结合实际的应用场景，本次主要关注在纯CPU场景下，对于中文文本的合成效果（人声自然）与合成效率（时间短）两个方面。以下将通过对eSpeak，ChatTTS，CoquiTTS这三种语音合成TTS服务离线部署测试，分析三种方案的优劣。

以前在写 SpringBoot 全栈开发的系列文章中全栈开发之后端脚手架：SpringBoot集成MybatisPlus代码生成，分页，雪花算法，统一响应，异常拦截，Swagger3接口文档，有提到对后端接口的响应数据进行统一的封装，方便前端或者第三方进行数据获取与对接工作；统一响应一般包含状态码、消息内容、数据内容等。这里对 2017 年写的一个基于 Node.js 的 Express.js 框

Problem上次在线上部署了 Django 项目，原本以为通过 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 启动项目就完成了Django的部署，那可真是太天真了。。这个项目作为独立的服务，单独部署在另外一台服务器上，过了一段时间，测试反映这个项目访问不到内容，到线上查看服务正常启动，但是就是没有响应，然后就重启了。。经过两三次这样的过程，才意识到部署可能有..

背景以前做的一个基于 Wechaty 的客户端应用，最近更新个功能，涉及到提示语音的播放，由于要实现对附近人员的提醒，要求自动播放音频，可人工操作关闭。但是实际开发中，发现 Chrome 浏览器无法自动播放音频，经过查询，发现是 Chromium 本身做了限制。版本信息：wechaty@0.14.1，puppeteer: ^1.2.0；音频播放用的是jquery.jplayer.min.js；解决

在一台装有 CentOS6.10 操作系统的主机上安装 ClickHouse。最后选择离线安装低版本 ClickHouse19.9.5.36 ；此外，系统还挂载了一个600G的数据盘，就修改 ClickHouse 的默认数据存储目录，将数据和日志放到数据盘中；配置了远程访问与密码，通过命令行客户端建立连接，最后建库建表。ClickHouse 服务成功启动后，后续就可以把我们关系型数据库中的大量数据

综上，我们通过Python爬取上市公司利润表数据：数据抓取、数据入库与数据可视化一气呵成，体验了Python在爬虫和数据可视化方面具有简单易学、强大的库和框架支持、多线程和异步支持、数据处理能力强等优势。这次实践用到的 Python 库如下：requestsBeautifulSoup4jsonmatplotlibpandaspymysql

你是不是也有私有化部署大模型的需求？如今有了Ollama，HuggingFace，ModelScope等开源平台，我们可以非常方便地搭建一个属于自己的大模型，如果网速给力，真是分分钟~~。简单起见，这篇文章仅用到了Ollama官方提供的一个2G大小的模型：llama3.2（3B），后续还可以私有化部署通义千问（Qwen）、智谱AI（glm）等知名大模型。在一台纯CPU的虚拟机上部署Ollama与O

今天来实践一下MQTT数据发送/EMQ数据发送组件。先借助 ETLCloud 的库表输入组件获取 ClickHouse 的数据，然后将数据流以 MQTT 协议直接发送到指定 topic 中，实现发送指令或数据到物联网设备(EMQ兼容)；在实际的物联网场景中，我们有时会向部分客户端设备批量发送消息或指令，实现远程配置与控制操作。主流的 MQTT Broker 有： Mosquitto , EMQ ,

作者：牛晓青背景我们的项目涉及物联网相关业务，由于一开始的年少无知，传感器数据采用了 MySQL 进行存储，经过近两年的数据累积，目前几个核心表单表数据已过亿，虽然通过索引优化、 SQL 优化以及读写分离等措施，勉强满足基本的查询，能在秒级给出数据；但是数据量还在持续增加，当面对用户多维度的统计需求，在实现上、效率上总是那么不尽如人意。。大概是2021年的6月份，一次偶然的机会，我在一个技术交流群

这两天体验了下最新生产力工具Cursor，基于最新的 GPT-4 大模型，目前免费，国内可访问，不限次数，你确定不来体验一把？以下通过12个简单的问题，从*语言支持*、*语法支持*、*业务场景*、*代码解释*、*代码优化*等方面来体验一把这个编程生产力利器。理论上，对于复杂的任务，只要分解到GPT能够理解的那一步，都可以胜任。程序员的AI助手，自然语言编程真的来了。至于下面生成的代码能不能用，还需