在IT行业中，语音播报系统和叫号系统是常见的服务型应用，主要应用于银行、医院、政府机构等公共场所，用于提高服务质量，减少客户等待时的焦虑感。
这些系统的核心功能是将数字或文字信息转化为可听的语音输出，方便人群接收。
在本案例中，我们关注的是如何使用C#编程语言配合speech技术来实现这一功能。
让我们深入了解一下C#中的语音合成（Text-to-Speech，TTS）技术。
这是通过计算机软件将文本转换为自然语言语音的过程。
在C#中，我们可以利用.NETFramework或.NETCore提供的System.Speech库来实现这个功能。
该库包含了SpeechSynthesizer类，它是实现TTS的主要工具。
以下是一个简单的C#代码示例，演示如何使用SpeechSynthesizer将文本转换为语音：```csharpusingSystem;usingSystem.Speech.Synthesis;classProgram{staticvoidMain(){//创建SpeechSynthesizer对象SpeechSynthesizersynth=newSpeechSynthesizer();//设置发音人的属性，例如语言synth.SelectVoice("MicrosoftAnna");//这里可以根据系统支持的语音进行选择//要转换的文本stringtext="你好，欢迎来到服务中心。
请听播报：现在为您服务的是001号窗口。
";//开始合成并播放语音synth.Speak(text);//等待用户按键后退出程序Console.ReadKey();}}```在这个例子中，我们首先创建了一个SpeechSynthesizer对象，然后选择一个语音引擎（如"MicrosoftAnna"），接着设置要播报的文本，并调用Speak方法来播放语音。
请注意，可供选择的语音引擎可能因操作系统和地区设置的不同而不同。
除了基本的文本转语音功能，SpeechSynthesizer还提供了许多高级特性，如调整语速、音调、音量，以及添加语音效果等。
例如，你可以通过设置Synthesizer.Rate属性来改变语速，设置Synthesizer.Volume来调整音量。
在叫号系统中，通常会有一个后台服务持续监听队列中的下一个号码，当有新的号码需要播报时，系统会自动调用上述代码将号码转化为语音，并通过扬声器播放出来。
同时，系统可能还需要与其他模块（如数据库、显示屏等）进行交互，以同步显示当前的叫号信息。
在实际开发中，为了保证语音播报的质量和用户体验，我们还需要考虑一些其他因素，比如错误处理、多线程操作、资源管理等。
例如，确保在语音播放过程中不被其他操作打断，或者在系统资源紧张时合理调度播放任务。
语音播报系统和叫号系统的实现依赖于C#的speech技术，通过Text-to-Speech功能将文本转化为自然语言语音。
开发这样的系统不仅可以提高服务效率，也能提升用户体验。
在实际项目中，开发者需要根据具体需求，结合System.Speech库的功能，实现定制化的语音播报解决方案。

UnityWindowsSpeech原生PC语音识别，脚本挂在物体上，拖拽一个TEXT即可显示语音转文字

```newQRCode(document.getElementById("qrcode"),"http://jindo.dev.naver.com/collie");```orwithsomeoptions```varqrcode=newQRCode(document.getElementById("qrcode"),{ text:"http://jindo.dev.naver.com/collie", width:128, height:128, colorDark:"#000000", colorLight:"#ffffff", correctLevel:QRCode.CorrectLevel.H});```

在云中渲染Blender3D场景（使用Docker）一个简单的Web应用程序，可使用自定义文本呈现3D场景。
使用dockerrun-p8080:8080gcr.io/as-a-service-dev/renderAPI网址参数：text：要渲染的文本，默认为HELLO。
scene：要渲染的.blend文件的名称（不带扩展名），默认为basic，其他受支持的值是outrun和outrun-filter。
示例：/?text=OUTRUN&scene=outrun带上自己的3D场景：创建一个Blender场景，您的场景必须包含一个名称为Text的文本对象，将您的.blend文件添加到models/文件夹中，在本地运行服务器使用dockerbuild.-trenderdockerbuild.-trender从dockerrun-p8080:8080render在浏览器中打开http://localhost:8080/?text=Hey

上次曾经传过一个易宝、支付宝、财付通、云网等多用MD5加密程序。
易宝是采用hmac的MD5加密，提供的ASP版函数不支持中文，使用dll注册那个兼容又不太好。
上次我发布的加密程序也不支持中文，且支付宝那个加密函数是错误的。
为此我专门研究了三天的hmac方案，当然了我也只是通过改进代码反复测试而已。
先是调用易宝提供的C++版dll，因为我知道它支持中文。
我先是把ASP版的密钥key进行unicode处理，然后用中文密钥与dll版加密结果竟然一致了。
当时一高兴，认为处理中文字符肯定是采用unicode的。
结果把密文换成中文一试，又不行了。
