1.helli语音怎么用qq查找id
2.Milvus 实战 | 基于分区表实现结构化数据与非结构化数据的语音源码语音源码用混合查询
3.Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、搜索搜索文本、语音源码语音源码用语音、搜索搜索图像）安装教程
4.笔记︱几款多模态向量检索引擎：Faiss 、语音源码语音源码用milvus、搜索搜索罪爱源码Proxima、语音源码语音源码用vearch、搜索搜索Jina等
5.语音聊天室解决方法
6.谷歌搜索技巧大全 | 谷歌高级搜索语法指令（下）

helli语音怎么用qq查找id

       一、语音源码语音源码用准备工作：妹子的搜索搜索游戏ID，大区信息

       二、语音源码语音源码用百度游戏人生，搜索搜索登录游戏人生选择英雄联盟

       点击右上角的语音源码语音源码用找朋友，弹出之后，搜索搜索选择英雄联盟，语音源码语音源码用填写昵称和大区信息

       四、弹出页面，之后，右键，查看源代码。在源代码页面搜索“ruin”（不包含空格），然后你就可以看到QQ号了

       《英雄联盟》（简称lol）是由美国Riot Games开发，腾讯游戏运营的英雄对战网游。《英雄联盟》除了即时战略、团队作战外，还拥有特色的英雄、自动匹配的战网平台，包括天赋树、召唤师系统、符文等元素。

Milvus 实战 | 基于分区表实现结构化数据与非结构化数据的混合查询

       将非结构化数据如、视频、语音、文本转换为特征向量，结合结构化数据进行混合查询，成为数据管理的新挑战。深度学习的神经网络模型实现这一转换，同时非结构化数据往往带有额外属性，如性别、时间等。因此，需要在数据检索时同时处理结构化与非结构化数据。

       Milvus 是一款针对海量特征向量的相似性搜索引擎。此前，Milvus 提供了一种结合PostgreSQL实现混合查询的方案。首先在 Milvus 中进行特征向量的相似度检索，然后基于返回结果，通过 PostgreSQL 筛选结构化属性。然而，这种方法可能造成结果集损失，因为可能在向量相似度检索阶段过滤掉满足属性条件的结果。

       得益于 Milvus 0.6.0 版本新增的分区功能，上述问题得到了解决。分区功能允许非结构化数据的多个属性标签组合为一个字符串，作为分区的标签。特征向量按分区存储，检索时根据属性在相应的分区进行搜索，以快速得到混合过滤的swapidc模板源码结果。此方法提高了查询效率，且更加符合实际需求。

       具体流程包括：将属性标签字符串作为分区标签，特征向量按分区存储；在检索时，根据过滤条件将字符串与对应分区匹配，查找相似向量。分区标签支持正则表达式匹配，以灵活指定分区。

       为实现此功能，首先准备特征向量数据，提取自ANN_SIFT1B数据集中的一亿条记录。随机生成性别、获取时间、是否戴眼镜等属性标签，并将它们组合为分区标签。创建包含十个分区的Milvus表，每个分区对应一个属性组合，数据按分区导入。

       在进行检索时，向Milvus传入查询向量，设置TOP_K值以获取最相似的前N个结果。检索时，根据给定的属性条件在指定的分区中进行查找。在指定分区后，使用欧氏距离计算向量相似度，返回匹配的向量ID。

       对于一亿条数据的混合查询，Milvus能在秒级返回结果，显著提高了查询效率。与结合PostgreSQL的方案相比，基于分区功能的混合查询更接近实际需求，先筛选属性匹配的向量，再进行相似度检索，最终得到满足条件的高质量结果集。

       基于Milvus的分区功能实现特征向量与结构化数据的混合查询，不仅性能优秀，操作简便，维护简单，还提供了一种高效的数据查询解决方案。欢迎加入Milvus社区，获取更多源码、官网信息、Slack社区、CSDN博客等资源。

Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、文本、语音、图像）安装教程

       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、联网查询、自我提示等功能。它能在第一轮对话中接收需求后，自主分解任务并完成，无需人工干预。未来，Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，人脸对齐源码甚至桌面应用，从而极大解放人力。本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。

