


Comment implémenter la fonction de lecture en ligne Python
Méthode de mise en œuvre : 1. Installer les bibliothèques nécessaires ; 2. Créer une application Web simple ; 3. Télécharger des fichiers audio ; 4. Traiter les fichiers audio ; 5. Fournir une fonction de lecture en ligne ;
Pour implémenter la fonction de lecture en ligne de Python, vous pouvez utiliser le framework Web de Python pour créer un serveur simple et utiliser une bibliothèque appropriée pour gérer la lecture des fichiers audio.
Voici un moyen possible d'y parvenir :
Installez les bibliothèques nécessaires : Installez d'abord un framework web pour Python, comme Flask ou Django, et installez une bibliothèque adaptée au traitement audio, comme pygame ou pydub .
Créez une application Web simple : utilisez Flask ou Django pour créer une application Web simple et configurer un itinéraire pour gérer les demandes de lecture de fichiers audio.
Télécharger des fichiers audio : fournit une fonction pour télécharger des fichiers audio dans l'application Web, permettant aux utilisateurs de télécharger des fichiers audio sur le serveur.
Traitement des fichiers audio : dans la fonction de traitement d'itinéraire, utilisez une bibliothèque appropriée pour traiter les fichiers audio. Par exemple, utilisez la bibliothèque pygame pour lire des fichiers audio ou utilisez la bibliothèque pydub pour convertir des fichiers audio dans un format lisible.
Fournir une fonction de lecture en ligne : dans les applications Web, utilisez l'élément de lecteur audio HTML (
Réponse à la demande de lecture : lorsque l'utilisateur clique sur le bouton de lecture, le code JavaScript est utilisé pour contrôler le comportement du lecteur audio, comme la lecture, la pause ou l'arrêt de la lecture audio.
De cette façon, vous pouvez implémenter une simple fonction de lecture en ligne Python. Veuillez noter qu'il ne s'agit que d'une mise en œuvre possible et que la mise en œuvre réelle peut nécessiter des ajustements appropriés en fonction de besoins spécifiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

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Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

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Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch
