
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
一旦函数引用发生变化,动画系统会误判为 “新的动画任务”,从而重置当前动画进程。在未使用useCallback的情况下,组件每次重新渲染时,定义在函数组件内部的动画相关函数(如插值函数、动画触发函数)都会被重新创建,即使这些函数的逻辑并未发生变化。在上述代码中,fullMessage的更新会触发组件重渲染,导致startFade函数重建,进而触发useEffect的依赖变化,最终引发 “重渲染→函
在声纹识别技术的实际落地中,前端实时音频流的处理质量直接决定了整体识别效果。选择合适的工具库、设计高效的处理流程,是平衡实时性、准确性与用户体验的关键。本文将详细拆解基于 recorder-core 实现实时音频流声纹识别的完整方案,为技术选型与工程落地提供参考。在前端音频处理工具中,recorder-core 并非唯一选择,但在声纹识别场景下,其特性与需求的高度匹配性,使其成为优先方案。基于 r
当前,以GPT系列、BERT、LLaMA等为代表的大模型,正深刻改变着人机交互与产业升级的模式。这些模型之所以能理解复杂指令、生成连贯内容,核心是基于Transformer架构,通过海量数据训练掌握语言规律与世界知识,再以特定流程完成输入处理与结果生成。此外,随着技术发展,大模型的原理也在向多模态扩展。其核心思路是将图像、音频等非文本数据转化为统一格式的向量,再融入Transformer架构,实现
mediapipe: MediaPipe 是一个基于图形的跨平台框架,用于构建多模式(视频,音频和传感器)应用的机器学习管道 - Gitee.com。现在master分支最新的有些模型没了,可以去历史的标签里面找 历史版本的 看模型还在吗。Mediapipe 的某些模型,网络下载不来可以去gitee找找看。
浏览器插件形式的爬虫虽然能模拟部分浏览器环境,但网站通过多维度特征(请求头、行为、JS执行、设备指纹等)的交叉验证,仍能有效识别。未经允许的爬虫可能违反网站robots协议或法律规定,使用时需遵守相关规则。
本地 连接docker的mongo, 要加directConnection=true 参数。mongo psql用docker的。fastGpt 本地运行。
Custom Python Node(自定义 Python 节点)功能:编写自定义 Python 代码逻辑(如复杂数据处理、专属工具调用),支持导入第三方库(如 pandas、requests),灵活扩展节点能力。Community Nodes(社区节点)功能:LangFlow 社区贡献的第三方节点(如特定 API 对接、行业专属工具),可通过插件市场安装使用。
规则约定:通过告诉大模型“必须输出 JSON 格式字符串”;文本清理:处理大模型输出的冗余内容(代码块、多余字符),确保输入符合json.loads要求;结构化转换:用json.loads将字符串转成 JSON/dict/Pydantic 模型,让程序可直接使用。先“教”大模型按格式输出,再“清理+解析”字符串,最后转成结构化 JSON 数据。
LangChain 不是替代 LLM,而是让 LLM “更有用”—— 它把 LLM 从“单轮文本生成工具”升级为“能联网、能操作工具、能记忆、能处理复杂流程的 AI 应用核心”。无论是快速搭建一个聊天机器人,还是开发企业级的私有文档问答系统,LangChain 都是目前最主流的选择之一。
vs2017 新建项目没有 c#







