《GitHub精选》是我们在Github分享优质项目的专栏，包括技术、学习、实用性和各种有趣的内容。本期推荐一个基于Java的AI识别框架——easyAi。
EasyAi是一个面向JAVA程序员的Ai识别框架。它无需任何算法知识，通过简单的api调用即可实现图像中物体识别定位等常见的图像AI服务和自然语言分类处理服务，不依赖任何第三方库。
易赛目前有三大功能：
识别单个图片和单个对象，识别和定位单个图片中的多个对象，对中文进行分类和语义识别，确定用户语音的语义是什么，API解释做什么部分：
学习//创建一个图像解析类
图片图片=新图片()；
//创建静态单例配置模板
static temple config temple config=new temple config()；
//第三个参数和第四个参数分别是训练图片的宽度和高度。为了保证训练的稳定性，请确保训练图片大小的一致性。
templeConfig.init(StudyPattern。精度_图案，真，640，640，2)；
//将配置模板类作为构造插入到计算类中。
操作操作=新操作(模板配置)；
//一个阶段循环读取不同的图片。
for(int I=1；1900年；I){ 0
//读取本地URL地址图片，转换成矩阵。
matrix a=picture . getimagematrix by local('/Users/李大鹏/Desktop/myDocment/picture/a' i '。jpg’)；
matrix c=picture . getimagematrix by local('/Users/李大鹏/Desktop/myDocment/picture/c' i '。jpg’)；
//矩阵被塞进运算课学习。第一个参数是图片矩阵，第二个参数是图片分类标签ID，第三个参数是第一个学习固定假。
operation.learning(a，1，false)；
operation.learning(c，2，false)；
}
for(int I=1；1900年；I){ 0
//读取本地URL地址图片，转换成矩阵。
matrix a=picture . getimagematrix bylocal(' d : share picture/a ' I '。jpg’)；
matrix c=picture . getimagematrix bylocal(' d : share picture/c ' I '。jpg’)；
//加入学习用的图像矩阵和标签，第二次学习用的是Accuracy_Pattern模式。
//第二次学习时第三个参数必须为真。
operation.learning(a，1，true)；
operation.learning(c，2，true)；
}
temple config . finish study()；//研究结束
//学习后获取模型参数，并将模型保存在数据库中。
model parameter model parameter=temple config . getmodel()；
字符串模型=JSON . TojsonString(model Parameter)；自然语言分类//创建模板阅读类
TemplateReader TemplateReader=new TemplateReader()；
//读取语言模板，第一个参数是模板地址，第二个参数是文本编码方式。
//也是一个学习的过程。
templatereader . read('/Users/李大鹏/Desktop/myDocment/a1.txt '，' UTF-8 ')；
//学习后获取模型参数
//WordMoDEL WordMoDEL=WordTemple . get()。getModel()；
//无需学习注塑模型参数。
//WordTemple.get()。insert MoDEL(WordMoDEL)；
Talk Talk=new Talk()；
//输入要识别的语句，标点符号将构成列表中的每个元素。
//返回集合中的每个值代表输入语句和每个标点符号前的语句的分类。
ListInteger list=talk.talk('帮我开锁')；
System.out.println(列表)；
//这里有一个特别的注意事项。语义分类的分类id不应使用“0”。这个框架规定，如果类别返回数字0，则意味着语义无法理解，即分类失败。
//通常原因是模板数量不足，或者用户所说的语义不在你的语义分类训练范围内。示例：
单目标识别效果
多目标识别效果
中国语言分类效果
你可以自己看更多。
公开来源地址：https://gitee.com/ldp_dpsmax/easyAi