L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Sélectionnez la méthode de journalisation: au stade précoce, vous pouvez utiliser l'erreur intégrée_log () pour PHP. Une fois le projet élargi, assurez-vous de passer à des bibliothèques matures telles que Monolog, prendre en charge plusieurs gestionnaires et niveaux de journal et assurez-vous que le journal contient des horodatages, des niveaux, des numéros de ligne de fichiers et des détails d'erreur; 2. Structure de stockage de conception: une petite quantité de journaux peut être stockée dans des fichiers, et s'il existe un grand nombre de journaux, sélectionnez une base de données s'il existe un grand nombre d'analyses. Utilisez MySQL / PostgreSQL sur des données structurées. Elasticsearch Kibana est recommandé pour semi-structuré / non structuré. Dans le même temps, il est formulé pour les stratégies de sauvegarde et de nettoyage régulières; 3. Interface de développement et d'analyse: il devrait avoir des fonctions de recherche, de filtrage, d'agrégation et de visualisation. Il peut être directement intégré à Kibana ou utiliser la bibliothèque du graphique Framework PHP pour développer l'auto-développement, en se concentrant sur la simplicité et la facilité d'interface.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Le c?ur de l'utilisation de PHP pour combiner l'IA pour réaliser un digest automatique est d'appeler les API de services AI, tels que les services NLP à plateforme OpenAI ou Cloud; 2. 3. Le digest peut filtrer efficacement les informations, améliorer la lisibilité, aider à la gestion du contenu et s'adapter à la lecture fragmentée; 4. La sélection d'un modèle nécessite une prise en compte du type abstrait (extrait ou généré), le co?t, la prise en charge du langage, la facilité d'utilisation du document et la sécurité des données; 5. Les défis courants incluent la limitation des taux, le délai d'expiration du réseau, la limite de longueur de texte, le co?t hors de contr?le et les fluctuations de qualité. La stratégie de réponse comprend le mécanisme de réessayer, la file d'attente asynchrone, le traitement des blocs, les résultats du cache et les mots invites d'optimisation.

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.