freeswitch websocket Demo

时间: 2023-06-23 14:43:02 浏览: 63
Here is a simple demo of how to use WebSockets with FreeSWITCH using the mod_verto module: 1. First, you need to configure FreeSWITCH with mod_verto as described in my previous answer. 2. Next, create a simple HTML file with the following code: ``` <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>FreeSWITCH WebSocket Demo</title> <script src="https://freeswitch.org/stash/projects/FS/repos/freeswitch/raw/libs/verto/js/verto-min.js"></script> <script> var verto = new Verto({ login: "1000", passwd: "1234", socketUrl: "wss://your.freeswitch.server:8082", tag: "webcam" }); verto.connect(); </script> </head> <body> <h1>Welcome to the FreeSWITCH WebSocket Demo</h1> </body> </html> ``` Replace "your.freeswitch.server" with the hostname or IP address of your FreeSWITCH server. 3. Open the HTML file in a web browser. You should see the "Welcome to the FreeSWITCH WebSocket Demo" message. 4. Open the FreeSWITCH console and type the following command to make a test call: ``` originate sofia/internal/1000 &echo() ``` You should hear a ringtone in the web browser. 5. Answer the call by typing the following command in the FreeSWITCH console: ``` uuid_answer <UUID> ``` Replace "<UUID>" with the UUID of the call, which you can find in the FreeSWITCH console. 6. You should now hear audio from the call in the web browser. This is just a simple demo to get you started with WebSockets and FreeSWITCH. You can find more information about mod_verto and how to use it in the FreeSWITCH documentation.

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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