但最近有一个需求 -> 优惠卷，之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不，本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ??...更别提interface在框架中的使用了，感觉好无用处的举爪～ 策略模式 优惠卷的存在到消亡至少要经历三个步骤（创建->使用->失效），以下为优惠卷完整生命周期图， 优惠卷有几百种几千种的优惠（骗人）方式...（姿势），结合PHP代码来解决优惠卷应如何创建更合适，首先先创建一个类作为优惠卷的模版 class UserCouponTem { } 这个模版则是一个树根，未来所有优惠卷都要通过这个根去扩展，接下来创建一系列的优惠卷参数...我们为何还要通过模版类，接口，服务提供者、服务容器去返回一个优惠卷实例？ 试想不可能一次性将所有优惠卷的类型全部想到并且设计出来，数据表结构也不能频繁去更改。...这样做可能有以下几点好处 可扩展性强，能够应对各种优惠卷的表达方式 可维护性强，如果有新类型的业务可直接通过服务容器注入 代码优雅，便于阅读，无论是新入职员工还是他人都很容易读写优惠卷的代码（比较优惠卷的业务实际很复杂
腾讯域名到到期了，听说申请此计划，可获得优惠卷，看到网上5年域名只需要10元，姑且试试看。
OpenVoicehttps://github.com/myshell-ai/OpenVoice Stars: 9.6k License: NOASSERTION OpenVoice 是一个通过 MyShell 进行即时语音克隆的开源项目...OpenVoice 可以准确地克隆参考音色，并生成多种语言和口音的语音。 OpenVoice 允许对声音风格进行细粒度控制，如情感、口音以及节奏、停顿和抑扬等其他风格参数。
这是一个录音的例子，可用于IM的语音发送，OA的语音留言等。...bottom" android:clipOrientation="vertical" /> 附件： VoiceView下载地址 若附件无法下载，请复制打开连接
点击Console，然后复制下面代码在空白处后按回车，即可。如果到时候有优惠的商品，就不用担心了。
1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。...而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理...推荐KT148A-sop8解决方案，大概的产品类型如下：语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了，是语音芯片里面最复杂的存在，常见的家电语音控制，设备的语音唤醒，在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...3、优点就是播放可以随意组合，非常好用，非常灵活4、缺点，就是贵，并且还没有太多选择，就科大讯飞、宇音天下在做，好像科大讯飞做不下去停产了语音芯片的总结总之，需要这方面的需求，还是强烈推荐语音播报芯片，...，到底是离线，还是在线离线就是不联网，不连app，比如语音小夜灯那种产品在线，就是联网，联app ，比如：小爱音箱那种产品
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
前言 python文本转语音(微软xiaoxiao语音) 1....因为xiaoxiao的语音属于神经网络语音 所以选择地区时要选择 神经网络可用区域 才能使用微软xiaoxiao语音 ? ? F0是免费版，每月有一定的免费额度可以使用 ?
小编说：在语音识别技术的实现过程中，有一个会大大影响设计的语音识别技术是“语音打断”，即你是否允许用户打断系统说话。...本文介绍了语音打断功能，帮助你在设计语音用户界面（VUI）时能将其考虑在内，并加以充分利用。...本文选自《语音用户界面设计：对话式体验设计原则》 语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。...一些语音识别引擎允许你通过设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。语音终止超时时间是指在系统判定用户说完之前，用户说话时可暂停的时间长度。...无语音超时和语音终止超时需分别处理，因为： NSP 超时时间比语音终止超时时间更长（通常为10 秒左右）。 针对NSP 超时，VUI 系统会执行不同的操作。 无语音超时能帮助系统分析哪里存在问题。
复制构造函数 只有单个形参，而且该参数是对本类类型对象的引用。...()的构造函数，创建一个新的对象，再调用 复制构造函数初始化aa string aa(5,"c"); //直接初始化 2 复制一个对象，将它作为实参传给一个函数 3 从函数返回时复制一个对象 AA function...AA a[] = { 1,"aa", 3,"cc", 4,"dd", AA() } 自定义复制构造函数 class AA{ public: AA(); AA(const AA&); }; 禁止复制... 显式的声明其复制构造函数为private....课后习题 对如下类进行定义，编写一个复制构造函数复制所有成员。复制pstring指向的对象而不是复制指针。
延迟复制时间戳 3. 监控延迟复制 二、部分复制 1. 简介 2. 评估数据库级复制和二进制日志选项 3. 评估表级复制选项 4. 复制规则应用 5. 部分复制示例 三、主从切换 1....计划外切换 ---- 一、延迟复制 1. 延迟复制简介 即使通常MySQL复制很快，但MySQL缺省的复制存在延迟，并且用户无法缩短延迟时间。另一方面，有时却需要特意增加复制的延迟。...如果复制拓扑中的所有服务器都运行MySQL 8.0.1或更高版本，则使用这些时间戳测量延迟复制。如果从库未使用这些时间戳，则执行MySQL 5.7的延迟复制。 复制延迟默认为0秒。...延迟复制时间戳 MySQL 8.0提供了一种新方法，用于测量复制拓扑中的延迟，或称复制滞后。...但是，当使用比传统主从复制更复杂的复制拓扑，例如组复制时，此度量标准不再适用。
前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号，以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。语音搜索的基本原理语音搜索是指通过语音输入的方式，进行搜索操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本，并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别是语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式，进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别，它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。
目录 搜狗（目前好用，免费） 百度（现在收费了，送一定额度） 腾讯（收费的） 搜狗（目前好用，免费） def textToAudio_Sougou(me...
