• 通过多个API交互使用，降低用户使用成本，提高用户效率。
• 通过软件方便用户进行外语学习，使用户能够更加系统的学习英语，理解句子结构。赏析优秀的句子并仿写以提高自身能力水平。
• 建立一个用户交流的社区化软件。
• （1.1新增）通过分析用户的使用历史、查询内容，给用户推荐更加合适的优质内容。
• （1.1新增）利用现有的API接口，实现合并使用，将多个功能集成，减少用户一两秒的冗余操作。（如文本识别与文本翻译）

• 市面上使用最多的英语翻译工具功能繁琐，页面复杂，面对于多元化的用户，自定义设置的项目过少，只能通过开放数据下载包为不同客户制定单一的学习内容。
• 而且，对于工具的位置定位，随着时代的快节奏。首先安装包过于庞大，多数用户在没有形成产品依赖和品牌信任之前，容易提高入门门槛，不利于用户接触产品，产生产品体验。
• （1.1新增）市面上的翻译软件没有提供一个社区空间给用户进行交流，使得用户更像是独自学习。
• （1.1新增）市场上的翻译软件功能单一，并以推荐课程，让学生报名加入等方式，对于用户缺少更加智能化的优化体验。同时也在增加用户的学习成本。
• 在本产品里，初期只提供基本的单词、句子翻译功能以收藏复习功能，致力于对内容的优化，界面以及操作逻辑的跟进，先从高质量的实用工具角度进入市场。
• 中期开放扩展工具栏，开发多元化的模块以满足不同用户的需求，同时满足用户个性化定制的心理。除了开放官方模块，同时允许开发者自行开发模块，就像风靡至今的浏览器插件一般。
• （等时机）在前期中期时段，关注用户动态，开放社区系统，促进用户交流，增加用户粘性。1.（视情况）开放模块交流专区，利于官方对模块进行优化。同时给第三方开发者一个反馈的平台。2.增加读书交流专区，每日给出一段文章，就像看网络小说一样，有意识的培养用户每日登陆软件打卡的看书习惯。

• 使用该产品的多为学生群体，主打年轻像，后期吸引大咖分享读书感言。
• 使用工具多为移动设备，但仍会有少量平板使用的可能。
• 使用场景多为对外语文本语义的查询，尤其是将要备战四六级考试的学生。
• 前期主打工具定位，即用时能快速切入，随后又能自动退出后台。操作逻辑简洁清晰，尽量去除干扰项。
• 后期主打用户粘性，以优秀的内容，生动有趣的社区空间留住用户。
• 对于整个产品，采取模块化建设，以小软件为基础，低入门门槛吸引用户，用用户所喜欢的模块留住用户。

https://i.loli.net/2018/12/01/5c016907ba517.png

主界面：https://i.loli.net/2018/12/01/5c01784803cf8.png

翻译页：https://i.loli.net/2018/12/01/5c01784800b82.png

报错页：https://i.loli.net/2019/01/01/5c2b2b2b310e5.png

• 由于百度API易于获取，成本相对较低，且入门的门槛很低。很适合本产品使用
• 同时对于百度在国内的知名度，相信这样的企业的产品是足以让人信服使用的。
• 同时百度API在使用时可从控制台进行数据查看，有调用量及失败率监控，方便进行进一步优化。
• 同时对于百度API自身产品的竞争性来讲，只有“高效率，高精准度”的API才是市场所需要的API，而百度有着庞大的数据量，相信能够训练出高效率、高精准度的API产品出来。

• 注意使用自身申请的appid和密钥，以下为本人个人key，仅供试用。
• 在q='输入内容'修改输入项即可得出结果

#/usr/bin/env python
#coding=utf8
 


import http.client
import hashlib
import json
import urllib
import random


appid = '###' #你的appid
secretKey = '###' #你的密钥

 
httpClient = None
myurl = '/api/trans/vip/translate'
q = '输入内容'
fromLang = 'auto' #源语言设置，可为auto。
toLang = 'en' #输出语言设置
salt = random.randint(32768, 65536)

sign = appid+q+str(salt)+secretKey
sign = hashlib.md5(sign.encode()).hexdigest()
myurl = myurl+'?appid='+appid+'&q='+urllib.parse.quote(q)+'&from='+fromLang+'&to='+toLang+'&salt='+str(salt)+'&sign='+sign

try:
    httpClient = http.client.HTTPConnection('api.fanyi.baidu.com')
    httpClient.request('GET', myurl)
 
