语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
本文是【统计师的Python日记】第6天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 今天将带来第5天的学习日记。
最近两天需要做一个python的小程序, 就是实现人与智能机器人（智能对话接口）的对话功能，目前刚刚测试了一下可以实现， 就是能够实现个人与机器的智能对话(语音交流)。
这次GPT-4发布可谓万众瞩目，最重要的升级就是多模态，也就是不止支持文本，还支持图片了。
小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。本赛题要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义，提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。
公司里现在已经不能访问公众号了，家里又几乎没时间开电脑，上个月偶然发现公众号终于出了手机版，所以我胡汉三又回来了。（搞了半天，手机版一堆bug，最后还是起了个大早，用电脑发了）
作者从18年4月开始试水微信小游戏，后面又用休闲小游戏项目尝试过国内安卓、头条小游戏、facebook等平台。
“成语接龙”的话，大家应该很熟悉，就是以一个成语开始，根据成语最后一个字，找到另一个可以接上的成语；再根据最后一个字继续找，一直连接下去。本身就是一个递归的过程，这是一个富有挑战且充满乐趣的语言游戏。
文章整理自：https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua
Anarchy-R-Us公司怀疑他们的员工Ann Dercover实际上是他们竞争对手的秘密特工，Ann可以接触公司的重要资产—秘密配方，安保人员担心Ann可能试图泄露公司的秘密配方，安保人员一段时间以来一直监控着Ann的活动，但是直到现在还没有发现任何可疑的行为，直到今天一台意外的笔记本电脑突然出现在公司的无线网络上，工作人员猜测可能是停车场里的某个人，因为在建筑物内没有看到陌生人，An的电脑(192.168.1.158)通过无线网络向这台电脑发送了即时消息，之后这台流氓笔记本电脑很快就消失了，根据安全人员报告目前有捕获到一个活动的数据包，但我们不知道发生了什么，需要进行协助分析，现在的你是一位专业的调查员，你的任务是找出安在给谁发信息，她发了什么并找到证据，主要包括:
数据库收录了包括14032条歇后语，16142个汉字，31648个成语。下面文摘菌就简单的介绍一下这个数据库。
在 https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua 项目中可以下载到中华成语的语料库，该项目收录包括 14032 条歇后语，16142 个汉字，264434 个词语，31648 个成语。
代码地址：https://github.com/taishan1994/chinese_chengyujielong
上一篇主要分享了 成语游戏的关卡编辑器实现，经过了关卡编辑器的开发，我们大致理清了成语游戏关键的数据结构和对象关系：
苹果电脑运行稳定，在处理图像、视频方面非常优秀。但苹果电脑在读取硬盘数据时是有限制的，在苹果电脑连接ntfs格式硬盘，苹果电脑对硬盘便仅有只读权限，并不能写入数据。通常需要在苹果电脑中安装硬盘读写软件，下面我们就来看苹果电脑硬盘读写软件叫什么，以及苹果电脑硬盘读写软件功能有哪些吧！
learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain/lesson/3/memory
准备好成语库。db.js 选出每一关的成语。 对成语进行乱序。 初始化表格的同时，将单个字放到每个单元格的按钮上展示。 对tbody进行点击事件的监听。事件函数中获取btn。用变量记录选中的文字。 判断得分、判断下一关、判断游戏结束(成语库毕竟用数组来保存。成语数量有限。)
编程世界既神秘又充满乐趣，而今天，我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程，今天我们将用python通过编写简单而有趣的猜成语游戏，探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者，这个项目都将为你打开编程的大门，让你体验到编程的乐趣与成就感。
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缓冲，缓和冲击。也就是100次保存数据库，先把操作保存到本地，然后满10次才保存到数据库。
寻找可以“一招制敌”的成语。 接上一篇：#python# 成语接龙（一） # encoding=utf8 import matplotlib.pyplot as plt def get_idioms(file): """ 获取所有成语 返回值:[ ['正襟危坐', 'zheng.jin.wei.zuo'], ['正人君子', 'zheng.ren.jun.zi'], ... ] """ idioms = [] with open(file, "r") as
自动生成的语音无处不在，从驾驶中的人声导航，到手机上的虚拟助手，还有家中的智能扬声器设备。虽然为了使生成语音更加逼真而进行了大量研究与实验，例如为低资源语言（low-resource language，LRL）生成语音以及使用 Tacotron 2 创建模仿人类的语音，但如何评价生成的语音呢？找出答案的最好方法是询问那些能分辨出声音是否「以假乱真」的专业人士。
