小编Har*_*art的帖子

我正在尝试将我的 Poetry 版本更新到 1.2.*，但是在运行时poetry self update出现错误Could not find poetry-1.2.2-linux.sha256sum file...我不知道如何尝试将 Poetry 更新到希望存在校验和的早期版本。

我需要在 Google Compute Engine 上的虚拟机中设置环境变量。我需要设置的变量被调用"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"，根据 Google 文档，我需要将其值设置为 json 文件的路径。我有两个问题：

1：我可以在 GCP 上的 Google Compute Engine 界面中设置此变量吗？

2：我可以使用System.Environment.SetEnvironmentVariable("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS", Resources.googlecredentials.credentials);吗？每当我尝试在本地计算机上设置此变量时，我都会使用此技术，但我将值设置为文件的路径（本地目录）。但是，因为我现在使用的是虚拟机，所以我想知道，我可以将环境变量设置为资源文件的实际内容吗？有利的是，这允许我将凭证嵌入到实际的应用程序本身中。

干杯

用于获取两个字符串之间相似度百分比的最佳算法是什么。到目前为止我一直在使用 Levenshtein，但这还不够。Levenshtein 给了我差异的数量，然后我必须尝试通过执行以下操作将其计算为相似度：

100 - (no.differences/no.characters_in_scnd_string * 100)

例如，如果我测试与"ab"的相似度"abc"，我会得到大约 66% 的相似度，这是有道理的，因为与"ab"的相似度为 2/3 "abc"。

我遇到的问题是，当我测试 时"abcabc"，"abc"我得到 100% 的相似度，正如"abc"中完全存在的那样"abcabc"。然而，我希望答案是 50%，因为 50% 与..."abcabc"相同。"abc"

我希望这是有道理的......第二个字符串是不变的，我想测试不同字符串与该字符串的相似度。我所说的相似，是指"cat dog"尽管"dog cat"词序不同，但具有极高的相似性。

有任何想法吗？

标题说明了一切。

我尝试将 json 文件上传到 azure 存储并在应用设置下设置 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量时引用了它的 url，但是在远程调试站点时，显然 url/目录不是可接受的格式。我也无法在本地存储 json 文件，因为该网站对我的 C 驱动器目录一无所知。

我应该在哪里存储这个文件，以便我可以将我的 azure 站点的 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量设置为 json 文件的目录？

Google Speech API 的SingleUtterance工作原理是什么？根据文档，这是谷歌确定说话者何时说出单个话语的方式。我明白它的作用，但我想知道如何？API 是否只是等待一段时间的“无语”音频？如果是这样，无声音频持续多长时间会触发话语结束？

它是否有其他类型的 AI 算法可以帮助确定某人何时停止说话？

谢谢

在 Dialogflow 中，我有一个包含两个input contexts. 我希望在context存在任何一个时触发意图。但目前，intent只有当两者contexts都存在时才会触发。我该怎么办？

在 Dialogflow 中，通过扩展设置为自动化的“训练实体”的最佳方法是什么。在训练短语中添加实体与在实体屏幕中简单地添加示例值之间有什么区别吗？Dialogflow 培训是否比另一个更重视？创建实体时需要至少添加一个值。

那么我是否应该只添加一个值，然后将其余值添加为给定意图的训练短语中的亮点？或者我应该在创建实体时添加尽可能多的值。

我希望这是有道理的。

我正在从从 URL 下载的 wav 音频中读取字节。我想将这些字节“重建”为 .wav 文件。我尝试了下面的代码，但生成的文件几乎是静态的。例如，当我下载自己说话的音频时，生成的 .wav 文件只是静态的，但是当我知道音频应该播放我的声音时，我可以听到轻微的改变/失真。我究竟做错了什么？

from pprint import pprint
import scipy.io.wavfile
import numpy

#download a wav audio recording from a url
>>>response = client.get_recording(r"someurl.com")
>>>pprint(response)
(b'RIFFv\xfc\x03\x00WAVEfmt \x10\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x80>\x00\x00'
 ...
 b'\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff'
...
 b'\xea\xff\xfd\xff\x10\x00\x0c\x00\xf0\xff\x06\x00\x10\x00\x06\x00'
 ...)

>>>a=bytearray(response)
>>>pprint(a)
bytearray(b'RIFFv\xfc\x03\x00WAVEfmt \x10\x00\x00\x00\x01\x00\x01\x00'       
      b'\x80>\x00\x00\x00}\x00\x00\x02\x00\x10\x00LISTJ\x00\x00\x00INFOINAM'
      b'0\x00\x00\x00Conference d95ac842-08b7-4380-83ec-85ac6428cc41\x00'
      b'IART\x06\x00\x00\x00Nexmo\x00data\x00\xfc\x03\x00\xff\xff'
      b'\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff'
      ...
      b'\x12\x00\xf6\xff\t\x00\xed\xff\xf6\xff\xfc\xff\xea\xff\xfd\xff'
      ...)

>>>b = numpy.array(a, dtype=numpy.int16)
>>>pprint(b)
array([ 82,  73,  70, ..., 255, 248, 255], dtype=int16)

>>>scipy.io.wavfile.write(r"C:\Users\somefolder\newwavfile.wav", 
16000, b)

我正在尝试为我的计算引擎实例创建 Google 托管 SSL 证书。但是，我需要输入域。问题是，我没有与我的实例关联的域，我只有它的外部 IP 地址。

如何将我的实例的 IP 地址用于证书，或者如何将其与域相关联？

我有一个清单l = [1, 2, 3]，我想要l[2->infinity] == 3。基本上看起来像[1, 2, 3, 3, 3, 3, ...]。我试过了：

[1, 2, *3]

要么

[1, 2, 3, ...]

无论如何，是否要为一系列索引添加“默认元素”？

澄清度

我不想重复元素n时间，因为我无法在列表的长度之外进行索引。我实际上想为的所有索引提供一个值2->infinity。该索引范围的某种默认值。

我试图使用文本编写器将文本写入.NET Core中的文件.以下代码不会向文件输出任何内容:

TextWriter writer = File.CreateText(@"...txt");
writer.Write("Hello World");

但是,这样做:

TextWriter writer = File.CreateText(@"...txt");
writer.Write("Hello World");
writer.Dispose();

这是为什么？这个额外的行告诉程序做什么不同？我不想关闭TextWriter,因为它将编写日志,这些日志在我的应用程序运行时不断且无限期地运行.

如何在应用程序停止运行之前保持打开状态？

UPDATE

所以我想这样做的原因是我使用的SDK将其日志写入TextWriter:

TextWriterLogger(textWriter);
//Creates a logger that writes to a TextWriter. User is responsible for providing an instance of TextWriter that is thread safe.

但是如果我只是将它包含在using语句中,则不会写入日志,因为在它们准备好写入时,将执行using语句并释放TextWriter.

谢谢

一旦我成功加载 TensorflowJS 模型，第一个预测总是有 1-2 秒的延迟。这仅发生在全球第一次预测时。假设我有 2 个模型，我用 进行预测，model 1然后用 进行预测model 2，我将得到第一个预测的延迟，model 1但不是model 2第一个预测。

const prediction = model.predict(X[m][i]).dataSync()[0]

我在预测之前创建所有输入张量，因此延迟必须完全来自预测组件。我假设正在发生某种初始化。如何在第一次预测之前消除延迟/初始化？