在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。...但事实上，利用开发工具，今天的语音 AI 机器人系统可以将任务执行到以前机器无法实现的水平。...我们的目标是制造一个机器人，它可以自己从当地餐馆给我们拿零食，而我们的干预尽可能少。我们还着手使用开源库和工具中的内容尽可能少地编写代码。该项目中使用的几乎所有软件都是免费提供的。...调整这些脚本以与 Open Robotics (ROS) 兼容只需要进行微小的更改。这有助于简化机器人系统开发过程。...通过修改它，ASR 输出被路由到一个 ROS 主题，并且可以被 ROS 网络中的任何东西读取。
简单来说，乱码是指文本编码与解码不匹配导致的不可识别字符现象。...二、乱码的“生成器”——编码与解码的冲突 乱码的根源在于 编码 和 解码 的不一致。 1.编码是什么？ 编码是将人类可读的文本转化为计算机能理解的二进制数据的过程。...这类乱码问题通常发生在数据的插入、存储或读取阶段，具体场景包括： 1) 数据库编码设置不一致 数据库的编码配置主要有以下几个层级，任何一个环节不一致都可能导致乱码： 客户端编码 应用程序（如Java、Python...如果应用程序用UTF-8，但数据库驱动未正确配置，插入的中文数据可能直接变成乱码。 数据库服务器编码 数据库服务器的默认编码必须与应用程序匹配。...2) 数据库迁移导致的乱码 当数据库从一种系统迁移到另一种系统时，可能因导出、导入过程中的编码不一致而出现乱码。
在秒杀系统中redis的数据和mysql不一致了，要怎么检查出来了(概述) 问题背景 在秒杀系统中，商品库存的管理通常会使用Redis进行缓存，以提高读取速度。...但是，由于秒杀活动可能导致大量的并发请求，Redis中的库存数据与MySQL中的实际库存可能存在延迟，甚至不一致的情况。...检测策略 为了检测Redis与MySQL数据不一致，我们可以采用以下策略： 定期巡检： 设置定时任务，定期从Redis和MySQL中获取商品库存信息，并比对它们的一致性。...定期巡检 # Python代码示例 - 定期巡检 import redis import MySQLdb import schedule import time def check_inventory_consistency...异步更新通知 # Python代码示例 - 异步更新通知 import redis from kafka import KafkaConsumer def listen_for_inventory_updates
前言 Python作为当前最为流行的一种语言与身份程序员的大家们几乎是时时刻刻分不开的，无论是做任何方面的工作基本上不会缺少Python的出现，就好似现阶段各平台的低代码Agent开发都支持的是...过多的小数位数可能会使数据显得杂乱，而太少的小数位数可能会掩盖数据的细微差异。 对于用户界面展示的数据，保留适当的小数位数可以提供简洁明了的信息，提高用户体验。...如果不同的模块或程序对小数位数的处理不一致，可能会导致数据在交互过程中出现错误或不一致的情况。...在与外部数据源或数据库交互时，了解和遵循其小数点保留位数的要求，可以保证数据的正确读取和写入，避免数据丢失或错误。...，避免数据错误和不一致情况。
但是随着业务规模的增长，数据库的吞吐量就无法满足业务的性能需要的。一个常见的优化方案就是增加使用缓存来解决业务高并发读的问题。将需要频繁读取的数据加载(存放）到缓存redis中，实现高性能读取。...下面是缓存与数据库数据不一致的四种场景：注意更新缓存有两种方式：更新数据时，直接更新（写入）缓存； 更新数据时，只删除缓存，在读取时才更新（写入）缓存；场景一： 先更新数据库再更新缓存Cache Aside...假设请求 A 先操作数据库，请求 B 后操作数据库，但是可能存在请求 B 先写缓存，请求 A 后写缓存的情况，从而导致数据库与缓存之间的数据不一致。...如何解决缓存与数据库的一致性问题从上面出现缓存与数据库不一致的几种场景，可以归纳缓存与数据库不一致的主要原因是：并发两步更新操作非原子性，第二步可能失败。...其他问题强一致性问题上文提到的缓存与数据库一致性问题的几种解决方案都不是完美的，可以看出，只能保证数据的最终一致性，是无法保证强一致性的。
