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很好也很贵？OpenAI Realtime API 一手体验和 Voice AI 的未来｜播客《编码人声》

「编码人声」是由「RTE开发者社区」策划的一档播客节目，关注行业发展变革、开发者职涯发展、技术突破以及创业创新，由开发者来分享开发者眼中的工作与生活。 OpenAI Realtime API 发布了，你准备好了么？ Realtime API 让开发者可以构建近乎实时的「语音到语音」的体验，无需将多个模型拼接在一起进行转录、推理

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swiper插件

1.通过DOM拿到标签对象--更改标签属性你想做的都能做成，只是时间问题。

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2.11.2

import string, random, collections x=string.ascii_letters+string.digits y=''.join([random.choice(x) for i in range(1000)]) count=collections.Counter(y) for k,v in sorted(count.items()): print(k, ':',

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广州wms智能仓储管理系统盈致WMS系统服务商

wms智能仓储管理系统是一种用于管理仓库操作和库存流动的软件系统，旨在提高仓库管理效率、降低成本、减少错误和优化库存控制。以下是WMS智能仓储管理系统的主要功能和特点：入库管理：WMS系统可以实现对入库货物的接收、分拣、上架和入库操作的管理，包括扫描条形码、RFID识别等技术，确保货物准确入库。出库管理：WMS系统可以根据订单信息自动分配出库任务，进行拣货、打包、发货等操作，提

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上海相机卡不识别数据恢复

当相机卡（如SD卡）出现不识别的情况时，数据恢复是一个关键的问题。以下是一些建议的步骤和方法，用于尝试恢复相机卡上的数据：一、初步检查与尝试 1.重新插拔相机卡：首先，将相机卡从相机或读卡器中取出，检查是否有灰尘或污垢附着在金属触点上。使用干净的棉签或软布轻轻擦拭金属触点，确保触点干净无垢。重新将相机卡插入相机或读卡器，并尝试读取数据。 2.检查设备兼容性：确认相机卡是否适用于当前设备。

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2.12.3

from ex2_12_2 import factorial, fib print('%d!=%d'%(5,factorial(5))) fib(200) print('3006')

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2.12.2

def factorial(n): r = 1 while n > 1: r *= n n -= 1 return r def fib(n): a, b = 1, 1 while a < n: print(a, end=' ') a, b = b, a+b print('3006')

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智能充气泵解决方案

　　智能充气泵，作为一种现代化的气体压缩工具，已经广泛应用于汽车、摩托车、自行车轮胎以及各类球类的充气需求中。它通过内置的压力传感器实时检测气体压力，并通过微处理器精确控制马达的工作状态，以实现高效、安全的气体压缩和充气过程。智能充气泵的核心部件包括压力传感器、微处理器、低噪音马达和充电器等，这些部件协同工作，确保充气的准确性和安全性。　　智能充气泵不仅具有多种模式选择，以适应不同类型轮胎和球类

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救园成功后遇小烦恼，阿里云过来挖墙角

多年之前阿里云就这么做了，我们一直忍着，本来以为这种从社区挖人的方式已经结束了，没想到救园成功后的第一个工作日又遇到，所以带着情绪写了这篇吐槽博文，请大家理解救园终于成功了，非常感谢所有出手相救的园友！救急不救穷，救园是为了解决紧急困难，而穷的问题需要通过园子的商业化来解决，所以接下来的重点就是商业化，以及在商业化的基础上建设新园子。救园成功之后的第一个工作日，当我们正忙着给终身会员安

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「UOJ 176」新年的繁荣

由于不会 B 姓最小生成树算法，所以只能用 Kruskal 做了。但是好像非常简洁。有一个小贪心就是相同点权的直接连起来肯定不劣。因为不会浪费。那么接下来问题就是每种值只有一个。考虑从大到小枚举边权 (v)。那么我们现在要做的就是把所有 (x & y = v) 并且不在同一个集合中的 (x) 和 (y) 合并。考虑这样一个事实：将边权 (v) 的对应合并操作执行完过后，(v) 的所有超

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假期出行抢不到票？图数据库帮你找出最佳中转换乘方案

本文分享自华为云开发者联盟公众号《十一火车票抢不到？图数据库帮你找出最佳中转换乘方案》前言假期来临前，很多热门旅游线路的直达火车票开票即售罄，虽然12306提供了中转换乘的方案，并且近期还在部分线路推出了车内换座，但实际能提供的换乘方案数量有限，而且有些方案换乘时要在中转车站停留比较长的时间，影响出游规划。其实，火车的车站、车次等信息可以天然形成一个图结构，列车的运行、中转

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CH57X/CH58X/CH59X MTU交互

一、关于MTU 在通信过程中需要发送或者接收较长字节的数据，就需要引入MTU的概念：最大传输单元MTU（Maximum Transmission Unit，MTU），是指网络能够传输的最大数据包大小，以字节为单位。MTU的大小决定了发送端一次能够发送报文的最大字节数。如果MTU超过了接收端所能够承受的最大值，或者是超过了发送路径上途经的某台设备所能够承受的最大值，就会造成报文分片甚至丢弃，加重

