使用索引匹配查询 在Kibana中进行查询的时候，建议使用指定索引查询，这样的效率更高，而不建议使用全局查找的方式。...如果要查询1200或者2001，这种模糊匹配的，可以使用通配符，比如 response:*200 或者 response:200* 实例2 message:"hello world yes" 上面这个表达式...在搜索的时候不会区分大小写，也就是说，Hello world YES也是会被搜索出来的； 需要注意，上面的"hello world yes"使用了引号，这样的话，这3个单词会被作为一个词进行查询，不会再进行分词，也就是说匹配的时候只会匹配...hello world yes这样的顺序匹配，而不会匹配出helllo yes world； 实例3 message:hello world 上面这个表达式，针对message字段进行搜索，搜索message...五.总结 KQL还是比较简单地，主要记住KQL匹配时是不区分大小写的，可以使用括号改变匹配优先级； 另外一个要点就是，匹配是 包含，某个字段“包含”某个词，而不是某个字段的值为某个词。
为了达到这个目的，我们需要用单词的所有可能组合去匹配这段音频，然后选择匹配度最高的组合。...匹配算法： 语音识别需要对所有的特征向量和所有的模型做比较匹配，这是一个非常耗时的工作。...而在这方面的优化往往是使用一些技巧，在每一点的匹配时，我们通过保留最好的匹配variants，然后通过它在下一帧产生最好的匹配variants。？...一般来说，很难去获得一个最好的语音匹配结果。所以Lattices就是一个比较好的格式去存放语音识别的中间结果。...语音的优化 随着语音识别技术的发展，最复杂的难题是如何使搜索（也就是语音解码，可以认为是需要匹配尽可能多的语音变体）更加准确和快速。还有在模型并不完美的前提下如何匹配语音和模型。
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。
贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*)"') text1 = 'Computer says "no."'...非贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*?)"') str_pat.findall(text2) ['no.', 'yes.']
SpringBoot正匹配和负匹配 在Spring框架的自动配置中，”Positive matches”（正匹配）和”Negative matches”（负匹配）是用于条件化配置的概念。...Positive matches（正匹配）指的是满足条件的情况。当某个条件（使用@ConditionalOn...注解）得到满足时，相应的自动配置将会生效。...Negative matches（负匹配）指的是不满足条件的情况。当某个条件不满足时，相应的自动配置将不会生效。...这些正负匹配的机制用于根据项目的实际情况自动启用或禁用某些配置，以满足特定的需求。...通过正负匹配的机制，Spring Boot可以智能地自动配置应用程序的各个部分，根据项目的依赖和配置情况来进行灵活的自动装配，提供了方便的开发体验和可扩展性。
以^~ 开头，表示uri以某个常规字符串开头，不是正则匹配 以~ 开头，表示区分大小写的正则匹配; 以~* 开头，表示不区分大小写的正则匹配 以/ 开头，通用匹配, 如果没有其它匹配,任何请求都会匹配到...location匹配规则：“先匹配普通，再匹配正则”，如果先匹配正则，那么会覆盖掉普通匹配。...proxy_pass http://server_pools; } 注：这条规则只有其他不符合要求才能匹配到；将是最后匹配到的，匹配度最低，上面实现的功能是...：比如网站是www.blog.com；后面什么都不输入的时候，其他的规则也不匹配的时候，最后交给负载均衡池的服务器 3、# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索...4.# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 注：只有后面的正则表达式没有匹配到时，这一条才会采用这一条 location ~ /documents/Abc
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）。
plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid) imageio.imwrite('C:/Users/xpp/Desktop/result.png',res) 算法：视差匹配是以图像对中任一幅图像为基准...，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像进行匹配。...从立体图像对中提取包含了场景的距离信息的视差图进行匹配，一直是双目视觉研究中最为活跃的领域。
