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本文详细介绍如何使用Java调用百度情绪识别API，涵盖环境准备、API调用、代码实现、异常处理及优化建议，帮助开发者快速构建情绪分析系统。
本文对比分析Azure情绪识别服务与Java集成的实现方式，以及百度情绪识别API的技术特点，为开发者提供多平台情绪分析的技术选型参考。
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本文围绕情绪识别Python实验展开，重点解析情绪识别数据集的构建、预处理及模型训练方法。通过实际案例展示如何利用Python工具链（如OpenCV、TensorFlow/Keras）实现情绪分类，并提供数据增强、模型调优等实用技巧，帮助开发者快速搭建高效情绪识别系统。
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