今天给大家介绍一个 Python 库 edge-tts，可以在本地轻松将文本转换成语音，非常方便，并且完全免费！...edge-tts 介绍edge-tts 是一个Python的库，继承了微软 Azure 的文本转语音功能（TTS），且是免费使用的。...--write-media hello.mp3详细步骤安装 Python 环境，这里我用的 Python 3.11.1 开发环境，这一步不会的可以参考我之前发过的文章。...--write-media hello_with_volume_halved.mp3以上是在 cmd 命令行中执行的指令，我们也可以使用 python 进行读取文件内容转语音，直接献上代码。...你可以用它来为你的 chatGPT 聊天机器人或者智能助理添加语音交互，让你的用户更方便和舒适。你可以用它来学习不同语言的发音，或者听取不同声音的风格和情感。
「机器人」的感觉。...也有网友评价生成质量真的很好，但韵律上并不总能保证正确，想修复这个问题可能需要AI模型理解句子的语义才行，所以他表示对纯粹的TTS模型并不抱太大期待。...即便人类朗读文本时也会出错，尤其是在读一些陌生领域的文字时。比如新闻播音员用机械的声音播报，其中一个原因就是他们不必完全理解新闻内容。 所以在韵律的掌控上可能是TTS系统下一步主攻的方向。...研究人员将「人类水平」定义为：如果一个TTS系统生成的语音的质量分数与相应的人类录音在测试集上的质量分数之间没有统计学上的显著差异，那么这个TTS系统在这个测试集上达到了人类水平的质量。...以往的相关工作主要是在字符或者词级别进行预训练，然后将预训练的模型应用于音素编码器，结果导致了训练测试不一致的问题，而直接使用音素预训练的相关工作往往由于音素词汇量太小，实际性能主要受到容量限制。
Redis开发与运维学习笔记---(11) Redis开发与运维中遇到的问题 之前的文章中，我们讲述了redis的复制机制，通过复制，数据可以被备份，然后这些备份的副本可以用来做读写分离、负载均衡、故障转移等...3、从节点故障 首先来看复制数据延迟： redis复制数据延迟主要是异步复制导致的，延迟取决于网络带宽和命令阻塞情况，比如刚在主节点写入数据之后，立刻在从节点读取数据，可能会出现读取不到的问题。...注意，如果此时主节点上数据大量超时，主节点的采样速度跟不上过期速度，而且主节点没有读取过期键的操作，那么从节点将无法收到del命令。此时从节点上将会读取到已经超时的数据。...2 主从配置不一致 主从配置不一致有时候会造成主从的数据不一致，例如maxmemory等参数，如果不一致(假设从库的参数较小)，当复制的数据量超过从节点的maxmemory时，复制仍然会进行，但是主从的数据已经不一致了...，那么其他从节点将共享这份RDB快照，但是虽然是共享，同时向多个从节点发送RDB快照会使得主节点的网络带宽消耗严重，造成主节点延迟变大。
Redis作为缓存和数据库的数据一致性问题在使用 Redis 作为缓存时，一个常见的问题就是数据一致性。当数据库中的数据被修改时，缓存中的数据也可能不再准确，从而导致缓存和数据库之间的数据不一致。...数据更新操作数据更新操作通常是对数据库执行 UPDATE 操作，但这时我们需要在更新数据库的同时，确保 Redis 中的缓存数据能够同步更新或删除，从而避免缓存与数据库数据不一致。...我们来看看这两种方案的优缺点。情景1：更新缓存引发的数据不一致 假设用户修改了自己的用户名，修改了一次后不满意，再次修改。最终显示的却是第一次修改的用户名，而第二次修改的结果没有反映出来。...线程 B 读取缓存时，发现缓存已被删除，因此去查询数据库并读取了旧数据。在线程 B 查询并更新缓存时，线程 A 的数据库更新操作才完成，导致缓存中保存的是旧值，而数据库中的数据是新值。...线程 B 完成其操作后，仍然将数据库中的旧值写入缓存，造成缓存中的数据与数据库中的数据不一致。尽管缓存操作通常快于数据库操作，这种问题的发生概率较小，但它仍然可能发生。
可能会出现的问题 （1）一个最可能出现的问题就是，上面的语句[/usr/local/bin/python /root/python_scripts/parse_log.py > /root/results.../test.txt &] 在shell中执行没有问题，但是在crontab中却不能执行，并可能提示某些依赖的module无法导入：importError: No module named .... ...产生这个问题的最可能的原因是，crontab和shell中执行python时的版本不一致。...我们发现crontab和shell执行python时引用的版本不一致，而提示无法加载的模块可能在某个版本之后才新增进来的，因此出现了无法加载模块的问题。 ...代码示例： 这次写的的代码如下： 一、读取txt文件 #!