       一、安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

笔记︱几款多模态向量检索引擎：Faiss 、milvus、Proxima、vearch、Jina等

       向量化搜索，利用人工智能算法将物理世界中的非结构化数据（如语音、、视频、文本等）抽象为多维向量，以便进行高效检索。这些向量在数学空间中代表实体及其关系，通过将非结构化数据转换为向量（Embedding）并检索生成的向量，可以找到相应的实体，广泛应用于人脸识别、推荐系统、搜索、语音处理、自然语言处理和文件搜索等领域。随着AI技术的广泛应用和数据规模的增长，向量检索成为AI技术链路中不可或缺的部分，补充并强化了传统搜索技术，并具备多模态搜索能力。

       向量检索技术在不同场景下发挥着关键作用，覆盖了包括人脸识别、基因比对、智能客服等常见领域，以及图像视频检索、智能问答机器人、游戏店源码音频数据处理等新兴应用。以深度学习模型为基础，向量检索技术能够支持文本、图像、语音、视频、源代码等各类内容的高性能搜索与分析。

       Milvus是一款高性能的开源特征向量相似度搜索引擎，提供方便、实用、扩展性好、稳定高效的向量数据处理能力，支持GPU加速，实现对海量数据的近实时搜索，同时也支持标量数据的过滤功能。支持集群分片，适用于大规模数据存储和搜索服务。

       Faiss库由Facebook开发，专为稠密向量匹配设计，支持C++和Python调用，具备多种向量检索方式，包括内积和欧氏距离等。它支持精确检索和模糊搜索，广泛应用于人脸比对、指纹比对、基因比对等场景。

       京东开源的vearch是一个分布式向量搜索系统，能够存储和计算海量特征向量，用于图像、语音、文本等机器学习领域。vearch基于Facebook AI研究机构的Faiss实现，提供了灵活易用的RESTful API，支持管理和查询表结构及数据。

       阿里达摩院的Proxima和蚂蚁金服的ZSearch也提供了高性能向量检索能力，Proxima集成在阿里巴巴和蚂蚁集团的多个业务中，如淘宝搜索、推荐、人脸支付、视频搜索等。ZSearch则在ElasticSearch基础上构建，为用户提供了通用搜索平台。

       这些向量检索引擎通过不同算法和技术优化，满足了不同场景下的需求，如标签+向量的联合检索、语音/图像/视频检索、文本检索等，为AI领域提供高效、准确的搜索能力。通过深度学习和向量计算，它们能够实现全内容搜索，包括文本、、语音、视频等多模态数据，显著提升了信息检索的效率和准确性。

语音聊天室解决方法

       针对前面提出的时空隧道源码问题，本文将探讨几种解决策略。首先，网络连接的稳定性是关键。Java的强大之处在于其丰富的网络类库，支持多种网络通信程序的开发。在本示例中，我选择了使用TCP/IP协议，通过Java的Socket类实现通信。

       音频信号的采集、回放以及编码解码是另一个挑战。在搜索过程中，我幸运地发现了一个由Florian Bomers和Matthias Pfisterer编写的Answer Machine演示程序的源代码。这个程序中包含了一些非常有用的类，对于我们的需求几乎无需改动，只需屏蔽掉调试信息输出即可。更值得一提的是，它支持多种音频格式，其中GSM格式（Global System for Mobile Telecommunications）尤其适合我们的需求。GSM能够将kbps的音频数据流（bit，采样频率8kHz）压缩至kbps，大大节省了传输空间，对于语音信号传输来说，无疑是理想的解决方案。

扩展资料

       1 双方之间的网络连接 要进行频数据的传输，首先就是要建立数据连结。常用的通讯协议中，TCP较可靠，所以用在不允许数据丢失的应用上。而UDP则较多应用于处理速度要求较快、数据传输可靠性要求不是很高的应用上，如数据广播。通信协议的选择取决于我们所要做的应用的类型。怎样建立网络连接，稳定的接收和发送音频信号的数据流是关键。

