java 架构集成 ai 和机器学习技术，给予通过这些技术提高应用程序的水平。实战案例包含：应用 spring boot 和 tensorflow 构建图像识别分类器。应用 micronaut 和 h2o.ai 搭建预测性维护应用软件。
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Java 框架怎样结合 AI 和机器学习技术随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 科技的飞速发展，Java 框架现在开始把这些强大的功能集成到其生态系统中，为开发者带来了通过这些技术来提升应用程序的工具水平。本文将讨论Java 框架怎样结合 AI 和 ML，并提供一个实战案例来阐述这一集成化益处。 内容来自zvvq
Spring Boot + TensorFlowSpring Boot 是一个流行的Java 框架，用以快速构建微服务和 Web 应用软件。它和 TensorFlow 相集成，使开发者可以轻松地把深度学习和 ML作用加上到他们的应用程序中。
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实战案例：根据图像识别的分类器 copyright zvvq
在这个实战案例中，我们将应用 Spring Boot 和 TensorFlow 来构建一个根据图像识别的分类器。该分类器将可以从一组图像中鉴别不同对象。
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以下步骤反映了如何做到此实例：
创建一个新的 Spring Boot 项目。加上 spring-boot-starter-tensorflow 依赖项到您的项目中。载入 TensorFlow 模型。创建一个控制板去处理图象提交和分类。布署应用软件并进行检测。代码片段：
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importorg.springframework.boot.SpringApplication; zvvq.cn
importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
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importorg.springframework.web.bind.annotation.*;
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importorg.tensorflow.keras.models.Model;
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importorg.tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator; 内容来自samhan666
importorg.tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageResizer;
importjava.awt.image.BufferedImage;
importjava.io.ByteArrayInputStream; zvvq.cn
importjava.io.IOException;
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importjavax.imageio.ImageIO; zvvq
@SpringBootApplication
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publicclassImageClassifierApplication{ 本文来自zvvq
privatestaticfinalModelmodel=tf.keras.models.load_model("model.h5");
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publicstaticvoidmain(String[]args){
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SpringApplication.run(ImageClassifierApplication.class,args); zvvq好，好zvvq
} 内容来自zvvq
@PostMapping("/classify") 内容来自samhan666
publicStringclassify(@RequestBodybyte[]image)throwsIOException{ zvvq
ByteArrayInputStreambais=newByteArrayInputStream(image); 内容来自samhan
BufferedImageimg=ImageIO.read(bais);
ImageResizersizer=newImageResizer(224,224);
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ImageDataGeneratorgen=newImageDataGenerator().rescale(1.0f/255.0f); zvvq
Imagebatch[]={sizer.fit(sizer.resize(img))}; 内容来自samhan
Stringresult=model.predict(gen.flow(batch)).argmax().get(0);
returnresult;
} zvvq
} 内容来自samhan
Micronaut + H2O.aiMicronaut 是另一个流行的Java 框架，以其轻量和高性能而著称。它和 H2O.ai 相集成，使开发者可以使用 H2O.ai 的 ML算法和工具。
实战案例：预测性维护 内容来自zvvq
在这个实战案例中，我们将应用 Micronaut 和 H2O.ai 来构建一个预测性维护应用软件。该应用程序将使用传感器数据来预测机器故障，进而助力企业积极进行维护。
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代码片段： 本文来自zvvq
importcom.google.gson.Gson; 本文来自zvvq
importcom.google.gson.reflect.TypeToken;
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importio.micronaut.core.annotation.Controller;
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importio.micronaut.core.annotation.Post;
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importio.micronaut.http.HttpRequest; zvvq好，好zvvq
importjava.lang.reflect.Type; zvvq
importjava.util.Map; zvvq
importhex.deeplearning.DeepLearning; 本文来自zvvq
importhex.deeplearning.DeepLearningModel.DeepLearningParameters;
importwater.Key;
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importwater.fvec.Frame;
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importwater.parser.ParseDataset;
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importwater.util.Log;
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@Controller("/predict")
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publicclassPredictController{ 内容来自zvvq
privatestaticfinalH2OFramedata=newH2OFrame(ParseDataset.fileToH2OFrame("/tmp/data.csv",null));
privatestaticfinalKeypredictKey=Key.make(); 本文来自zvvq
privatestaticfinalDeepLearningModelmodel=newDeepLearning((newDeepLearningParameters()).initializeCenter(0.5d).loss("mean_squared_error")).trainModelAlways(newDeepLearningTrainingSchema().setTrainingFrame(data.key()),data,predictKey);
@Post("/")
publicStringpredict(HttpRequestrequest){
MaprequestData=newGson().fromJson(request.getBody().toString(),TypeToken.getParameterized(Map.class,String.class,Object.class).getType());
Frameframe=data.replace(0,requestData); 本文来自zvvq
Framepredicted=model.score(predictKey,frame); 内容来自zvvq，别采集哟
returnnewGson().toJson(predicted.get(0,0)); 内容来自zvvq，别采集哟
} zvvq.cn
} copyright zvvq
结果Java 框架与 AI 和 ML科技的集成使开发者可以搭建强劲且智能的应用程序。可以将这些技术融进他的工具集中，Java 开发者可以借助 AI 和 ML的优点，为终端用户给予更好的体验与价值。
以上就是Java 框架怎样结合 AI 和机器学习技术？的详细内容，大量请关注其他类似文章！
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