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主要是模拟一些网页中的表格实现全选功能。 <form>         你爱好的运动是：         <input type="checkbox" id="Check"  value="全选/全不选"/>全选/全不选         <br />         <

1.android /usr/bin/ld: final link failed: No space left on device   ....其他     编译空间不够 2.权限问题  chmod 777 -R  android4.0 ==============================================================

计算机组成及结构.6 计算机组成与结构 自动化专业 学时：32 上课时间：每周两次 周一：8:00 – 9:35 周四：9:45 – 11:25 6.4.4 微程序控制存储器和动态微程序设计 图6.29 毫微程序控制存储器 用来编制微程序的语言叫做微程序设计语言，用微程序设计语言编制的程序叫做源微程序。源微程序不能直接装入控制存储器，要将它转换成二进制代码后才能装入控制存储器。将源微程序翻译成二进制码的程序叫做微编译程序。 微程序设计基本上沿用了程序设计的方法 6.4.5 微程序设计语言 硬布线控制的计算机？ 由指令的操作码直接控制并产生实现取指、计算地址、取

文章目录 mapping映射和高级语法查询DSL文档映射Mapping

ElasticSearch集群 1、相关概念 1. 单节点故障问题  单台服务器，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用。单点的elasticsearch也是一样，那单点的es服务器存在哪些可能出现的问题呢？  单台机器存储容量有限  单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用  单服务的并发处理能力有限  所以，为了应对这些问题，我们需要对elasti

1、在windows系统生成一个conf文件 wpa_supplicant.conf ctrl_interface=DIR=/var/run/wap_supplicant GROUP=netdev country=CN update_config=1 network={ ssid="无线名称" psk="密码" key_mgmt=WPA-PSK } 2、将conf文件拖入sd卡的boot里面

View视图 位置 resources/views/ 命名 建议用小写 后缀 .blade.php 使用这种后缀, 就可以使用模板引擎自带的语法, 比如{{$site}}.php 使用这种,就只能使用传统的语法<?php echo

概述 集群角色 集群由多个Node组成，Node可以有不同的类型，通过下面配置文件设置： ../elasticsearch.yml: node.master: [true|false]

ElasticSearch的客户端操作 1、客户端介绍 官方文档地址： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 实际开发中，有多种方式操作Elasticsearch： 客户端工具：发送http请求(RESTful风格)操作：9200端口 使用Postman发送请求直接操作 使用ElasticSearch-head-master图形化界面插件操作 使用Elastic官方数据可视化的平台Kibana进行操作

一、前言 本节主要学习ES匹配查询中的布尔查询以及布尔查询中比较特殊的filter查询及其原理。 复合搜索，顾名思义是一种在一个搜索语句中包含一种或多种搜索子句的搜索。 布尔查询是常用的复合查询，它把多个子查询组合成一个布尔表达式，这些子查询之间的逻辑关系是"与"，即所有子查询的结果都为true时布尔查询结果才为真。布尔查询还可以按照各个子查询的具体匹配程度对文档进行打分计算，除了比较特殊的must not查询和filter查询之外，这个后面会详解。 布尔查询支持的子查询主要有4种，各子查询的名称和功能如下表：

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映射关系（mapping） 类比关系型数据库，我们在插入数据之前我们需要首先去创建表结构， 而我们以上对文档的操作却一路没有进行结构的创建，其实在ES中确实可以不创建类似于表结构的东西，但是他也是可以创建表结构的。 在ES中这个表结构叫着映射。它主要的作用就是用于定义字段是否被分词和被检索。 测试准备工作 为了更好的实现我们首先创建一个新

背景 一个两年前的读书笔记项目，在本地开发环境启动后，搜索服务的后端日志 ElasticSearch 报错：FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)无法写入。 type=cluster_block_exception, reason=index [book] blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)]

        ES作为一款搜索引擎框架，文本搜索是其核心功能。ES在文本索引的建立和搜索过程中依赖两大组件，即Lucene和分析器。其中，Lucene负责进行倒排索引的物理构建，分析器负责在建立倒排索引前和搜索前对文本进行分词和语法处理。 文本的索引建立过程         为了完成对文本的快速搜索，ES使用了一种称为“倒排索引”的数据结构。倒排索引中的所有词语存储在词典中，每个词语又指向包含它的文档信息列表。 假设需要对下面两个旅馆的信息进行倒排索引的创建： 文档ID为001，旅馆名称为“北京嘉怡假日旅馆”；

windows系统下elasticsearch启动成功，访问不成功问题 这里用的版本是

文章目录 概述提纲

目录

本篇文章主要介绍了使用 Docker Compse 部署 Elasticsearch + Kibana，并整合到 Spring Boot 项目中的详细步骤。 Elasticsearch + Kibana 版本: 7.17.0（7 的最新版本）；Spring Boot 版本：2.7.5 。 Kibana 官方文档

