通过 java 函数，开发者可轻易利用云平台上的 ai 功能增强应用智能，包括图像分类、对象检测、面部检测和语音识别。例如，开发者可利用 google cloud functions 和 cloud vision api 创建一个函数，根据从云存储中提取的 url 对上传的照片进行分类，并将结果通过 http 响应返回。
如何利用 Java 函数充分利用云平台上的人工智能资源？
云平台提供了强大的人工智能 (AI) 功能，帮助开发人员构建智能应用程序。利用 Java 函数，您可以轻松集成这些功能，为您的应用程序增添智能。
实战案例：图像分类
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假设您希望使用 AI 对上传到云存储的照片进行分类。您可以使用 Google Cloud Functions 和 Cloud Vision API 创建一个函数来完成此任务。
代码范例：
import com.google.cloud.functions.*;
import com.google.gson.*;
import com.google.cloud.vision.v1.*;
import java.util.*;
public class ImageClassification implements HttpFunction {
@Override
public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
throws IOException {
// 从请求中提取图像 URL
String url = request.getFirstQueryParameter("url").orElse("");
// 创建 ImageAnnotatorClient 实例
try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {
// 根据 URL 构建 Image 对象
ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setImageUri(url).build();
Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();
// 执行图像分类
List responses =
client.batchAnnotateImages(Collections.singletonList(img)).getResponsesList();
// 从响应中提取分类结果
String description = responses.get(0).getAnnotationResults(0).getDescription();
// 将结果写入响应正文
response.getWriter().write(description);
}
}
} 设置：
- 在 Cloud Functions 中部署函数。
- 更新请求 URL 中的照片 URL。
- 调用函数。
结果：
函数将通过 HTTP 响应返还照片的分类结果。
优势：
- 无需管理服务器基础设施即可利用 AI 功能。
- 快速、无状态地执行 AI 任务。
- 完全可扩展，可处理大量并发请求。
拓展：
除了图像分类，您还可以使用 Cloud Functions 集成其他 AI 功能，例如对象检测、面部检测和语音识别。探索 Cloud AI Platform 的完整功能集，为您的 Java 应用程序添加智能。