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2.30

import numpy as np a = np.array([[0, 3, 4], [1, 6, 4]]) b = a.sum() c1 = sum(a) c2 = np.sum(a, axis=0) c3 = np.sum(a, axis=0, keepdims=True) print(c2.shape, c3.shape) print('3006')

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uniapp开发App和h5，项目二期开发中总结的一些小技巧

1. 建议优先nvue开发，先把app端做出来，再去适配h5端。对于不太复杂的页面，一般使用nvue同时兼容app和h5就好了，一个nvue页面的好处就是后续版本迭代更新修改一个页面就行。就是适配的时候有些费事，但用熟练了也还好，总是能找到一些技巧的。 2. app端不支持部分H5标签，所以优先使用nvue原生组件吧，既然要同时适配app与H5，直接使用原生组件也省事儿了。注：部分h5标签在a

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条件变量condition_variable的使用及陷阱

条件变量condition_variable的使用及陷阱 - 封fenghl - 博客园 (cnblogs.com)

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智能指针的创建

智能指针是 C++ 中用于自动管理动态分配内存的工具，主要有三种类型：std::unique_ptr、std::shared_ptr 和 std::weak_ptr。下面是如何创建和使用这些智能指针的详细说明： 1. std::unique_ptr 用途：std::unique_ptr 是一种独占式智能指针，确保指向的对象在同一时间只能被一个指针拥有。它在作用域结束时自动释放其管理的对象。

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2.32

import numpy as np a = np.ones(4) b = np.arange(2, 10, 2) c = a @ b d = np.arange(16).reshape(4,4) f = a @ d g = d @ a print('3006')

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2.31

import numpy as np a = np.array([[0, 3, 4], [1, 6, 4]]) b = np.array([[1, 2, 3], [2, 1, 4]]) c = a / b d = np.array([2, 3, 2]) e = a * d f = np.array([[3],[2]]) g = a * f h = a ** (1/2) print('3006')

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2.34.2

import numpy as np a = np.array([[3, 1], [1, 2]]) b = np.array([9, 8]) x1 = np.linalg.inv(a) @ b x2 = np.linalg.solve(a, b) print(x1); print(x2) print('3006')

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import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range(start='20191101',end='20191124',freq='D') a1=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4), index=dates, columns=list('ABCD')) a2=pd.DataFrame(np.random

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2.33

import numpy as np a = np.array([[0, 3, 4], [1, 6, 4]]) b = np.linalg.norm(a, axis=1) c = np.linalg.norm(a, axis=0) d = np.linalg.norm(a) print('行向量2范数为：', np.round(b, 4)) print('列向量2范数为：', np.round(c

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华企网安亮相华商书院论坛展位宾客如云，共探网络安全新未来！

2024 年9 月27 至28日，一场以“文化自信·华商复兴”为主题的星河·华商书院第二十七届企业家年度论坛在深圳会展中心隆重举行。本次论坛汇聚了国内知名学者、业界领袖，共同探讨全球经济格局、科技力量、文化自信等议题，为新时代企业发展凝聚共识，助力经济复兴。华企网安（北京）科技有限公司作为本次论坛的协办方，不仅全程参与这一盛会，更在展会现场展示了专业的政企合作打击涉网犯罪业务，吸引了众多企业家

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2.35

import numpy as np a = np.array([[3, 1], [1, 2], [1, 1]]) b = np.array([9, 8, 6]) x = np.linalg.pinv(a) @ b print(np.round(x, 4)) print('3006')

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2.38.2

import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range(start='20191101', end='20191124', freq='D') a1=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4), index=dates, columns=list('ABCD')) a2=pd.DataFrame(np.ra

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2.36

import numpy as np a = np.eye(4) b = np.rot90(a) c, d = np.linalg.eig(b) print('特征值为：', c) print('特征向量为：n', d) print('3006')

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2.39

import pandas as pd a=pd.read_csv("data2_38_2.csv", usecols=range(1,5)) b=pd.read_excel("data2_38_3.xlsx", "Sheet2", usecols=range(1,5)) print('3006')

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2.38

import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range(start='20191101', end='20191124', freq='D') a1=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4), index=dates, columns=list('ABCD')) a2=pd.DataFrame(np.rand

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2.42

with open('data2_2.txt') as fp: L1=[]; L2=[]; for line in fp: L1.append(len(line)) L2.append(len(line.strip())) data = [str(num)+'t' for num in L2] print(L1); print(L2) with open('data2_42.txt', 'w')

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2.11.2

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2.12.3

2.12.2

智能充气泵解决方案

9.29

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9.30

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2.30

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2.34.2

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