    #response是HTTPResponse对象
    response = httpClient.getresponse()
    print (response.read())
except Exception as e:
    print (e)
finally:
    if httpClient:
        httpClient.close()

• 注意，使用时请自行申请access_token，一下为本人key,仅供试用。
• 修改‘##图片地址##’即可查看图片所含文字

import urllib3,base64
from urllib.parse import urlencode
access_token='###' #该处请自行申请并填入
http=urllib3.PoolManager()
url='https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token='+access_token
f = open('##图片地址##','rb')
#参数image：图像base64编码
img = base64.b64encode(f.read())
params={'image':img}
#对base64数据进行urlencode处理
params=urlencode(params)
request=http.request('POST', 
                      url,
                      body=params,
                      headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'})
#对返回的byte字节进行处理。Python3输出位串，而不是可读的字符串，需要进行转换
result = str(request.data,'utf-8')
print(result)

• 这是 百度通用API使用.
• 这是 百度通用文字识别.

• 通用翻译API的使用价格详细：若当月翻译字符数≤2百万，当月免费；若超过2百万字符，按照49元/百万字符支付当月全部翻译字符数费用。
• 文字识别价格详情：50000次/天免费

Below is a list of questions to be addressed as a result of this requirements document:

• 不插入不相关类型的广告
• 不自动勾选软件更新，初次有软件更新时提醒。

• 通过百度API实现文字识别以及文本翻译，减轻用户操作步骤
• 通过推荐系统给予用户最合适的阅读内容，提高用户学习效率。
• 再利用机器学习用户使用历史，不断为用户优化，直至打造出完美契合用户使用习惯的APP及功能。

• 核心价值在前期定位是功能性翻译工具，在后期则是主打社区化的交流平台，前期的机器学习和人工智能都是为了优化最小可行性产品，即“翻译”功能，而随着不断的机器学习，为后期的社区化储备足够详细的用户数据是必要的。

• 用户痛点有：1.过于没必要的操作逻辑.2.过于孤独的学习方式.
  随着软件机器学习的深化，可以打造一个让用户如臂使指的软件。同时社区可以提供有着相同目标兴趣的好友，共同学习。

• 百度API的开放足以说明百度对于自身API的使用精准度有着足够的信心。
• 百度作为一个国内使用量居于超前地位的企业，数据库中有着绝对足够的数据去训练自身产品的API精准度。
• 而软件内的推荐系统推荐内容会随着用户的不断使用而优化，就算推送了一些“错误”“异常”的内容，对于用户来说就只是跳过，再次进行筛选推荐，并不会对用户造成一些不可估量的损失。

• 使用人工智能的加值已反映在需求列表，且PRD列出明显有可行及可用的API

• 文档内有基本原型展示，展示有拍照翻译以及语音翻译。

• 在PRD文件中是有说明且原型是有做到，且产品的核心有使用了人工智能的加值。

• 无可下载使用的原型

• 个人将产品基本信息全面地讲解过。

• 文档内有2个API使用展示。且项目实际API使用数大于2个。

• 有阐述为何选择百度的产品，但是并未罗列相关数据证据证明。

• 文档内有进行详细说明。
• 且百度作为拥有着庞大适用人群以及数据，有着充足的材料去训练提高API的能力。
• 且软件的推荐系统是根据用户自身的使用历史进行训练。

• 有使用多个API交互输出输入。

• 登陆注册流程图：https://i.loli.net/2018/12/01/5c016907ba517.png
• 原型主界面：https://i.loli.net/2018/12/01/5c01784803cf8.png
• 原型翻译页：https://i.loli.net/2018/12/01/5c01784800b82.png
• 百度通用API代码：https://github.com/Axiannu/API_ML_AI/blob/master/Code%20file/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E9%80%9A%E7%94%A8API%E4%BD%BF%E7%94%A8.py
• 百度通用文字识别：https://github.com/Axiannu/API_ML_AI/blob/master/Code%20file/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB.py