一、前言 继上一节学习了ES的搜索的查询全部和term搜索后，此节将把搜索匹配功能剩余的2个学习完，分别是range搜索和exists搜索 二、range范围搜索 range查询用于范围查询，一般是对数值型和日期型数据的查询。使用range进行范围查询时，用户可以按照需求中是否包含边界数值进行选项设置，可供组合的选项如下： gt:大于；lt 小于；gte 大于等于；lte 小于等于；

直接上代码吧 # -*- coding: utf-8 -*- from elasticsearch import Elasticsearch # 日志的配置环境

文章目录 0. 引入依赖1. 实例创建与关闭

bulk批量写入 如果业务场景支持将一批数据聚合起来，一次性写入Elasticsarch，那么尽量采用bulk的方式，bulk批量写入的速度远高于一条一条写入大量document的速度。 并不是bulk size越大越好，而是根据写入数据量具体来定的，因为越大的bulk size会导致内存压力过大，因此最好一个请求不要发送超过10MB的数据量，以5-10MB为最佳值。计算公式为： 一次bulk写入的数据量大小=一次bulk批量写入的文档数*每条数据量的大小。

项目场景： 实现语音转文字ASR,文字转语音TTS技术，方便与chatgpt进行语音智能对话 问题1:ASR中报错request pv too much {'err_msg'

1、安装依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency> 2、配置地址 spring: elasticsearch: uri

目录 1. 创建工程

search：搜索 elastic：弹性的 功能： 搜索引擎，全文索引的搜索引擎 文件存储 概述： elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，一个建立在全文搜索ApacheLucene基础上的搜索引擎，它不仅可以进行全文搜索，还可以进行以下工作： 1.分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索 2.实时分析的分布式搜索引擎 3.可以扩展到上百台服务器（水平扩展非常

ElasticSearch 一、字段的类型Field type的详解 下面就是所有的字段类型 字符串类型 text,keyword 整数类型 integer,long,short,byte 浮点类型 double,float,half_float,scaled_float 逻辑类型 boolean 日期类型 date 范围类型 range 二进制类型 binary 复合类型

Step1 首先打开head插件连接es库，关闭要修改的索引库

拼音分词器 当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图： 要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件

目录 DSL查询分类

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎 elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/nested.html 举例

1，掉后端接口选择模式。 2，分为实时和非实时语音识别。（没有后端配合看不到效果展示） 3，点击开始，ws建联，sendData对获取的数据处理，分包处理每包1024.tmparr式处理过的音频。 4，点击关闭，链接断开。 5，再次点击开始，刷新文本框。 6，上传音频文件识别。（file音频文件做处理模拟蹦字效果） 7，再次使用录音功能时，先清除file上传的内容。 <

1.创建帐户 先点击此处注册百度账户，快速建立一个百度账号，请参考下图：

原文链接：https://arxiv.org/abs/2108.13048 数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1slqI6pUiab470vCxQBZemQZN-a_ssv1Q intro 本文提出了ASR-GLUE benchmark，包含6个不同的NLU任务的新集合，用于评估3种不同背景噪声水平和6个不同母语者的ASR误差下模型的性能。并在噪声强度、误差类型和扬声器变量等方面系统地研究了ASR误差对NLU任务的影响。之后采用了两种方法：基于校正的方法和基于

查询返回参数说明: took: 返回数据库的毫秒数 time_out: 是否超时 _shards: 分片，相当于数据被拆分成了多少份，分别在每个分片上，当我们进行搜索时，会去这几个分片上或者他们对应的replicat上搜索 hits.total: 返回的文档总条数 hits.max_score: 对于一个serch的匹配度 hits.hits: 返回的文档的详细数据   不返回具体数据,只显示结果总数 查询status字段值为404的记录 GE

语音识别技术，也被称为自动语音识别(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、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。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 在电话与通信