谷歌搜索技巧大全 | 谷歌高级搜索语法指令（下）

       谷歌搜索技巧大全（下）

       本文将深入分享一系列实用的谷歌高级搜索技巧，让你充分挖掘全球知名搜索引擎的潜力。以下是上篇未完的技巧，继续往下探索：

       利用本地时间查询，如 "London time" 对比时差，输入 "London to Beijing time"。

       快速找到客户支持，输入 "公司名 + customer service"，如 "Apple inc customer service"。

       查询节日日期，如 "mother’s day " 了解具体日期。

       通过“工具”按钮，筛选语言和发布时间，以及查看网页快照和谷歌缓存。

       国际通用搜索时，访问 "google.com/ncr" 以避免地域影响。

       限定搜索特定域名，如 "茶叶 site:.cn" 查找中文茶叶网站。

       利用高级搜索功能，调整语言、区域等条件，包括和视频搜索。

       提供完整语句，确保搜索结果的准确性，描述详细需求。

       使用反向搜索，上传或输入URL查找类似。

       语音搜索功能，通过麦克风输入搜索内容。

       保护隐私，使用Startpage进行私密谷歌搜索。

       拼写检查，Google自动纠正拼写。

       查找词源，使用 "etymology:[词汇]"。

       数字转换文字，如 " in English"。

       小费计算器和计时器功能，帮助管理和分配时间。

       查找IP地址和旅游景点，如 "attractions Nanjing"。

       名人信息查询，输入名字获取公开信息。

       查阅旧报纸，如 "site:google.com/newspapers Berlin wall"。

       查看网页发布日期，通过页面源代码查找相关信息。

       搜索透明背景PNG，使用 "笔记本电脑 png"。

       定位丢失的安卓设备，搜索 "find my phone"。

       使用计时器功能，设置个性化提醒。

       Google提醒功能，创建自定义主题通知。

       回顾谷歌涂鸦历史，查看重要日子的互动艺术作品。

       跟踪热门搜索趋势，了解全球关注点。

       设置备忘提醒，Google Reminders帮你管理任务。

       快速查看航班状态，搜索 "my flight status"。

       掌握这些技巧，让你的谷歌搜索之旅更加高效和精准。

faiss向量数据库在哪买

       Faiss（Facebook AI Similarity Search）向量数据库并非一个可以直接购买的商品，而是一个由Facebook开源的库，用于大规模向量数据的高效相似度搜索。它提供了多种索引和检索方法，支持各种相似度度量方式，如欧几里得距离、余弦相似性等，并可用于加速各种基于向量的检索任务，如图像搜索、语音搜索和视频搜索等。

       由于Faiss是开源的，因此用户无需购买即可获取其源代码，并根据自己的需求进行编译和部署。用户可以从Faiss的GitHub仓库（或其他开源托管平台）下载其源代码，并按照官方文档进行安装和配置。

       需要注意的是，虽然Faiss本身是免费的，但在实际部署和使用过程中，可能需要考虑硬件资源、数据存储和计算能力等方面的成本。此外，对于商业用途，用户还需要遵守Faiss的开源协议和相关法律法规。

       综上所述，Faiss向量数据库并非一个可以购买的商品，而是需要用户自行下载、编译和部署的开源库。用户可以根据自己的需求和实际情况来选择合适的部署方案，并充分利用其高效的相似度搜索能力来优化自己的应用程序。

web应用系统开发？

       1.渐进式Web应用程序（PWA）

       通过利用技术进步参与开发移动站点和本机应用程序的企业可以从渐进式Web应用程序中受益。到目前为止，这是年最热门的Web开发趋势。它鼓励万维网为用户提供更好的浏览体验。

       渐进式Web应用程序是一般的Web应用程序，在用户看来像移动应用程序，但实际上它们是行为类似于移动应用程序的网页和网站。PWA致力于为所有设备上所有平台的用户提供类似本机的体验。

