com.tencentcloudapi.vod.v20180717.models.DescribeWordSamplesRequest Maven / Gradle / Ivy
Go to download
Show more of this group Show more artifacts with this name
Show all versions of tencentcloud-sdk-java-vod Show documentation
Show all versions of tencentcloud-sdk-java-vod Show documentation
Tencent Cloud Open API SDK for Java
/*
* Copyright (c) 2017-2018 THL A29 Limited, a Tencent company. All Rights Reserved.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
* You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package com.tencentcloudapi.vod.v20180717.models;
import com.tencentcloudapi.common.AbstractModel;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import com.google.gson.annotations.Expose;
import java.util.HashMap;
public class DescribeWordSamplesRequest extends AbstractModel{
/**
* 点播[子应用](/document/product/266/14574) ID。如果要访问子应用中的资源，则将该字段填写为子应用 ID；否则无需填写该字段。
*/
@SerializedName("SubAppId")
@Expose
private Long SubAppId;
/**
* 关键词应用场景过滤条件，可选值：
1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；
2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；
3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜的内容识别；
4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜的内容识别；
可合并简写为：
5. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；
6. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜的内容识别，等价于 3+4；
可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。
*/
@SerializedName("Usages")
@Expose
private String [] Usages;
/**
* 关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。
*/
@SerializedName("Keywords")
@Expose
private String [] Keywords;
/**
* 标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。
*/
@SerializedName("Tags")
@Expose
private String [] Tags;
/**
* 分页偏移量，默认值：0。
*/
@SerializedName("Offset")
@Expose
private Long Offset;
/**
* 返回记录条数，默认值：100，最大值：100。
*/
@SerializedName("Limit")
@Expose
private Long Limit;
/**
* Get 点播[子应用](/document/product/266/14574) ID。如果要访问子应用中的资源，则将该字段填写为子应用 ID；否则无需填写该字段。
* @return SubAppId 点播[子应用](/document/product/266/14574) ID。如果要访问子应用中的资源，则将该字段填写为子应用 ID；否则无需填写该字段。
*/
public Long getSubAppId() {
return this.SubAppId;
}
/**
* Set 点播[子应用](/document/product/266/14574) ID。如果要访问子应用中的资源，则将该字段填写为子应用 ID；否则无需填写该字段。
* @param SubAppId 点播[子应用](/document/product/266/14574) ID。如果要访问子应用中的资源，则将该字段填写为子应用 ID；否则无需填写该字段。
*/
public void setSubAppId(Long SubAppId) {
this.SubAppId = SubAppId;
}
/**
* Get 关键词应用场景过滤条件，可选值：
1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；
2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；
3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜的内容识别；
4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜的内容识别；
可合并简写为：
5. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；
6. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜的内容识别，等价于 3+4；
可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。
* @return Usages 关键词应用场景过滤条件，可选值：
1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；
2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；
3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜的内容识别；
4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜的内容识别；
可合并简写为：
5. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；
6. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜的内容识别，等价于 3+4；
可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。
*/
public String [] getUsages() {
return this.Usages;
}
/**
* Set 关键词应用场景过滤条件，可选值：
1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；
2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；
3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜的内容识别；
4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜的内容识别；
可合并简写为：
5. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；
6. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜的内容识别，等价于 3+4；
可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。
* @param Usages 关键词应用场景过滤条件，可选值：
1. Recognition.Ocr：通过光学字符识别技术，进行内容识别；
2. Recognition.Asr：通过音频识别技术，进行内容识别；
3. Review.Ocr：通过光学字符识别技术，进行不适宜的内容识别；
4. Review.Asr：通过音频识别技术，进行不适宜的内容识别；
可合并简写为：
5. Recognition：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行内容识别，等价于 1+2；
6. Review：通过光学字符识别技术、音频识别技术，进行不适宜的内容识别，等价于 3+4；
可多选，元素间关系为 or，即关键词的应用场景包含该字段集合中任意元素的记录，均符合该条件。
*/
public void setUsages(String [] Usages) {
this.Usages = Usages;
}
/**
* Get 关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。
* @return Keywords 关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。
*/
public String [] getKeywords() {
return this.Keywords;
}
/**
* Set 关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。
* @param Keywords 关键词过滤条件，数组长度限制：100 个词。
*/
public void setKeywords(String [] Keywords) {
this.Keywords = Keywords;
}
/**
* Get 标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。
* @return Tags 标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。
*/
public String [] getTags() {
return this.Tags;
}
/**
* Set 标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。
* @param Tags 标签过滤条件，数组长度限制：20 个词。
*/
public void setTags(String [] Tags) {
this.Tags = Tags;
}
/**
* Get 分页偏移量，默认值：0。
* @return Offset 分页偏移量，默认值：0。
*/
public Long getOffset() {
return this.Offset;
}
/**
* Set 分页偏移量，默认值：0。
* @param Offset 分页偏移量，默认值：0。
*/
public void setOffset(Long Offset) {
this.Offset = Offset;
}
/**
* Get 返回记录条数，默认值：100，最大值：100。
* @return Limit 返回记录条数，默认值：100，最大值：100。
*/
public Long getLimit() {
return this.Limit;
}
/**
* Set 返回记录条数，默认值：100，最大值：100。
* @param Limit 返回记录条数，默认值：100，最大值：100。
*/
public void setLimit(Long Limit) {
this.Limit = Limit;
}
public DescribeWordSamplesRequest() {
}
/**
* NOTE: Any ambiguous key set via .set("AnyKey", "value") will be a shallow copy,
* and any explicit key, i.e Foo, set via .setFoo("value") will be a deep copy.
*/
public DescribeWordSamplesRequest(DescribeWordSamplesRequest source) {
if (source.SubAppId != null) {
this.SubAppId = new Long(source.SubAppId);
}
if (source.Usages != null) {
this.Usages = new String[source.Usages.length];
for (int i = 0; i < source.Usages.length; i++) {
this.Usages[i] = new String(source.Usages[i]);
}
}
if (source.Keywords != null) {
this.Keywords = new String[source.Keywords.length];
for (int i = 0; i < source.Keywords.length; i++) {
this.Keywords[i] = new String(source.Keywords[i]);
}
}
if (source.Tags != null) {
this.Tags = new String[source.Tags.length];
for (int i = 0; i < source.Tags.length; i++) {
this.Tags[i] = new String(source.Tags[i]);
}
}
if (source.Offset != null) {
this.Offset = new Long(source.Offset);
}
if (source.Limit != null) {
this.Limit = new Long(source.Limit);
}
}
/**
* Internal implementation, normal users should not use it.
*/
public void toMap(HashMap map, String prefix) {
this.setParamSimple(map, prefix + "SubAppId", this.SubAppId);
this.setParamArraySimple(map, prefix + "Usages.", this.Usages);
this.setParamArraySimple(map, prefix + "Keywords.", this.Keywords);
this.setParamArraySimple(map, prefix + "Tags.", this.Tags);
this.setParamSimple(map, prefix + "Offset", this.Offset);
this.setParamSimple(map, prefix + "Limit", this.Limit);
}
}