🚀Практика применения «Облачной разработки и искусственного интеллекта»: как быстро создать апплет искусственного интеллекта?
🚀Практика применения «Облачной разработки и искусственного интеллекта»: как быстро создать апплет искусственного интеллекта?

 Привет всем! 🌞Сегодня мы поговорим об особенно интересной и практичной теме — как использовать облачную разработку для быстрой разработки небольшой программы с искусственным интеллектом! Если вы также интересуетесь искусственным интеллектом и хотите практиковать его, сочетая технологии и творчество, то эта статья определенно поможет вам шаг за шагом достичь этого. Мы начнем с выбора технологии и проведем вас до запуска проекта, что позволит вам быстро создать собственный апплет ИИ. Заставьте свой мозг работать быстрее и сразу переходите к теме! 🤖

Оглавление

  1. 🌟 Предисловие: Безграничные возможности апплетов искусственного интеллекта
  2. 📦 Выбор технологии и экологическая подготовка
  3. 🛠️Расшифровка технологии облачной разработки: простая реализация приложений искусственного интеллектаиспользовать
  4. 💡 Практический пример: создание интеллектуального приложения для распознавания объектов с нуля
  5. 🌐 Расширенное мышление: больше сценариев применения ИИ
  6. 🏆 Заключение: прыжок на новый горизонт развития ИИ

🌟 Предисловие: Безграничные возможности ИИ-апплетов.

 Волна искусственного интеллекта захлестнула весь мир развития. Появление апплетов искусственного интеллекта, особенно в сценариях мобильных интернет-приложений, позволяет нам реализовать некоторые очень интеллектуальные функции в облегченной среде. Будь то распознавание изображений, обработка речи или алгоритмы рекомендаций, ИИ может раскрыть весь свой потенциал в небольших программах и постоянно оптимизировать взаимодействие с пользователем.

Сегодняшняя цель — объединить платформу облачной разработки с технологией искусственного интеллекта для создания небольшой программы с функцией «распознавания объектов». Представьте, что эту удобную функцию можно использовать в различных сценариях, например, для идентификации растений, животных, транспортных средств и т. д. Подождите. и сделать жизнь умнее. Более того, для завершения разработки нам понадобится всего несколько простых шагов! Давайте начнем это интересное путешествие вместе!

📦 Выбор технологии и экологическая подготовка

Прежде чем мы официально начнем, нам нужно сделать несколько приготовлений - как говорится, заточка ножа не позволит тратить время на рубку дров. Прежде всего, необходимо уточнить некоторые технические моменты. Ведь если вы хотите хорошо выполнять свою работу, вам необходимо сначала заточить свой инструмент! Не мудрствуя лукаво, перейдем сразу к самому главному:

  1. Выбор платформы облачной разработки:Общие из них включают Tencent Cloud Development. (CloudBase) и облако Alibaba. Обе платформы не только имеют бесплатные квоты, но также предоставляют богатые API-сервисы, позволяющие нам быстро вызывать возможности ИИ.

  Рекомендуется выбрать серверную часть облачной разработки WeChat.:https://tcb.cloud.tencent.com/cloud-admin?_tcbProviderId=mp

  1. Модель искусственного интеллекта:На этот раз мыиспользовать Связанные с распознаванием изображений Модель искусственного интеллекта,Вы можете выбрать подходящий API от Tencent AI, Alibaba AI или Baidu AI. Между основными облачными платформами разница в точности распознавания невелика.,Просто выберите тот, который соответствует потребностям вашего бизнеса.

Подключение к большой модели AI:

  1. интерфейсная платформа:Чтобы избежать проблем с кроссплатформенной адаптацией,Рекомендуется использовать собственную среду разработки апплетов WeChat.,Он не только имеет высокую официальную поддержку,,Более поздние обновления и отладка также выполняются относительно легко.
  1. инструменты разработки:Инструменты разработчика WeChat — важные инструменты отладки.,Вам также необходимо использовать фон управления мини-программами для настройки соответствующих разрешений и процессов публикации.

  💡Советы:если ты правAIРазработка относительно новая,Вы можете напрямую использовать сервисы API, предоставляемые основными платформами.,Нет необходимости вникать в детали Модели искусственного интеллекта.,Просто вызовите интерфейс в своем коде,Значительно снижает технический порог~

🛠️ Расшифровка технологии облачной разработки: легко внедряйте приложения искусственного интеллекта.

 Облачная разработка на самом деле представляет собой среду разработки «внешней и внутренней интеграции», которая объединяет ряд сервисов, таких как базы данных и облачные функции. Другими словами, мы можем вызывать службы искусственного интеллекта напрямую через API, не создавая громоздких серверов, экономя усилия и беспокойство и сосредотачиваясь на бизнес-логике.