       根据最近的一项研究，就互联网使用和网站浏览而言，移动技术在其他设备上占据主导地位。不仅如此，使用移动应用程序和移动浏览器之间的差距还很大。可以估算一下，我们可以说移动应用程序占用户在其小工具上花费的总时间的％以上。

       实施PWA的一些知名公司包括阿里巴巴，Twitter，维珍美国航空，福布斯等。使用PWA的显着优势是，您的品牌对于具有更强身份的受众更加可见。PWA中使用的流行技术是Angular，Polymer和React。

2.人工智能与机器人

       如您所知，企业跨不同时区工作并在各个大洲提供代表，这使得客户支持服务既复杂又昂贵，尤其是考虑到x7模式时。但是，随着最近的发展，企业已转向自动化的即时客户端支持。

       你们大多数人可能已经发现，聊天机器人可以使用人工智能和机器学习的概念。在未来的几年中，聊天机器人和机器学习的概念将比以往更加全面，尤其是对于Web设计和开发行业。

       有多项调查表明，聊天机器人用于为客户查询提供快速响应和解决方案。AI执行人类的认知功能，例如学习，分析信息，收集数据，理解情绪以及解决具有挑战性的问题的能力，这使聊天机器人成为Web开发的完美补充。

       Facebook，Microsoft，Twitter，Google和Amazon等主要供应商都在人工智能以及机器学习方面进行了大量投资。以下可用于为您的网站构建机器人的技术包括Facebook Bot Engine，Microsoft Bot Framework和Dialog flow。

3.加速的移动页面（AMP）

       Google不断采用新技术来改善用户的移动浏览体验。Google在年向公众推出了加速的移动页面项目，该项目现已发展成为自己的新技术。

       AWP的目的是减少网页的加载时间或构建可在所有设备上快速加载且完美运行的网站。AMP页面的加载时间被认为是两秒钟，而常规网页可能需要长达秒的加载时间。

       与标准网页相比，加速的网页具有明显的优势，因为当您的网页加载速度更快时，用户将很高兴浏览您的网站。此外，它将有助于提高您的Web应用程序的搜索引擎排名。

       要将AMP技术引入您的网站，您将必须使用AMP HTML开放源代码框架。Google首次提出这个概念时，就提供了有关如何构建AMP网页的详细文档。

4.单页申请

       单页应用程序完全基于JavaScript，是可在所有设备上正常运行的Web应用程序。它们不仅可以提高网站性能，还可以通过使用JavaScript加载所有内容来消除重新加载页面的需要。

       大多数公司使用单页应用程序，因为与加载多页相关的额外等待时间。诚然，与多页Web应用程序相比，该页面可能需要花费更多的时间来加载，但是，如果考虑到用户在网站上的整个旅程的总时间，那么放弃渲染多个页面所节省的时间就变得很重要。这也使构建响应式网站变得更加容易。

       SPA的示例包括Gmail，Facebook和GitHub。SPA中使用的技术包括React和Angular框架，使其成为混合应用程序的理想选择。

5.语音搜索优化

       语音搜索已经对Web开发产生了重大影响，使其成为年成功的趋势之一，因此我们简直不能忽略它。根据Gartner的报告，由于智能扬声器的兴起，到年，将有％以上的搜索完成而无需在屏幕上键入任何内容。

       即使在年，我们也会获得带有Google助手按钮的设备，从而使用户更轻松地在其设备上打开语音识别。因此，语音搜索在Web开发中达到顶峰还为时不远。到年，我们可以假设英国的语音商务销售额可以增长到亿美元，在美国达到亿美元。

       考虑到多个研究报告和市场的实际情况，我们可以说语音搜索优化是不断增长的Web开发趋势之一，不容忽视。有可能，它将尽快成为您的SEO或技术策略的一部分。

       要对您的站点实施语音搜索优化，可以使用Web搜索API，该API分为两个部分-语音识别和语音合成。语音识别使您的网站能够识别用户的声音，然后响应他们的查询，而语音合成使脚本能够读取文本内容。

