B/S架构的实现代码用例

时间: 2023-12-09 12:03:44 浏览: 85
以下是一个简单的B/S架构实现的代码用例,使用Java语言和Spring框架: 1. 前端代码(HTML、CSS、JavaScript): ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>B/S Architecture Example</title> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/css/bootstrap.min.css"> </head> <body> <div class="container mt-5"> <h1>B/S Architecture Example</h1> <div class="form-group"> <label for="input-text">Enter some text:</label> <input type="text" class="form-control" id="input-text" placeholder="Type something..."> </div> <button type="button" class="btn btn-primary" onclick="sendText()">Send</button> <hr> <div id="output"></div> </div> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.2.0/dist/tf.min.js"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/universal-sentence-encoder@4.2.0/dist/universal-sentence-encoder.min.js"></script> <script src="app.js"></script> </body> </html> ``` 2. 后端代码(Java + Spring): ```java package com.example.bsaexample; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.tensorflow.Tensor; import org.tensorflow.Tensors; import org.tensorflow.framework.ConfigProto; import org.tensorflow.framework.GPUOptions; import org.tensorflow.framework.Session; import org.tensorflow.framework.Session.Runner; import org.tensorflow.framework.TensorShape; import java.util.Arrays; @SpringBootApplication @RestController public class BsaExampleApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(BsaExampleApplication.class, args); } @PostMapping(value = "/predict", consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE, produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) public String predict(@RequestBody String input) { GPUOptions gpuOptions = GPUOptions.newBuilder().setVisibleDeviceList("0").build(); ConfigProto configProto = ConfigProto.newBuilder().setGpuOptions(gpuOptions).build(); try (Session session = Session.create(configProto.toByteArray())) { Tensor<String> inputTensor = Tensors.create(new String[] { input }); Runner runner = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output"); Tensor<Float> outputTensor = runner.run().get(0).expect(Float.class); float[] output = outputTensor.copyTo(new float[1][512])[0]; return Arrays.toString(output); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return "Error: " + e.getMessage(); } } } ``` 3. 前后端交互代码(JavaScript): ```javascript async function sendText() { const input = $("#input-text").val(); if (input.trim() !== "") { $("#output").text("Loading..."); const output = await predict(input); $("#output").text(output); } } async function predict(input) { const model = await tf.loadGraphModel("model/model.json"); const encoder = await use.load(); const encodedInput = await encoder.embed([ input ]); const inputTensor = tf.tensor(encodedInput); const outputTensor = model.execute({ "input": inputTensor }); const output = await outputTensor.array(); return output; } ``` 这个例子实现了一个简单的文本编码预测功能,用户在前端输入一段文本,通过JavaScript调用后端的REST API进行计算,后端使用TensorFlow进行计算并返回结果。这个例子还包括了一些常见的开发框架和库,如Spring、Bootstrap、jQuery、TensorFlow.js和Universal Sentence Encoder。
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