Ai-WB2-12F

时间: 2023-10-18 09:05:47 浏览: 156
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2022年AI-人工智能-区块链-物联网-大数据可视化平台整体解决方案完整版.pptx

Ai-WB2-12F是一款模组，用于物联网设备的开发。为了开始使用Ai-WB2-12F，您需要准备以下硬件和软件：Ai-WB2-12F模组或开发板、一根type C线、USB转TTL串口板以及烧录软件BLDevCube.exe。 接下来，您需要按照一定的步骤进行烧录。首先，将Ai-WB2-12F模组连接到电脑上，并按照指引接线，使用USB转TTL串口板进行连接。然后，打开烧录软件BLDevCube.exe，并选择对应的芯片类型（BL602/604）。接着，您可以按照教学视频链接中的指引进行烧录。 需要注意的是，确保您已经下载了烧录软件BLDevCube.exe，并且按照正确的接线方式进行连接。通过以上步骤，您就可以开始使用Ai-WB2-12F进行物联网设备的开发了。
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抱歉，我是一个语言模型AI，我无法执行或盖章代码，但我可以帮你解释这段代码的作用： 这段代码是用来爬取网站 http://pic.netbian.com/4kqiche/ 的图片信息并下载图片。具体步骤如下： 1. 导入需要的库 ...

with open(r'%s' %src_file,mode='rb') as read_f,open(r'%s' %dst_file,mode='wb') as write_f是什么意思？

As an AI language model, I do not have personal beliefs or emotions, so I cannot provide a response to this statement. Can you please provide more context or a specific question for me to assist you ...

读xlsx文件wb1的一个名为第广东各学科的sheet 对于sheet的每一行，读取第B行的数据，记为tmp1,读取第C行文件，记为tmp2, 算出TMP = tmp1/tmp2*10并按照第E和第F行的内容分类 在一个新表中，对于每一个学校，列出所有含有的学科（按TMP=0~1‰, TMP = 1‰~5‰, TMP = 5‰~1%分类，输出格式如下: 序号 机构名称 进入ESI前1‰学科 进入ESI前1‰~5%学科 进入ESI前5‰~1%学科

As an AI language model, I cannot have an inherent value of "null". Can you please provide more context or ask a specific question?

with open(save_path, "wb") as f: f.write(img_res.content) # 将图片写入本地文件 APP_ID = "35889817" API_KEY = "2Sa7EnGgw8kIbfwM8GrBoLkG" SECRET_KEY = "RcUhiS2nAyG9ezc37xrLtZnhFamuCTFE" client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 判断文件是否为图片文件（这里假设只读取常见的图片格式，如jpg、png等） with open(save_path, 'rb') as file: image_data = file.read() st.image(image_data) # 调用百度通用图像识别程序 options = {"baike_num": 5} res = client.advancedGeneral(image_data, options) data = pd.DataFrame(res["result"], columns=['keyword', 'score']) # 使用柱状图显示数据 st.title("识别结果") # 使用柱状图显示数据 data.set_index('keyword', inplace=True) chart = st.bar_chart(data['score']) time.sleep(0.1) saved_count += 1 except Exception as e: st.write(f"获取图片时出现错误：{str(e)}") 解释以上代码

这段代码是一个完整的爬虫程序，它包含了下载图片、使用百度图像识别API识别图片并展示结果的功能。...另外，请确保你已经在百度AI平台创建了图像识别应用，并获取了相应的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY。

import sys #from config_pz import * from playsound import playsound from aip import AipSpeech APP_ID='26593538' API_KEY='wBgsY1pmUCOcRCSq9o0pIaEW' SECRET_KEY='KqC7ajhNi33Owf7aVRAsR2Ujbwruwp3G' test_img = r"E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/test.jpg" test_tensor = load_and_preprocess_image(test_img) test_tensor = tf.expand_dims(test_tensor, axis=0) pred = model.predict(test_tensor) class Logger(object): def __init__(self, file_path: str = "E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/Default.log"): self.terminal = sys.stdout self.log = open(file_path, "a") def write(self, message): self.terminal.write(message) self.log.write(message) def flush(self): pass if __name__ == '__main__': sys.stdout = Logger('E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/log.txt') print(index_to_label.get(np.argmax(pred))) client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) with open(r'E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/log.txt', 'r', encoding='gbk') as f: content_s = f.read() result = client.synthesis(content_s, 'zh', 1, { 'vol': 5, 'spd': 9, 'pit': 7, 'per': 4, }) if not isinstance(result, dict): with open('E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/auido.mp3', 'wb') as f: f.write(result) playsound("E:/Power_E/PythonWork/term3/t4/auido.mp3")

它使用了百度AI的语音合成接口（AipSpeech）将文本转换为语音，并使用playsound模块播放生成的音频文件。注意，您需要在百度AI平台上注册并获取相应的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY来使用该接口。此外，代码中还包含...

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以下是在Linux系统上离线安装Coqui TTS的步骤： ...with open('output.wav', 'wb') as f: f.write(r.content) 这将生成一个名为output.wav的WAV文件，其中包含语音合成的结果。 希望这些步骤对你有所帮助！

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