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纯CPU环境离线部署语音合成TTS服务(支持中文)技术选型:eSpeak,ChatTTS,CoquiTTS

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。

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开源BI工具Metabase极简实践:30分钟实现诗词数据分析看板

本文介绍了开源商业智能工具Metabase的技术特点及其在古诗词数据库分析中的应用。Metabase采用Clojure+Java技术栈,支持多数据源查询与可视化,降低了数据分析门槛。文章展示了基于唐诗宋词数据库(包含诗歌、作者、诗经等5张表)构建的Dashboard效果图,并详细列出了各表结构(如poetry表含id、title、content等字段)。通过该案例,体现了Metabase在非结构化

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#数据分析
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

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

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#python#爬虫#matplotlib
开源BI工具Metabase极简实践:30分钟实现诗词数据分析看板

本文介绍了开源商业智能工具Metabase的技术特点及其在古诗词数据库分析中的应用。Metabase采用Clojure+Java技术栈,支持多数据源查询与可视化,降低了数据分析门槛。文章展示了基于唐诗宋词数据库(包含诗歌、作者、诗经等5张表)构建的Dashboard效果图,并详细列出了各表结构(如poetry表含id、title、content等字段)。通过该案例,体现了Metabase在非结构化

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#数据分析
基于ETLCloud的MQTT数据发送组件实现与BifroMQ连接并发送数据到物联网设备

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 ,

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#物联网
工业互联网:常用的MQTT客户端与Broker

作为物联网终端数据上云协议事实上的标准,当涉及到 MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)协议时,目前有许多不同的 Broker 和客户端工具可供选择。本文简要罗列下常见的 Broker 和客户端工具,以及可供测试的开放 Broker 地址。

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TDengine极简实战:从采集到入库,从前端到后端,体验物联网设备数据流转

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

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开发环境方式启动Django,一段时间后应用没响应了。。

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..

LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的Agent与Flux.1打造专属文生图智能体

介绍了如何使用Dify平台结合Qwen2.5(7B)模型和Flux.1文生图工具,打造一个专属的文生图智能体(Agent),实现了中文输入到高质量图片生成的功能。文章详细说明了从创建应用、配置工具、编写提示词到实际使用的完整流程,并展示了多个成功的文生图示例。主要技术要点:1. 使用Dify的Agent功能作为基础框架2. 集成SiliconFlow的FLUX.1-schnell作为文生图工具3.

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#人工智能
LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的工作流编排打造专属AI诗词数据分析师

本文通过使用Dify平台的工作流编排功能,结合阿里百炼的大型语言模型(如qwen2.5-14b-instruct等),成功打造了一个专属的AI数据分析师。能够根据用户提供的自然语言问题生成对应的SQL查询语句,并通过部署好的API服务执行这些查询,最终由另一个LLM节点对查询结果进行专业的数据分析和可视化展示。可以统计创作唐诗最多的作者、分析唐诗中特定元素的出现频率,以及联合查询作者信息与作品数量

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#DeepSeek#数据分析
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