ASR即自动语音识别。此项技术的目标是让计算机能够“听写”出不同人所说出的连续语音，也就是俗称的“语音听写机”，是实现“声音”到“文字”转换的技术。 当然，在呼叫中心领域，自动语音识别技术在应用方面比起一般PC系统的应用来说要更加困难，这主要体现在语音在经过压缩及线路传输之后，会有一定程度的失真，而且用户嘈杂的背景声音，以及来自天南地北的口音也都会对识别率造成影响，所以在传统的呼叫中心领域，ASR自动语音识别更多的是以一种辅助的姿态出现在功能清单之中。对于一个企业而言，了解客户的需求是企业调整战略部署最重要的依据，否则就有可能出现花费数十亿研制出来的新产品却无

    Arduino是目前比较流行的一个基于易于使用的硬件和软件的开源电子平台，它可以使用现有的电子元件实现智能电子控制。LU-ASR01是一款支持离线语音识别的开发板，它可以通过识别中文语音输入，进行相应的处理。本文通过连接Arduino和LU-ASR01，利用LU-ASR01进行语音识别，然后通过串口通信方式实现Arduino的中文语音输入，再用Arduino对连接的其它电子设备进行相应的操作。     LU-ASR01语音识别的开发板一共8个I/O，1路输出的串口TX，1路传感器接口DHT。其中I/O1-I/O6可以输出PWM信号，I/O7、I/O8不能输出PWM

域格ASR1803平台模块目前发布的正式版本有2.4、3.2、3.3、3.4 升级前需要确认的问题升级过程

SDK中demo 15-flash，默认配置是添加一个128KB的custom分区，具体操作如下。 1、 编译demo 15-flash。 2、 将SDK下“download\aboot-tools-2021.02.20-win-x64”中原始的config文件夹移到download目录下。 3、 拷贝15-flash下的“config”文件夹到 “download\aboot-tools-2021.02.20-win-x64”下。

最近由于有开发智能语音机器人的需求，需要使用语音识别（ASR）和文本语音转换（TTS）技术，老板指定使用科大讯飞的原子能力来提供这两项技术的支持。在语音侧，我们使用开源的软交换系统FreeSwitch来对接科大的接口。在与科大讯飞的技术支撑沟通后，确认ASR和TTS的对接采用mrcp协议，幸好FreeSwitch是支持这个协议的，下面就把整个对接的过程记录下。 首先我们得搞清楚这个mrcp协议的大体交互流程，主要是如下图。

位置：espnet/espnet/asr/pytorch_backend/asr.py 一、读取输入输出维度 idim_list:特征向量维数[23]（20 Fbank + 3 pitch） odim:483（汉字字符数） # 从jason文件中获取输入、输出维度，idim_list:特征向量维数[23], odim:483（汉字字符数）

前言 平时用语音助手饱受折磨，今天安利一个好东西，LU_ASR01模块，语音识别播报一体，还省了32。 一、模块介绍 语音识别

MATLAB电动车七自由度整车模型 MATLAB/Simulink电动车转弯制动abs模型asr转弯制动防抱死abs模型+模糊控制算法+七自由度整车模型+纵向运动+侧向运动+横摆运动+四轮魔术公式+四轮转弯abs控制算法 采用高速转弯制动工况作为模型仿真分析工况，分别通过车辆纵向位移，质心侧偏角，横摆角速度，四个轮胎滑移率以及整车横摆力矩等参数对车辆稳定性进行判断。

    之前我写了一篇《Arduino的智能语言输入实现》，讨论了Arduino与LU-ASR01之间通过串口通信实现Arduino的中文语音输入，不过那个通信是不完整的，因为LU-ASR01的串口只有一个发送端口TX，而没有接收端口RX。其实在真正的应用中，LU-ASR0

在openCPU项目开发完成后，可选择通过固件包升级到开发版本，也可以提供生产相关资料，直接生产开发版本。 直接生产开发版本需要提供以下生产资料 1、SDK版本号

正则表达式-ASR9K bridge-domain ^([0-9]+^) split-horizon 替换  bridge group ^1  bridge-domain ^1   interface Bundle-Ether104.^1   split-horizon group xconnect ^([0-9.]+^) ^([0-9]+^) encapsulation mpls 替换 p2p **   interface Bundle-Ether104.2591   nei

一、安装es * 下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch * 启动：cmd下进入安装目录中的bin中 输入 elasticsearch.bat 运行 * 浏览器输入：http://127.0.0.1:9200/ 查看是否安装成功，出现下图表示安装成功

文章目录 一、介绍二、基本组件