应用


    关于人工智能,有几个常被问到的问题:

    Q:人工智能开发前景好不好?

    A:据IDC(互联网数据中心)预测,到2020年,全球人工智能收入将超过460亿美元。与传统行业相比,人工智能增长速度非常迅猛。

    2018年年初,教育部也将人工智能相关内容纳入高中新课标,并启动了人工智能+教师队伍建设行动计划。

    Q:人工智能开发好学吗?

    A:只要是能学的东西都是相对简单的,人工智能不难,难的是“开发”两个字

    今天为大家介绍如何快速地构建一个人工智能识图程序——任意丢张图片给它,程序可以告诉我们图片内容是啥。

    请大家登录到行云趣码平台:

    http://factory.cloudtogo.cn

    没来过的朋友可以扫描微信免费注册使用。

    登录后请创建一个新的项目,并选择采用Blank模板:

    完成向导进入架构图设计器后,从左侧组件栏中依次将下图中标为1、2、3号的组件拖入画布。

    这三个组件分别是:

    • Show and Tell Frontend — 前端页面,用来接收上传的图片,显示识别结果。它好似我们的眼睛。

    • TensorFlow Runtime — 用来识别图像的人工智能引擎。它好似我们的大脑。

    • Show and Tell Model 3M —经过300万次训练形成的数据模型。它好似我们所掌握的知识。

    接下来,把提前编写好的一些简单代码和TensorFlow Runtime关联,方法是:选中TensorFlow Runtime组件,在右则参数栏中Training Code参数的编辑框内填入值 https://git.coding.net/cloudtogo/itengine.git

    最后一步是把三个组件间的服务调用关系用线连接起来,完成后的结果如下图所示:

    然后请点击右上角“保存架构”,在弹出框中选择“发布应用”并点“确定”:

    在接下来的发布配置界面中,直接点击“确定”按钮。

    在下图中发布界面中,大约等待一两分钟应用即可发布完成。

    访问应用后,选择Upload 页,拖入要识别的图像,应用会自动识别图像内容。

    多试几张不同的图片后,会对这个识图程序的能力有个基本了解。有兴趣的朋友,可以再试试修改架构图,采用下图中4号组件 200万次的训练模型替换原来300万次训练模型,你会发现识别的准确率大大降低。

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    Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class
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    一二级缓存
    HttpServletResponse 返回的json数据不是json字符串,而是json对象
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cloudtogo/p/9253022.html
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