如下两图所示： 无法事务保持一致 所以说这个时间窗口是没办法完全消灭的，除非我们付出极大的代价，使用分布式事务等各种手段去维持强一致，但是这样会使得系统的整体性能大幅度下降，甚至比不用缓存还慢，这样不就与我们使用缓存的目标背道而驰了吗...不过虽然无法做到强一致，但是我们能做到的是缓存与数据库达到最终一致，而且不一致的时间窗口我们能做到尽可能短，按照经验来说，如果能将时间优化到 1ms 之内，这个一致性问题带来的影响我们就可以忽略不计。...100->98->99，也就是数据库与缓存的不一致。...——[T2,T3)的窗口 ，可能会被别的线程读取到老值。...而在开篇的时候我们说过，缓存不一致性的问题无法在客观上完全消灭，因为我们无法保证数据库和缓存的操作是一个事务里的，而我们能做到的只是尽量缩短不一致的时间窗口。
合并复制：指两个数据库之间有任意一个数据库更新 就会使另一个数据库随之更新, 安全性差, 通常较少使用。...订阅端配置： 1、新建订阅 选择客户端作为订阅服务器 此处输入发布服务器的用户名，密码 2、刷新数据库即可出现同步结果；数据量大的话同步时间会相对长些 说明： 1、发布与订阅都不能用...发现有这两种情况： 1）自己本身的计算机名称修改过，导致与服务器不一致。...，如果两者不一致，就需要修改。...因为主体 “dbo” 不存在 解决： USE mete_data; EXEC sp_changedbowner ‘sa’; 4、有时候客户端和服务器不在同一个局域网里面,这时候很可能无法直接使用服务器名称来标识该服务器
此外，Dora 提供了一个简单的界面，用于在我们转换数据时保存数据快照，并以其独特的数据版本控制功能与其他 Python 包区别开来 Seaborn 在前面，我们讨论了可视化数据以揭示数据缺陷和不一致的重要性...Python 开发人员来说，这个过程可能往往会比较困难。...（与标准 Python 库不同），并且默认为 UTC。...用户名 电话号码 密码/用户名组合 社会安全号码 Tabulate 只需调用一个函数，Tabulate 就可以使用我们的数据创建小型且有吸引力的表格，由于具有数字格式、标题和小数列对齐等许多功能，这些表格具有很高的可读性...，Imblearn 将梳理完美的数据并删除数据集中的缺失、不一致或其他不规则数据 总结 我们的数据分析模型取决于我们输入的数据，并且我们的数据越干净，处理、分析和可视化就越简单，善于利用工具，会使我们的工作更加轻松愉快
如下两图所示： 无法事务保持一致 所以说这个时间窗口是没办法完全消灭的，除非我们付出极大的代价，使用分布式事务等各种手段去维持强一致，但是这样会使得系统的整体性能大幅度下降，甚至比不用缓存还慢，这样不就与我们使用缓存的目标背道而驰了吗...不过虽然无法做到强一致，但是我们能做到的是缓存与数据库达到最终一致，而且不一致的时间窗口我们能做到尽可能短，按照经验来说，如果能将时间优化到 1ms 之内，这个一致性问题带来的影响我们就可以忽略不计。...那么—— updateMySQL(); updateRedis(key, data); 就可能出现：数据库的值是 100->99->98，但是缓存的数据却是 100->98->99，也就是数据库与缓存的不一致...——[T2,T3)的窗口 ，可能会被别的线程读取到老值。...而在开篇的时候我们说过，缓存不一致性的问题无法在客观上完全消灭，因为我们无法保证数据库和缓存的操作是一个事务里的，而我们能做到的只是尽量缩短不一致的时间窗口。
此外，Dora 提供了一个简单的界面，用于在我们转换数据时保存数据快照，并以其独特的数据版本控制功能与其他 Python 包区别开来 Seaborn 在前面，我们讨论了可视化数据以揭示数据缺陷和不一致的重要性...Python 开发人员来说，这个过程可能往往会比较困难。...（与标准 Python 库不同），并且默认为 UTC。...用户名 电话号码 密码/用户名组合 社会安全号码 Tabulate 只需调用一个函数，Tabulate 就可以使用我们的数据创建小型且有吸引力的表格，由于具有数字格式、标题和小数列对齐等许多功能，这些表格具有很高的可读性...，会使我们的工作更加轻松愉快 虽然上面总结的工具不可能包含所有的数据清洗工具，但是我们只要选择适合我们的就可以了，希望今天的分享能够帮助到你~ 好了，今天分享就到这里，如果大家觉得满意请务必点个赞 +