6.运动界面

       Motion UI是为交互式Web设计提供动态图形和动画的东西。简而言之，通过提供优雅的界面，即使使用简约的网站，它也可以使您的Web应用程序设计与众不同。而且，如果您进行适当的研究和实施，它可以为您的网站的转化率带来奇迹。

       Motion UI是年最好的网络趋势之一，因为它为您提供了一种吸引访问者注意力的简单解决方案。使用Motion UI库，您可以合并动画图表，背景动画，悬停和醒目的标题。

       使用Motion UI元素不仅可以使您的网站脱颖而出，还可以通过鼓励积极的用户互动和改善网站可用性来增强用户参与度。对于开发人员来说，这是一个额外的优势，因为他们有多种选择来制作功能强大的出色站点。

7.自动化测试

       我们知道自动化测试已经存在了几年，但是其中的最新创新使其再次进入了趋势列表。从单元测试到Web应用程序的跨浏览器测试，Web开发测试中发生了许多变化。例如，以前您必须在系统上设置一个环境来执行Web应用程序的测试，但是现在不一样了。

       市场上提供了用于Web应用程序测试的多种扩展程序和API，使开发人员可以轻松地测试其网站。例如，Chrome，WordPress扩展程序和Screenshot API附带的LambdaTest，使用户无需编写任何外部脚本即可测试其网页。

       最大，最受信任的自动化测试平台是LambdaTest，BrowserStack或跨浏览器测试，甚至一些大型企业都在使用它们。

8. JavaScript

       JavaScript是最流行的编程语言之一，随着时间的推移不断发展，并为开发人员提供了新的功能。JavaScript的高级框架，设计和库已经证明，它在市场上可以提供很多东西。

       这就是为什么它仍处于Web开发的十大趋势之列的原因。曾经有一段时间人们因为JavaScript与某些浏览器不兼容而放弃使用JavaScript并改用纯HTML和CSS。但是，随着对JS的浏览器支持的赶超，越来越多的Web开发人员正在使用基于JS的框架和库来构建其网站。

       JavaScript用于开发动态Web应用程序。它为开发人员构建网站提供了灵活性，挑战性和强大功能的全新体验。借助JavaScript，开发人员能够构建精确，健壮和响应迅速的网站。使它在其他语言中脱颖而出的一些广泛功能是回调和闭包。

       不仅如此，基于JavaScript的框架和库，尤其是Angular和React，为Web开发人员提供了更多功能。因此，可以说在未来几年中，基于JavaScript的框架将推动Web开发。

9.区块链技术

       随着整个年比特币的流行，你们中的许多人可能已经对区块链及其对整个Web开发行业的影响有所了解。

       据信，到年，区块链将给网络行业带来根本性的变化。区块链是一种开放式分布式账本，以消除联络需求而提供安全和受保护的在线交易而闻名。它使用普通数据存储来帮助个人将数据存储在世界各地。

       由于保护水平高，许多跨国银行和组织都计划投资于区块链。此外，它还有助于降低金融业务成本，降低交易结算的频率并改善由透明记录支持的现金流。

.物联网

       根据Statista的报告，相信年已连接设备的数量将超过亿。物联网设备的巨大增长将直接影响Web开发，因为公司将从台式机或笔记本电脑控制此类设备。

       物联网将为企业带来多种机遇，并使他们能够以高精度提高效率。而且，为了向客户提供更好的服务，将设备与网站集成已经变得至关重要。开发这些设备的不仅是开发人员，还包括开发人员。我们还将平等参与开发使用，分析和显示设备数据的应用程序。

       物联网还将带来很多挑战，尤其是在数据安全方面，因此开发人员将面临很多挑战。尽管只有少数网站或Web应用程序正在使用IoT集成，但在未来几天中，几乎每个网站都将开始集成它以改善客户体验。

结论

       Web开发是一个永远不会淘汰的领域。实际上，随着新技术的出现，它将随着时间的推移不断发展和变化。同样，开发人员在使用这些技术方面也越来越先进，因为它允许他们以更好的方式构建应用程序或网站。