免费机器学习API：Tensorflow.js图像分类器使用指南

资源摘要信息:"该资源是一个名为'machine-learning-api'的简单机器学习API代码库，由发布者提供免费使用。这个API基于发布者的现有知识构建，并且虽然功能尚不复杂，但代表着发布者诚实的劳动成果。目前该API包括一个Tensorflow.js的图像分类功能，允许用户上传图片并将它们归类到不同的类别中。用户可以通过获取一个可共享的链接来保存和分享模型。API的使用方式是通过发送包含特定数据的POST请求到API端点。 具体来说，用户需要在请求中提供模型的URL和图片的URL，格式如下： { "modelUrl" : "<URL>", "imageUrl" : "<URL>" } 发布者鼓励用户尝试使用示例模型，并提到了一个可以区分狗、猫、猴子和松鼠的分类器。此外，发布者也承认分类效果可能不尽人意，并暗示在机器学习领域还有许多知识和调整空间。 在标签方面，这个API项目涵盖了机器学习、API、Tensorflow.js以及JavaScript等技术。 压缩包子文件的名称为'machine-learning-api-main'，可能是指该项目的主代码库或存放代码的主目录名。" 知识点: 1. **机器学习API**: 机器学习API是将机器学习算法封装成网络接口供开发者调用的工具。它可以简化机器学习模型的部署过程，使得开发者无需深入了解算法细节即可利用机器学习进行开发。在此资源中，API提供了一种图像分类的功能。 2. **Tensorflow.js ImageClassifier**: Tensorflow.js是一个开源的机器学习库，可以在浏览器端或Node.js环境中使用JavaScript和TypeScript进行机器学习模型的训练和部署。ImageClassifier是Tensorflow.js中用于图像分类的组件或工具，它能自动将图片归类到预定义的标签或类别。 3. **如何使用机器学习API**: 使用机器学习API通常包括获取模型链接、将图片上传到分类器，并通过API端点发送包含模型URL和图片URL的请求。API返回的将是对图片的分类结果。 4. **模型保存与分享**: 用户可以通过获取模型的可共享链接来保存和分享模型。这种方式便于用户将训练好的模型用于不同的环境或与其他开发者共享。 5. **发送POST请求**: 在此资源中，用户需要通过发送POST请求到API端点来进行图片分类。请求中需要包含模型URL和图片URL。在JSON格式的请求体中指定这些信息，是API交互的常用方式。 6. **示例模型**: 发布者提供了一个能够区分狗、猫、猴子和松鼠的示例模型。这显示了如何使用机器学习API来解决具体的图像识别问题。用户可以尝试使用这个模型并对其分类效果进行测试。 7. **技术标签**: 项目的标签包括机器学习、API、Tensorflow.js和JavaScript。这些标签表明该资源涉及到机器学习领域的应用开发，以及JavaScript编程语言和技术栈，特别是Tensorflow.js这一专门用于浏览器端的机器学习库。 8. **资源名称与文件结构**: 提到的"machine-learning-api-main"表明这是整个API项目的主要部分，可能包含API的主入口文件、相关配置、依赖等重要组件。