和 ‘*’ 的通配符匹配。 '?' 可以匹配任何单个字符。 '*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。 两个字符串完全匹配才算匹配成功。...可以匹配 'c', 但第二个 'a' 无法匹配 'b'。...示例 4: 输入: s = "adceb" p = "*a*b" 输出: true 解释: 第一个 '*' 可以匹配空字符串, 第二个 '*' 可以匹配字符串 "dce"....‘*’这些，又不等于s[i]，s从i开始p从j开始无论如何也匹配不上； 剩下就只有p[j] 为 ’*‘这种可能了，依次让p[j] 匹配0个，1个，2个….k个，fun(i, j)的求解就可以转化为求解一系列的...递归的出口： 当p已经没了，但是s还有，该情况无论如何也匹配不上了，返回false； 当p和s都没了 返回true； 当s没了p还有，该情况下只有p的后续全为’*’才能匹配上。
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...本节首先给出学习匹配的正式定义。然后，它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后，它提供了该方向的进一步阅读。 2.1 匹配学习 2.1.1 匹配函数 匹配问题的学习可以定义如下。...2.1.2 匹配学习函数 可以采用监督学习来学习匹配函数f的参数，如图2.1所示。 监督学习的匹配通常包括两个阶段：离线学习和在线匹配。...假设存在一对真正匹配度为r的对象 （x，y）。此外，假设由匹配模型给出的 （x，y）的预测匹配度是 f（x，y）。...逐项损失函数定义为表示真实匹配度和预测匹配度之间差异的度量，表示为 llist（r^，r）。r^中的预测匹配度与r中的真实匹配度越高，则损失函数的值越低。
当我们提到字符串匹配算法，最基本的方法就是所谓的蛮力解法,这意味着我们需要检查每一个文本串中的字符是否和匹配串相匹配。一般来说我们有文本串和一个匹配串(通常匹配串短于文本串)。...我们需要做的就是回答这个匹配串是否出现在文本串中。 概述 字符串蛮力匹配法的原理非常简单。我们必须检查匹配串的第一个字符与文本串的第一个字符是否相匹配，就如下图片所述。...我们通过比较文本串的和匹配串的第一个字符来开始 如果他们不匹配我们移向文本串的第二个字符。现在我们比较匹配串的第一个字符和文本串第二个字符。...如果他们不匹配我们继续向前移动,直到我们遇到一个相匹配的或直到我们到达文本串的最后。 因为文本串第一个字符和匹配串的第一个字符不匹配,我们向前移动到文本串的的第二个字符。...如果文本串的一个字符和匹配串的第一个字符相匹配，我们向前移动到匹配串第二个字符和文本串的下一个字符做匹配 如果仅仅是因为匹配串的第一个字符与文本串的某个字符相匹配,那并不意味着这个匹配串出现在文本串中，
➜ ~ cat a 123 456 222 3312 ➜ ~ awk '/12/' a 123 3312 ➜ ~ awk '$0 ~ /12/' a 12...
相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783 算法：形状匹配是通过
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; bool fl...
一、双目匹配步骤 双目匹配实际操作主要分为4个步骤：相机标定—图像校正—双目立体匹配—获取深度。...^2+2y^2)] 然后进行立体校正，使得左右图像的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面，这样一幅图像上任意像素点与其在另一幅图像上的对应点一定在同一行上，只需要对该行进行一维搜索即可匹配到对应点...双目立体匹配： 双目立体匹配是把左右图像上对应的像素点匹配起来，得到视差图。...由于经过了立体校正后，匹配点是在同一行上的，所以可以在两张图的同一行中查找匹配点，通过匹配点得到每个点的视差d（下文提及）。...2、立体校正 a、原理 立体校正是为了使得左右图像的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面，这样一幅图像上任意像素点与其在另一幅图像上的对应点一定在同一行上，只需要对该行进行一维搜索即可匹配到对应点
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 ?
何为匹配? 就是在一个串中寻找是否和有何目标串相同的真字串。 为什么叫做朴素匹配，我理解的就是这是一种寻常想法，简单粗暴的算法。是一种暴力的算法，不考虑其时间复杂度以及效率。只要达到匹配的目的即可。...= NULL); int i = pos;//从主串的第pos个位置开始匹配 int j = 0;//目标串 int lens = strlen(s); int lensub...目标串回退到下标为0 } } if(j >= lensub) { return i-j; } return -1;//返回`-1`以示未匹配到...} 测似： int main() { char* s = "abcdabad"; char* sub = "aba";//可以看出，在主串的第四个位置可以匹配到 下标从0开始
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。
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