人工智能的兴起对java框架选型的影响有哪些？

人工智能 (ai) 的兴起对 java 框架选择产生了重大影响，促使开发者关注以下关键方面：机器学习集成：通过 mllib 和 scikit-learn 机器学习模型等框架易于集成。响应时间：采用 spring reactor 和 rxjava 等异步框架缩短响应时间，增加吞吐量。使用数据处理和大数据： apache hadoop 和 spark 用于框架处理和分析的框架处理 ai 并通过大数据集 nosql 非结构化数据存储优化数据库。

如何影响人工智能的兴起？ Java 框架选择

人工智能 (AI) 蓬勃发展，Java 生态系统适应了新的需求和挑战，影响了开发人员对框架的选择。

1. 强调机器学习集成：

立即学习“Java免费学习笔记(深入)；

• MLlib 和 scikit-learn 该框架提供了广泛的机器学习算法，可以很容易地与之相匹配 Java 集成应用程序。
• Spring Boot 等微框架简化了机器学习模型的部署和管理。

2. 响应时间更快：

• Spring Reactor 和 RxJava 允许并发处理等异步框架，减少响应时间，增加响应时间 AI 驱动应用程序的吞吐量。
• Vert.x 和 Netty 等低延迟网络库优化与 AI 通信模型。

3. 数据处理和大数据：

• Apache Hadoop 和 Spark 用于处理和分析等大数据框架 AI 大型数据集的训练和推理。
• ElasticSearch 和 MongoDB 等 NoSQL 数据库优化了人工智能应用的非结构化数据存储。

实战案例：图像识别应用

以下是使用 Java 框架构建图像识别应用程序的实战案例：

import com.google.api.client.http.HttpRequestInitializer;
import com.google.api.client.http.javanet.NetHttpTransport;
import com.google.api.client.json.JsonFactory;
import com.google.api.client.json.jackson2.JacksonFactory;
import com.google.api.services.vision.v1.Vision;
import com.google.api.services.vision.v1.VisionScopes;
import com.google.auth.http.HttpCredentialsAdapter;
import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;

public class ImageRecognition {

    private static final String APPLICATION_NAME = "Image Recognition App";
    private static final JsonFactory JSON_FACTORY = new JacksonFactory();
    private static final NetHttpTransport HTTP_TRANSPORT = new NetHttpTransport();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // Initialize the Google Cloud credentials
        GoogleCredentials credentials = GoogleCredentials.getApplicationDefault()
                .createScoped(VisionScopes.all());
        HttpRequestInitializer requestInitializer = new HttpCredentialsAdapter(
                credentials);

        // Create the Vision API client
        Vision vision = new Vision.Builder(HTTP_TRANSPORT, JSON_FACTORY,
                requestInitializer)
                .setApplicationName(APPLICATION_NAME)
                .build();

        // Load the image to be analyzed
        File imageFile = new File("path/to/image.jpg");
        Image img = new Image().encodeContent(Files.readAllBytes(imageFile.toPath()));
        // Perform the image recognition request
        AnnotateImageRequest request = new AnnotateImageRequest()
                .setImage(img)
                .setFeatures(List.of(new Feature()
                        .setType("LABEL_DETECTION")
                        .setMaxResults(10)));
        BatchAnnotateImagesResponse response = vision.images()
                .annotate(new BatchAnnotateImagesRequest().setRequests(List.of(request)).setBatchSize(10))
                .execute();
        
        // Process the results
        for (ImageAnnotation annotation : response.getResponses().get(0).getImagePropertiesAnnotation().getDominantColors().getColors()) {
            System.out.println(annotation.getColor().getPixelFraction());
            for (ColorInfo info : annotation.getColor().getPixelFraction()) {
                System.out.println(info.getColor().getRed());
            }
        }
    }
}

这个 Java 使用应用程序 Google Cloud Vision API 通过 AI 模型识别图像中的对象。它显示了如何使用它 Google 认证、创建 Vision 并执行图像识别请求。

以上是人工智能兴起对java框架选择的影响？详情请关注图灵教育其他相关文章！