class XFAIUI: def __init__(self, app_id, api_key): self.app_id = app_id self.api_key = api_key self.url = "http://openapi.xfyun.cn/v2/aiui" self.aue = "raw" self.auth_id = "" self.data_type = "text" self.sample_rate = "16000" self.scene = "main" self.result_level = "complete" self.lat = "39.938838" self.lng = "116.368624" self.aiui_headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "Accept": "application/json" }auth_id應該要填什麽

时间: 2024-04-27 08:24:07 浏览: 145
auth_id是用于标识请求的唯一ID,可以填写任意字符串,但建议填写一个具有唯一性的字符串,例如一个UUID。这个字符串在后续的请求中必须保持一致,否则会被认为是新的请求。可以使用Python的uuid库来生成一个UUID,例如: ``` import uuid auth_id = str(uuid.uuid1()) ``` 这样就可以生成一个唯一的字符串作为auth_id了。
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class XFaiuiAPI: def __init__(self, app_id, api_key): self.app_id = app_id self.api_key = api_key self.url = "http://openapi.xfyun.cn/v2/aiui" self.headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "X-Appid": self.app_id, "X-CurTime": "", "X-Param": "", "X-CheckSum": "" }该代码能否用于以下代码from flask import Flask, request, jsonify from iflytek import IflytekNLP # 讯飞自然语言处理 API 的封装类 import pandas as pd app = Flask(__name__)

是的,可以使用。您可以将讯飞自然语言处理 API 的封装类代码放入一个名为 `iflytek.py` 的文件中,然后在 Flask 应用中导入这个类,从而实现调用讯飞自然语言处理 API 的功能。以下是一个示例代码,您可以参考一下: ```python from flask import Flask, request, jsonify from iflytek import XFaiuiAPI # 讯飞自然语言处理 API 的封装类 import pandas as pd app = Flask(__name__) xf_api = XFaiuiAPI("ff76d8e5", "ca01f7ff60c1a357eeca23564b5539b3") # 创建讯飞自然语言处理 API 的封装类实例 @app.route('/text_understand', methods=['POST']) def text_understand(): text = request.json["text"] # 获取文本 res = xf_api.text_understand(text) # 调用文本理解方法 return jsonify({"result": res}) @app.route('/voice_recognize', methods=['POST']) def voice_recognize(): audio_data = request.files["audio"].read() # 获取录音文件数据 res = xf_api.voice_recognize(audio_data) # 调用语音识别方法 return jsonify({"result": res}) @app.route('/voice_synthesize', methods=['POST']) def voice_synthesize(): text = request.json["text"] # 获取文本 res = xf_api.voice_synthesize(text) # 调用语音合成方法 return jsonify({"result": res}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 在这个示例代码中,我们在 Flask 应用中定义了三个路由,分别对应于文本理解、语音识别和语音合成三个功能。在每个路由中,我们都调用了讯飞自然语言处理 API 的封装类中相应的方法,并将结果以 JSON 格式返回给客户端。当然,这个示例代码中的 `iflytek.py` 文件需要您自己实现。

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页,也实现不了键盘数字键生成相应txt文档,帮我分析一下错在哪里

这份代码在实现键盘事件的时候,使用了错误的函数名称。应该使用`keyPressEvent`而不是`key_press_event`函数。另外,在`save_text_file`函数中,应该先判断当前图片是否为`None`,再执行后续的代码。以下是修改后的代码: ``` import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def __init__(self, folder_path): super().__init__() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path self.current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if __name__ == "__main__": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_()) ```
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import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() def display_image(self, frame, label): pic_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width * 3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width / self.label.width(), height / self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())修改这段代码,实现点击按钮停止录制以及保存视频

import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() def display_image(self, frame, label): pic_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width * 3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width / self.label.width(), height / self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())在这样的代码基础上实现点击按钮停止就停止录制并保存视频