我又想到按普通字符处理，中文字符再And&HFF，反复试验还是不行。
浪费了两天，也找到了另一个C++版hmac函数源码，没看到有字符编码处理。
最后才想到易宝提供的其它源码。
PHP源码还是比较容易看懂的，原来加密的字符text和密钥key都是先转换为UTF－8编码。
这一点与原先那个dll里就可能不一致，把PHP上传到空间一测试，果然密钥使用中文是不一样的。
我也无法知道易宝自己到底使用哪一种方案，先设计一个UTF－8的转码函数吧。
网上找了下，光这些函数都有几十K大小，还是自己设计省事。
ASP版的hmac都不支持中文，就是没有转码函数。
VB还有StrConv可以转换unicode，ASP却不能用。
其实我们常用的ASP版md5加密，与其它程序的也是不兼容中文。
原因还是ASP转换unicode十分困难，但是支付宝的接口是有这么个函数的，而且代码很简练，我参考它设计了UTF－8编码函数。
（支持多国语言的哦）经过三天的改进，程序从17K精简到了9K，使hmac兼容中文，md5也提供了两个版本，一是ASP简版，二是标准版。
这个标准版是指其它程序都在采用的unicode编码方案，其实ASP简版才是我们最多使用的，但它并不通用。
调用方法：HmacMd5(text,key)－加密内容支持中文，但key最好用非中文的。
md5(text)-简版，ASP_MD5(text)－标准版支付宝一定要用ASP_MD5，财付通的加密内容一般没中文的，所以两者均可。

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爬取指定标签List下评分8.5分以上的图书信息，包括书名、作者、评分、简介，并保存到excel，以标签分类，放到不同的sheet中。
核心代码：title=book.find_element_by_xpath('.//a[1]').text#获取书名zuozhe=book.find_element_by_xpath('.//div[1]').text.split('/',1)[0]jianjie=book.find_element_by_xpath('.//p[1]').text#获取简介worksheet.write(i,0,fenshu);#分数写入第i行的第一列worksheet.write(i,1,title);#书名写入第i行的第二列worksheet.write(i,2,zuozhe);#作者写入第i行的第三列worksheet.write(i,3,jianjie);#简介写入第i行的第四列

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

imdb.npz电影评论数据集当我们按照教程书籍里面的代码试验时，往往会出现数据集下载失败的问题.执行(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=imdb.load_data(num_words=10000)出现Downloadingdatafromhttps://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz，网络连接失败。
此时，将下载好的imdb.npz文件放在主目录下的.keras/datasets文件夹下即可。

iTextSharp,其实很多时候都是用于生成PDF,但是他读取PDF的能力也不差，使用如下：　　1、下载iTextSharp　　2、引用动态链接库　　解压缩下载的压缩包里面的itextsharp-dll-core.zip,得到itextsharp.dll,在项目中添加引用itextsharp.dll即可　　在文件中需要引入以下3个命名空间：　　usingiTextSharp;　　usingiTextSharp.text;　　usingiTextSharp.text.pdf;　　3、API的使用方法看代码：　　[csharp]　　privatestringOnCreated（stringfilepath）　　{　　try　　{　　stringpdffilename=filepath;　　PdfReaderpdfReader=newPdfReader（pdffilename）；
　　intnumberOfPages=pdfReader.NumberOfPages;　　stringtext=string.Empty;　　for（inti=1;i＜=numberOfPages;++i）　　{　　byte[]bufferOfPageContent=pdfReader.GetPageContent（i）；
　　text+=System.Text.Encoding.UTF8.GetString（bufferOfPageContent）；
　　}　　pdfReader.Close（）；
　　returntext;　　}　　catch（Exceptionex）　　{　　StreamWriterwlog=File.AppendText（System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase+"\\mylog.log"）；
　　wlog.WriteLine（"出错文件："+e.FullPath+"原因："+ex.ToString（））；
　　wlog.Flush（）；
　　wlog.Close（）；
returnnull;　　}

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。