最近CSDN开展了《0元试用微软 Azure人工智能认知服务，精美礼品大放送》，当前目前活动还在继续，热心的我已经第一时间报名参与，只不过今天才有时间实际的试用。目前活动要求博文形式分享试用语音转文本、文本转语音、语音翻译、文本分析、文本翻译、语言理解中三项以上的服务。目前我在试用了 语音转文本、文本转语音、语音翻译 功能后，决定做一个实时语音翻译机，使用后效果是真不错。下面我们看看如何操作吧，首

前面我在《2万字硬核剖析网页自定义字体解析》一文中，讲解了通过图像识别来解析自定义字体，但是图像识别的缺点在于准确率并不能达到100%，还需要二次修改。前面将字体的称为点阵图，其实根据TrueType字体实际采用的技术，称为轮廓图更为合适，所以本文所说的轮廓图就是上篇的点阵图。由于目前几个大厂的网站的自定义字体的轮廓图都是那个固定的顺序，所以上文只处理了所有字体文件轮廓图顺序都一致的情况，并没有继

描述性统计分析描述性统计所提取的统计的信息称为统计量，包括频数与频率，反映集中趋势的均值、中位数、众数和分位数，反映离散程度的极差、方差和标准差，反映分布形状（相对于正态分布）的偏度和峰度。变量分为类别变量和数值变量，类别变量往往被作为维度，数值变量往往被作为指标。类别可以经过特定的转换转换为数值，从而作为指标，数值变量也可以经过特定的分箱或转换转换为文本型变量，从而作为类别或维度。频数与频率最基

作者：小小明在前面的《改变python对象的黑魔法metaclass》一文中，我介绍了使用metaclass自己编写ORM框架的思路。地址：https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/111939998当然python库中这类框架非常多，我们并没有必要自己去实现。ORM框架使用最广泛的就是SQLAlchemy和Django自带的ORM框架，但

在我们日常使用的各种网络请求库都带有timeout参数，超时就不再继续请求了，避免等太久。如果我们自己开发的方法也希望增加这个功能，该如何做呢？答案是线程池futures，为了使用方便，我将其封装成了一个装饰器，代码如下：import functoolsfrom concurrent import futuresimport timeexecutor = futures.ThreadPoolExe

本文从金庸小说数据的采集，到普通的频次分析、剧情分析、关系分析，再到使用词向量空间分析相似关系，最后使用scipy进行所有小说的各种层次聚类。收获多多，干货满满。

作者：小小明简介：Pandas数据处理专家，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。原始需求：例如有一个列表：l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]希望把它转换成下面这种形式：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]使用numpy拉平数组import numpy as npnp.array(l).flatten().tolist()结果：[1,

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作者：小小明给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/is-subsequence要解决这个问题，常规算法是贪心算法

作者：小小明在前面的用Tornado实现web聊天室一文中介绍了python实现websocket的方法，这篇文章将要分享如何用python作为客户端获取websocket接口的数据。前文链接：https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/112386560websocket的使用WebSocket 是一种在单个 TCP/TSL 连接上，进行全