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资源摘要信息:"CRMSeguros-crx插件是一个面向葡萄牙语(巴西)用户的扩展程序,它与Crmsegurro这一特定的保险管理系统集成。这款扩展程序的主要目的是为了提供一个与保险业务紧密相关的客户关系管理(CRM)解决方案,以增强用户在进行保险业务时的效率和组织能力。通过集成到Crmsegurro系统中,CRMSeguros-crx插件能够帮助用户更加方便地管理客户信息、跟踪保险案件、处理报价请求以及维护客户关系。 CRMSeguros-crx插件的开发与设计很可能遵循了当前流行的网页扩展开发标准和最佳实践,这包括但不限于遵循Web Extension API标准,这些标准确保了插件能够在现代浏览器中安全且高效地运行。作为一款扩展程序,它通常会被设计成可自定义并且易于安装,允许用户通过浏览器提供的扩展管理界面快速添加至浏览器中。 由于该插件面向的是巴西市场的保险行业,因此在设计上应该充分考虑了本地市场的特殊需求,比如与当地保险法规的兼容性、对葡萄牙语的支持,以及可能包含的本地保险公司和产品的数据整合等。 在技术实现层面,CRMSeguros-crx插件可能会利用现代Web开发技术,如JavaScript、HTML和CSS等,实现用户界面的交互和与Crmsegurro系统后端的通信。插件可能包含用于处理和展示数据的前端组件,以及用于与Crmsegurro系统API进行安全通信的后端逻辑。此外,为了保证用户体验的连贯性和插件的稳定性,开发者可能还考虑了错误处理、性能优化和安全性等关键因素。 综合上述信息,我们可以总结出以下几点与CRMSeguros-crx插件相关的关键知识点: 1. 扩展程序开发:包括了解如何开发遵循Web Extension API标准的浏览器扩展,以及如何将扩展程序安全地嵌入到目标网页或系统中。 2. 客户关系管理(CRM):涉及CRM系统的基础知识,特别是在保险行业中的应用,以及如何通过技术手段改善和自动化客户关系管理过程。 3. 本地化和国际化:理解如何为特定地区(如巴西)开发软件产品,包括语言本地化、文化适应性、法律法规的符合性等方面。 4. 数据整合与API集成:包括如何从现有系统(如Crmsegurro)中提取数据,并将这些数据有效地整合到扩展程序中。 5. 用户界面(UI)设计:了解如何设计直观、易用的用户界面,以提供良好的用户体验。 6. 错误处理和性能优化:掌握在软件开发过程中如何处理可能出现的错误,并优化应用性能,以确保插件运行稳定、快速。 7. 安全性:了解网络和数据安全的最佳实践,确保用户数据和交易的安全性不被侵犯。 CRMSeguros-crx插件的存在表明了随着技术的进步,越来越多的行业正在通过软件解决方案来提高工作效率,尤其在保险行业,有效的客户关系管理和业务流程自动化已经成为提升竞争力的关键手段。"
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揭秘E9流程表单前端接口API(V5):掌握接口设计与安全性的最佳实践

![揭秘E9流程表单前端接口API(V5):掌握接口设计与安全性的最佳实践](https://cdn.exmay.com/exmay/cos/upload/42a0912d47254ed580fe01369d593126.png) # 摘要 本文系统性地介绍了E9流程表单前端接口API(V5)的设计、实现和安全性强化。首先概述了API的基本概念和设计原则,重点阐释了RESTful理念和版本管理策略。随后,深入探讨了前端接口的架构、规范以及安全性设计,包括认证与授权机制和数据加密技术。接口实现技巧章节涉及前端调用方法、响应数据处理和接口测试与验证。最后,分析了接口在实际应用场景中的运用,并展望
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变成求前n个素数。n的大小由用户键盘输入决定。 用c语言代码解决

在C语言中,我们可以使用循环和条件判断来生成前n个素数。这里是一个简单的示例,它使用了埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes): ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> bool is_prime(int num) { if (num <= 1) return false; for (int i = 2; i * i <= num; i++) { if (num % i == 0) return false; } return tr