成语接龙很有意思，原本计划找一些成语语料自己做一个，不过Google一圈后发现Github上有一个现成的项目：IdiomsSolitaire
DEMO 需求分析 每一关随机出现一个成语 通关模式加一关就要多一个成语 总共20关 连续通关两关系统会奖励一个提示道具 Java编写 功能模块 java端：主要负责生成成语接口 微信小程序端：展示给用户的游戏界面 技术架构 后台采用springboot+mysql+mybatis提供成语相关接口 成语接龙界面采用微信小程序 开发环境 后台开发软件：idea20192.3 前端开发软件：微信开发者工具 数据库：mysql5.5 Jdk：1.8 项目结构说明 idiom-miniprogram 微信小程序
百度机器翻译团队创新性地提出了全球首个感知上下文的机器同传模型，并基于此发布了最新的语音到语音的机器同传系统：DuTongChuan（度同传）。
近日，靠近供应链的数码博主透露，苹果新款iPhone超大杯（或为 iPhone 13 Pro Max）的后置镜头模组「肉眼可见」要比现有的iPhone 12 Pro Max大，宽度差不多有机身的一半。
本以为过完年，就再也闻不到恋爱的酸臭味，可以开开心心地吃元宵，看花灯，猜灯谜。但你知道吗？在传统社会，只有在元宵灯节期间，古代男女才能与情人相会，也就是说，元宵节是地道的中国情人节。
今天无意间翻到3年前回复过的一个帖子：用SAS做成语接龙。编程思路如下：首先导入成语大全，提取首尾汉字，将所有成语放入哈希表中，然后将成语最后一个汉字去哈希表中查询匹配，如果成功匹配则把哈希表中匹配的成语最后一个汉字做为KEY去查询匹配，直到遍历整个哈希表。更新的代码（SAS 9.2 for Windows）如下：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159220.html原文链接：https://javaforall.cn
下面我们一起来看一下Spark的任务调度 Spark任务调度.png 首先最左边的叫做RDD Object就是一个一个的RDD对象 一个一个的RDD对象，可以组成一个有向无环图 一个有向无环图，我
如何根据目标WiFi的用户信息，用Python生成一份独特的WPA2密码表？ 随着无线网络的不断发展，几乎所有场合都会覆盖WIFI信号，无论是公共地点还是家庭之中。众所周知，目前WIFI普遍的认证方式为wpa2，这种认证方式安全性相当不错，但由于人们设置密码时的随意性和固有思维，使得我们可以利用字典暴力破解。普通的字典大多是全覆盖的、总结性的，针对部分弱口令或许有用，不过1g的字典就算跑也要跑几个小时。那么如何利用已知目标wifi用户的信息生成一个不错的字典呢？ 寻找wifi及具体信息 首先，生成字典的目的
我是老尚，大家好。我告诉你们一个秘密，“我有特异功能”。 我的特异功能，就是能够预知当前我所在的这家公司，是不是要倒闭，是不是快要没钱不行了。这么多年来，这项功能让我从北京到沈阳，走过无数公司，从未被欠薪，一分钱都没有。 在北京的叫什么，，，优推网，当时找我谈话，说什么可能这段时间业务量多一些，但因为公司账期的问题，奖金可能会晚一些。 我直接说，“这样，公司把这个月的奖金和工资给我，我这个月就走，其余的报销就不要了”。 当天下午5点之前，拿到所有的钱，离职走人。事后得知，我是第一个，也
如题，这应该是许多前端新人都想得到的，就是找一个师傅。 想找到这样一个人，有不懂的时候随时可以问，有迷茫的时候随时可以请教，有牢骚的时候随时可以倾诉，手把手的教你，一步一步的带你，直到你能月薪20k...， 我确定，至少有很大一部分的前端新人，是这样想的，也是尝试着找这样的一个人。只是无一例外，他们都失败了，因为这样的人，在人世间不存在。 有人会在心中暗想，其实我是愿意学的，其实我是有动力，也会努力去学的。只是没有人愿意带我，所以我一直没有搞定前端开发技术。 我确定，也是有人这样想的，而且为数不少。当然了，
前段时间我们给很多用户说了语音转文字、音频转文字的方法，不少用户反馈很实用。于是大家就问了：语音转文字的方法有了，那么文字转语音、视频配音该怎么做呢？
我是一名安卓程序员，以前没有接触过前端开发，直到有幸接手了公司的小程序项目。小程序学起来还是很快的，对于有编程经验的人，看着示例代码，对照着官方文档，几天就能上手了。
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 春节期间如果有小伙伴玩过 Wordle 这个火爆社交媒体的猜词游戏，可能对成语版本的汉兜有所耳闻。在玩汉兜过程中，我发现用 Nebula Graph 的图查询来解 Antfu 的汉兜（中文成语版 Wordle 👉🏻 handle.antfu.me）会是件特别有意思的事情，很适合当作图数据库语句的实操。在本文中，你将了解我是如何用知识图谱“作弊”解汉兜。😁 什么是汉兜？ 汉兜（https://handle.antfu.me ）是由 Vue/Vi
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
我是一名 Android 开发程序员，以前没有接触过前端开发，直到接手了公司的小程序项目，才开始逐渐接触前端领域。
合理的网站结构实在网站中分配锚文字的重要方法之一。最灵活常见的是在页面正文中或人工或自动加上其他页面的内部链接，链接锚文字可以有各种选择，这方面的应用学习目标非维基百科莫属。
当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如输入法中需要处理前四种，搜索引擎需要处理所有类型，语音识别后文本纠错只需要处理前两种， 其中’形似字错误’主要针对五笔或者笔画手写输入等。
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