前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作，如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别是语音助手的核心功能，它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然，更具人性化。...语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。语音助手的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能车载、智能手表等。
MySQL依靠轻量级的复制功能立足于互联网行业的数据库市场，同时依靠binlog可二次开发的能力，也为大数据场景发挥其特有的作用。你对MySQL主从复制了解多少？...下面我们来了解下MySQL复制的基础架构和原理吧。 一....MySQL复制的缺陷 基于上述的复制架构来看，如果主库事务量大，或者有大事务操作，从库单线程的SQL线程应用事件会造成从库延迟，同时如果主库在这时出现挂掉问题，将会造成主从数据不一致等问题。...，对非常核心的业务可以设置延迟从库来做到数据的快速恢复； 5.6 引入基于database的并行复制，5.7引入基于组提交的并行复制，5.7.22引入基于writeset的并行复制，完美解决主从延迟的问题...； 5.7 开始支持多源复制，实现数据聚合。
首先直接上结论： —–深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。 ...—–而浅复制要分两种情况进行讨论： 1）当浅复制的值是不可变对象（数值，字符串，元组）时和“等于赋值”的情况一样，对象的id值与浅复制原来的值相同。...有两种情况： 第一种情况：复制的 对象中无 复杂 子对象，原来值的改变并不会影响浅复制的值，同时浅复制的值改变也并不会影响原来的值。原来值的id值与浅复制原来的值不同。...因为 浅复制 ，复杂子对象的保存方式是 作为 引用 方式存储的，所以修改 浅复制的值 和原来的值都可以 改变 复杂子对象的值。...即我们寻常意义上的复制。
复制的重要可选项： 同步复制，synchronously 异步复制，asynchronously 关系型DB 中，这通常是个可配置项，而其他系统通常是硬性指定或只能二选一。...图-2中： 从节点1是同步复制：主节点需等待直到从节点确认完成写，然后才通知用户报告完成，井将最新写入对其他客户端可见 从节点2异步复制：主节点发送完消息后立即返回，不等待从节点2完成确认 从节点2接收复制日志前存在一段长延迟...主从复制经常会被配置为全异步模式。 此时若主节点失效且不可恢复，则任何尚未复制到从节点的写请求都会丢失。那么，即使已向客户端确认成功，写入也不能保证数据的持久化。...异步模式这种弱化的持久性听起来是个很不靠谱的trade off，但异步复制还是被广泛使用，尤其是从节点数量巨大或分布地理环境较广。 复制问题研究 异步复制系统，在主节点故障时可能丢数据。...这是个严重问题，因此在保证不丢数据前提下，人们尝试各种方案提高复制性能和系统可用性。 如链式复制是同步复制的一种变体，已在一些系统（如Microsoft Azure存储）实现。
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...但对于语音识别，16khz（每秒 16000 个采样）的采样率就足以覆盖人类语音的频率范围了。 让我们把“Hello”的声波每秒采样 16000 次。这是前 100 个采样： ?...我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反，我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。...但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。 为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。...这就是为什么这些语音识别模型总是处于再训练状态的原因，它们需要更多的数据来修复这些少数情况。
window.location); 42 speech_init.addParam("wmode", "transparent"); 43 if(_sp_text==_sp_bg){alert("欢迎使用说说语音合成系统
当我们复制一个对象或者将一个对象当作参数传递给一个函数时，我们不需要复制数据。仅仅保持相同的对象指针并由另一个zval通知现在这个特定的对象指向的Object Store。...因此我们的“复制”失败了。看来直接变量赋值的方式并不能拷贝对象，为此PHP5提供了一个专门用于复制对象的操作，也就是 clone 。这就是对象复制的由来。
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