ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時ファイルとして保存し、STTAPI（GoogleやBaiduの音聲認識など）を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス（Openaigptなど）に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI（BaiduやGoogle Voice Synthesisなど）を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

AIによるテキストエラーの修正と構文最適化を実現するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦點を當てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側と右側に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI（Google、AWS、Azureなど）を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を実現することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強度情報を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構築します。 4。APIコールの制限や數などの技術的課題に対応する

文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP（STR、數字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。

Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します：pyodbc.drivers（）を実行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

pandas.melt（）は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認してください