1. Активируйте облачные сервисы

первый,Создать проект на платформе облачной разработки,После входа в консоль выберитеАктивируйте услуги облачной разработки,Полная инициализация проекта. Этот процесс обычно состоит из нескольких щелчков мышью.,Правильная «дурацкая» работа~

2. Получить ключ API

 Далее нам нужно перейти на платформу обслуживания ИИ, чтобы подать заявку на ключ API, который эквивалентен «ключу» для входа в мир услуг ИИ. После получения ключа интегрируйте его в файл конфигурации проекта, чтобы убедиться, что разрешения на вызов являются нормальными. Например, API распознавания объектов Tencent Cloud предоставляет определенный набор ключей интерфейса для авторизованного доступа.

3. Мини-программа вызывает API

 В мини-программе мы можем написать код для вызова функции распознавания изображений ИИ. Структура кода очень проста. Он инициирует запрос к сервисной платформе AI и передает информацию об изображении. После получения результатов распознавания отобразите их на мини-странице программы.

Язык кода:javascript
копировать
// Инициировать запрос на распознавание изображений
wx.request({
  url: 'https://api.example.com/v1/object-recognition',
  method: 'POST',
  data: {
    image_url: «URL-адрес загруженного вами изображения»,
  },
  header: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
  },
  success(res) {
    console.log("Результаты распознавания:", res.data);
  }
});

Вызов успешен

Некоторые шаблоны агентов встроены по умолчанию. Вы можете использовать шаблоны напрямую или создавать новых агентов. Введите имя и описание справа и нажмите «Новый» в правом нижнем углу.

4. Обработка и отображение данных

 После успешного распознавания данные будут отображаться в мини-интерфейсе программы в виде списка или карточки, что дает пользователю возможность «немедленно узнать ответ». Мини-программы WeChat предоставляют множество компонентов, которые мы можем гибко использовать для оптимизации взаимодействия с пользователем!

💡 Практический пример: создайте приложение для интеллектуального распознавания объектов с нуля.

 После стольких разговоров о теории, следующим шагом станет практическая часть! Вместе мы создадим умный апплет, который сможет распознавать растения. Давайте пройдемся по нему шаг за шагом, здесь не будет абсолютно никаких неожиданных поворотов~

Шаг 1: Загрузите фотографии 🌸

 Сначала пользователь фотографирует растение в мини-программе или выбирает его из фотоальбома и загружает на серверную часть мини-программы. Мы можем использовать элемент управления загрузкой файлов, чтобы легко реализовать эту функцию.

Шаг 2. Вызовите API распознавания изображений 🔍

  Через облачные функции или напрямую на Мини-программе вызывает API,Отправьте данные изображения наAIСервисная платформа для идентификации。Платформа вернет название завода、особенность、Принадлежность Семьяи другая богатая информация。

Шаг 3. Отобразите результаты распознавания 🌿

 После получения результатов признания,Мы организовали информацию в карточки растений,Например, отображать названия растений、Семья、Особенности и т.д.。Напримериспользовать Загрузил картинкуподсолнечниккартинки,Результатами распознавания могут быть:

  • имя:подсолнечник
  • Семейство: Астровые.
  • Особенности: Солнцелюбив, засухоустойчив.

Шаг 4. Добавьте персональные рекомендации 🌟

 Чтобы сделать мини-программу более интерактивной, мы также можем предоставить рекомендации по аналогичным растениям после завершения идентификации. Например, после определения подсолнухов апплет может порекомендовать другие похожие растения, такие как бархатцы, васильки и т. д., что позволит пользователям узнать больше о растениях.

🌐 Расширенное мышление: больше сценариев применения ИИ

Кстати, я думаю, вы уже ощутили безграничные возможности ИИ-апплетов! Фактически, помимо идентификации растений, мы также можем использовать ИИ для достижения более интересных сценариев применения:

  • Вход в систему с помощью распознавания лиц:Проверьте свое лицо на компании или мероприятии,Удобно и круто,В нем сочетаются технологичность и практичность.
  • Интеллектуальный помощник по обслуживанию клиентов:посредством обработки естественного языка(NLP)технология,Отвечайте на часто задаваемые вопросы пользователей,Улучшите пользовательский опыт.
  • Распознавание речи, перевод:использоватьво время путешествия или учебы,Преобразование речи в текст в режиме реального времени, межъязыковый перевод,Откройте новый способ интеллектуального общения.

Эти сценарии применения добавляют в жизнь много удобства и творчества. В будущем вы также можете попытаться расширить свои проекты в этих областях и ощутить многомерное очарование ИИ.

🏆 Заключение: прыжок на новый горизонт развития ИИ.

 Я полагаю, что после прочтения этого содержания вы уже имеете полное представление о том, как создать простой апплет ИИ. Благодаря эффективности облачной разработки мы можем легко реализовать наши идеи на практике. Технология искусственного интеллекта звучит загадочно, но с помощью простых инструментов и методов мы также можем создавать свои собственные умные продукты. Вы рады попробовать? Почему бы не воспользоваться этим увлечением и не испытать его на себе!

 Я надеюсь, что эта статья вдохновит вас на творчество, и мы продолжим вместе исследовать путь искусственного интеллекта! 👋

-End-

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose