有点困惑

最新推荐文章于 2025-01-20 21:38:53 发布
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#编程 #Web #框架 #工作

有点困惑，最近工作虽然比较忙，但是总想深入的学习，提升提升。
但往往又不知道如何？课余的学习比较盲目。各种技术和知识掌握的不够扎实。
从基础从来，一步一个脚印。每天总结哈自己的东西。。。。

java编程的基本功，程序设计的基础。

web客户端的开发

结合公司的web框架学习深入
php中isset与empty函数的困惑与用法分析
01-20
本文实例讲述了php中isset与empty函数的困惑与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在学习php有一段时间之后，感觉自己的基础知识还是有点不牢固，有的问题就不怎么知道，比如就有一个，在判断一个变量是否为空...
最近设计网络游戏。团战有点困惑
xiayunliang89的博客
02-14 372
几百个属性不同的成员，和另外几百个属性不同的成员。涉及到宗门与宗门的战斗。最近做文字修仙游戏。
最近有点困惑，做好的产品不知道怎么........
chouzhuoshuo4226的博客
05-04 88
最近有点困惑，做好的产品不知道怎么就被盗了，感觉不可能啊，做了一些手段，怎么不管用？ 转载于:https://my.oschina.net/u/3643704/blog/1806567...
困惑度perplexity
lhyyhlfornew的博客
10-18 2060
看了网上许多对困惑度的解释看的我相当困惑，各种公式什么的也看不明白，总结其中最简单直观的解释是：困惑度反应的是你的模型对预测下一个字符时有多少可选项，困惑度越低说明你的模型对下一个字符预测的把握越大，比如当困惑度为20时说明你的模型在预测下一个字符时它有20个选项，然后它就很困惑要选哪个毕竟有20个选项都很有可能是正确的，当困惑度接近1时说明你的模型预测下一个字符只有一个可选项，这从侧面也反映你的...
【西祠日志】【08】周五周五，一周又结束，有点困惑未了
丁一鸣的优快云
07-25 700
【西祠日志】【08】周五周五，一周又结束，有点困惑未了  （2015.07.24 周五  雨） 今天按照计划，继续学习正则表达式，然后学习文件上传，借助了php文件上传的教程，可还是有点力不从心，可能还是欠缺理解领悟； 昨天的日志一天能有120的阅读，挺欣慰的，我会继续加油； 1、计划 1.1安装 office2016 for mac 1.2学习正则表达式 1.
有点烦恼，有点困惑：拖了大半个月，补偿的钱未到帐
jacksu19的专栏
07-02 765
我是不是应该很生气？生气后后果是否会变得很严重？ 我还可以相信NoNo么...
大模型中的困惑度（Perplexity）是个啥？：小白都能看懂的讲解
wzkecps770126的博客
01-20 3268
用举案例的方式，浅显的讲解“困惑度“文本大模型生成质量评估指标。
小困惑
棺材深處
11-04 1202
时间很快，已经第十周了，做了很多实事，也浪费了不少时间。第十周期末考试，四级考试也陆续到来，真正有时间可以去自学的就开学这十周了。 但是自我感觉还是对自己太过于放松了，一部分是环境的因素，宿舍里面真正用心学技术的人少，一部分就是没有压力，有点像呆在开水里面的青蛙适应了开水的温度一样，渐渐麻木了。昨天看《徒然草》中的《某人学射箭》，一个人刚开始在学射箭的时候手上千万不要拿着两支箭，要不然他在射第一
JAVA开发三年之困惑
weixin_43381142的博客
04-22 282
第一次写博客，不知道说点什么。就当随便聊聊，作为一个JAVA开发三年工作的人员，目前感觉到有点迷茫，自我感觉对程序还挺感兴趣，不知道自己的未来在这个行业如何走下去？每天就只干完工作分内的事情就完了吗？怎样才能让自己的未来之路更宽阔？有同样困惑的人可以一起探讨下。 ...
upc 回忆与困惑
Cosmic_Tree的博客
05-08 239
时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 小学校里的欢声和校园里的花都溶解在静沉沉地夜气里。那种声音实在可见可触，可以供诸瓶儿，一簇又一簇。我听见钟声，像一个比喻，我没有数，但我知道他的急徐、轻重，我听出今天是西南风。 西南风？这个仿佛有点陌生又总是在那边的词语使我沉寂了下来。它使我想到了一个困惑，一个以前的已经解决，却还是有点淡淡的神秘的困惑。 我记得，当时是在西南方行进的远离故乡的火车上，遇到了这个兔子一般神秘的问题 这是一个跳跃的数列。经过长时间的观察，我发现这个数列的前面几项是这
EB不是会自动生成动态代码吗？为什么你一直在说“编写代码”？我现在有点困惑了，正如我所说，我想利用EB配置DIO模块PORT模块和MCU的STM时钟来实现一个输出方波的基础功能，例如说在运行一秒钟后输出一个宽度为一秒的方波，我想知道哪部分会是EB自动生成的，哪部分需要我自己来手写
03-15
用户提到EB会自动生成动态代码，但之前的回答中我提到了编写代码的部分，这让他感到困惑。用户的具体需求是利用EB配置DIO、PORT和STM模块来实现输出方波，例如运行一秒钟后输出宽度为一秒的方波，想知道哪些部分由EB...
from flask import Flask, request, jsonify, render_template from flask_socketio import SocketIO, emit import ollama import json import threading import time import os from datetime import datetime import speech_recognition as sr from gtts import gTTS import pygame import base64 import logging # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*") # 确保目录存在 os.makedirs("conversations", exist_ok=True) os.makedirs("audio", exist_ok=True) # 加载角色设定 with open('character.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: character_setting = f.read() # 对话历史 conversation_history = [] def save_conversation(): """保存对话到txt文件""" timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"conversations/conversation_{timestamp}.txt" with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"AI男友对话记录 - {timestamp}\n\n") f.write("角色设定:\n") f.write(character_setting) f.write("\n\n对话内容:\n") for msg in conversation_history: f.write(f"{msg['role']}: {msg['content']}\n") logger.info(f"对话已保存到 {filename}") def text_to_speech(text, filename): """文本转语音并保存为MP3""" try: tts = gTTS(text=text, lang='zh-cn') filename = f"audio/{filename}.mp3" tts.save(filename) return filename except Exception as e: logger.error(f"语音生成失败: {e}") return None def play_audio(filename): """播放音频文件""" try: pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(filename) pygame.mixer.music.play() while pygame.mixer.music.get_busy(): time.sleep(0.1) except Exception as e: logger.error(f"音频播放失败: {e}") def get_ai_response(user_input): """获取AI回复""" try: # 构建包含角色设定的提示 prompt = f"{character_setting}\n\n当前对话:\n" # 添加最近的对话历史（最后5轮） recent_history = conversation_history[-10:] if len(conversation_history) > 10 else conversation_history for msg in recent_history: role = "小美" if msg['role'] == 'user' else "你" prompt += f"{role}: {msg['content']}\n" prompt += f"小美: {user_input}\n你: " # 调用Ollama API response = ollama.chat(model='llama2', messages=[ {'role': 'user', 'content': prompt} ]) ai_response = response['message']['content'] return ai_response except Exception as e: logger.error(f"AI响应失败: {e}") return "抱歉，我现在有点困惑，能再说一次吗？" @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): try: data = request.json user_input = data.get('message', '') if not user_input: return jsonify({'error': '消息不能为空'}), 400 # 添加到历史 conversation_history.append({'role': 'user', 'content': user_input, 'timestamp': datetime.now().isoformat()}) # 获取AI回复 ai_response = get_ai_response(user_input) # 添加到历史 conversation_history.append({'role': 'assistant', 'content': ai_response, 'timestamp': datetime.now().isoformat()}) # 定期保存对话 if len(conversation_history) % 5 == 0: threading.Thread(target=save_conversation).start() return jsonify({'response': ai_response}) except Exception as e: logger.error(f"聊天错误: {e}") return jsonify({'error': '内部错误'}), 500 @app.route('/text_to_speech', methods=['POST']) def text_to_speech_api(): try: data = request.json text = data.get('text', '') if not text: return jsonify({'error': '文本不能为空'}), 400 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"speech_{timestamp}" # 生成语音 audio_file = text_to_speech(text, filename) if audio_file: # 读取音频文件并编码为base64 with open(audio_file, 'rb') as f: audio_data = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') return jsonify({'audio': audio_data, 'filename': filename}) else: return jsonify({'error': '语音生成失败'}), 500 except Exception as e: logger.error(f"语音生成错误: {e}") return jsonify({'error': '内部错误'}), 500 @socketio.on('voice_message') def handle_voice_message(data): try: # 接收base64编码的音频数据 audio_data = base64.b64decode(data['audio']) filename = f"audio/voice_input_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.wav" # 保存音频文件 with open(filename, 'wb') as f: f.write(audio_data) # 语音转文本 recognizer = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(filename) as source: audio = recognizer.record(source) user_input = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN') # 发送文本到聊天处理 emit('voice_transcription', {'text': user_input}) # 获取AI回复 ai_response = get_ai_response(user_input) # 生成语音回复 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") audio_file = text_to_speech(ai_response, f"response_{timestamp}") # 读取音频文件并编码为base64 with open(audio_file, 'rb') as f: response_audio = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') # 发送语音回复 emit('voice_response', { 'text': ai_response, 'audio': response_audio }) except sr.UnknownValueError: emit('error', {'message': '无法识别语音'}) except sr.RequestError as e: emit('error', {'message': f'语音识别服务错误: {e}'}) except Exception as e: logger.error(f"语音处理错误: {e}") emit('error', {'message': '内部错误'}) if __name__ == '__main__': # 初始化pygame mixer pygame.mixer.init() # 启动Flask应用 logger.info("AI男友系统启动中...") socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000, debug=True) 代码逐行解析
08-28
return "抱歉，我现在有点困惑，能再说一次吗？" ``` - 构建 prompt，包含角色设定和上下文历史。 - 调用本地大模型（如 llama2）获取回复。 - 返回 AI 的回复内容。 --- ### 11. 主页路由 ```python @app....
我不想使用class作为GUI程序，我认为class是用来定义数据类型的，你这种写法有点让我困惑
02-17
我之前的回复提供了一个基于类的实现，但现在用户反馈说不喜欢使用class，认为class是用于定义数据类型的，对之前的写法感到困惑。用户希望得到一个不使用类的GUI程序版本。 首先，我需要理解用户的困惑点。用户...
基于Opencv+QT的视频播放器.zip
09-13
基于Opencv+QT的视频播放器.zip
wisp-containers-testing-1.3.0-sources.jar
09-13
wisp-containers-testing-1.3.0-sources.jar
JDK1.8：jdk-8u461-windows-x64.zip、jdk-8u461-windows-i586.exe、jdk-8u461-windows-i586.zip、jdk-8u461-win
09-13
JDK1.8：jdk-8u461-windows-x64.zip、jdk-8u461-windows-i586.exe、jdk-8u461-windows-i586.zip、jdk-8u461-win
Android结构化KV存储框架，基于yaml生成java结构化存储类.zip
09-13
Android结构化KV存储框架，基于yaml生成java结构化存储类.zip
【更新至2024年】2009-2024年上市公司排污环保费用数据
最新发布
09-13
【更新至2024年】2009-2024年上市公司排污环保费用数据 1、时间：2009-2024年 2、来源：上市公司年B 3、指标：股票代码、统计日期、项目名称、发生额 4、范围：上市公司 5、用途：可用于企业环境投入与财务绩效关联、环境政策效果评估、行业绿色转型路径及环境信息披露质量等研究
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