国内低代码平台的现状 国内低代码平台，基本都包含一个可视化的设计器，通过可视化定义UI，工作流和数据模型。通过拖拉来编程。然而项目本身的复杂性是无法通过拖拉来避免的。...这里数据就出现了不一致的情况！ 先删缓存，再更新数据库 这种情况也有可能会有脏数据。...例如： 请求 A 删除缓存 请求 B 要读取缓存失败 请求 B 更读取数据库中的旧值 请求 B 将旧值写入缓存 请求 A 将新值更新到数据库 在这种情况下，缓存中的数据就和数据库中的不一致了！...例如： 当请求 A 读取数据时，缓存恰好被删除，A 只能读取数据库 请求 B 更新数据库 请求 B 更新数据库 请求 A 将查询的旧值写入缓存 在这种情况下，缓存中的数据就和数据库中的不一致了！...此外还有缓存更新失败、删除失败、数据库保存失败，都有可能影响到缓存数据和数据库不一致的问题 结论：即使是通过编程来实现上面的业务需求，都是非常复杂的事情！通过拖拉来实现这种业务是绝对不可能的事！
解释“恐怖谷”效应成因的角度很多，这里主要介绍最核心的三种。 一种解释是“认知失调”。 简单来讲，就是“预期”和“真实”情况不一致导致认知冲突。...2011年，加州大学圣地亚哥分校的认知科学家艾斯•塞金（Ayse Saygin）通过脑成像实验发现，人们在观看仿真机器人的活动影像时，大脑与运动感知相关的区域活动会比观看人类和普通机器人更加活跃。...仿真机器人却不同，他们外观酷似人类，动作却和机器人相同，这在我们头脑中造成了与预期不符的矛盾，从而要调动更多的大脑区域来协调这些矛盾。 这一结果正好可以佐证“认知失调”这一解释。...即当我们看到一个既像人又不像人的个体时，无法很好地感受和理解对方的情绪和情感状态，我们的“共情”能力出现了障碍，这让我们感觉很不舒服。...研究人员认为，这可能是因为当他们觉得电脑是主动表现出同情、困扰等情绪/情感时，会觉得不安，甚至恐惧，担心人类的独特性和掌控权会受到威胁。
但是，如果 Redis 和数据库之间的数据不一致，可能会导致一些问题，例如数据丢失、脏数据等。因此，如何保证 Redis 和数据库数据一致性是一个重要的问题。...然而，如果执行 update_db 操作后出现故障，而 update_redis 操作没有执行，则会导致 Redis 和数据库之间的数据不一致。...此时，如果客户端从 Redis 中读取数据，可能会读取到旧数据，从而影响业务正常运行。 解决方法： 为了解决这个问题，我们可以采用一种简单有效的方法：在更新数据库时同时更新 Redis。...缺点是可能会降低系统的并发性能，因为每个更新操作都需要等待事务完成。 假设我们有一个用户信息存储在数据库和 Redis 中，包括用户名和年龄。...虽然在某些情况下可能会降低系统的并发性能，但其优点是易于实现和维护。
对于读多写少的业务模型，由于操作MySQL和Redis并非天然的原子操作，会造成数据的不一致，需要特殊处理。 ? 读取过程示意： ?...歌单是网易云的运营同学配置的，作为用户我们是无法修改的歌单的内容的，所以这是个非常典型的读多写少的场景。...假如因为版权问题，运营删除了一首歌，此时更新了MySQL，但是Redis中的数据并没有及时被更新，那么就会有一少部分用户在歌单中看到本已被删除的歌曲，点击时可能无法播放等。...另外，我们需要尽量保证Redis中的数据都是热数据，update每次都会使得数据驻留在Redis中，或许这是没有必要的，因为这些可能是冷数据，至于要加载哪些数据，还是交给后面的请求比较合适，各司其职。...=20; 这个方案听着还不错的样子，但是读写请求都是并发的，先后顺序完全无法预测，甚至后发出的请求先处理完成，也是很常见的。
新的需求出现后都需要几天，甚至是几周的时间，使用腾讯云TTS之后，声音合成的工作可以缩短到小时级别。...2.快速应对动态文本 新闻APP播报及浏览器内容播报等场景，文本变化多样，不可能通过人工朗读的方式来实现语音播放，但应用了腾讯云TTS之后，就使得动态文本的朗读变成了可能。...3.打通人机交互的闭环，实现以假乱真的人机沟通效果 已经在使用合成效果不佳的客户，他们的用户通常因为TTS发声人声音僵硬，朗读不流畅等原因不愿意与机器人继续交流。...使用腾讯云TTS之后，他们的用户通常较难分辨发声人是真人还是机器人，使得人机交互的体验更好，用户更愿意与机器人交流 。...接入SDK，提供了 ios，android，c++，java，python，php等接入SDK。
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