我正在开发一个应用程序，该应用程序从sqs队列中读取一条消息，对该数据执行一些操作，然后获取结果并将其发布到kafka主题。为了在本地进行测试，我想在我的docker构建中设置一个kafka图像。我目前能够使用docker-compose在本地启动aws-cli、localstack和我的应用程序的容器。另外，我也可以毫无问题地启动kafka和zookeper。我无法让我的应用程序与kafka通信。我试过使用两个单独的撰写文件，也尝试过网络。最后，我引用了:https://rmoff.net/2018/08/02/kafka-listeners-explained/。这是我的docke
我想创建一些服务，该服务将作为简单进程运行，并为其他应用程序提供向他发送xml流的可能性。我的意思是创建具有无限循环的简单进程(exe)-任何应用程序都能够将XML(文件/流)发送到该进程=>并且该进程会将xml发送到某个套接字。没有管道可以做到吗？我想做一些类似COM的事情——它可以“捕捉”工作过程的实例。 最佳答案 当然。您可以在C#中使用命名管道类:服务器:using(vars=newNamedPipeServerStream("myPipe")){s.WaitForConnection();s.WriteByte(100);
我真的很难实现TheCoralTalkProject评论系统到我的应用程序中。我正在尝试将它实现到一个主要是Meteor和React的项目中。It'sonGitHub我认为主要问题是这是我第一次需要在React中使用脚本标签。我尝试通过componentDidMount中的dom，通过使用dangerouslySetHtml，triedusingthissuggestion来完成它，以及几个用于加载脚本的不同包，但在检查时仅显示div和src，而不显示页面本身的脚本内容。它的onload功能似乎没有触发。我已通过设置另一个更简单的Node/Express应用程序确认服务器和嵌入代码功能
我想知道如何通过特殊客户端为GoogleTalk创建聊天机器人。我知道它使用XMPP发送消息，但我完全不知道如何使用它。据我了解，如果我要创建自己的客户端页面，我应该能够制作一个机器人，当我不在的时候为我聊天，它会用我的数据解析聊天。如果我想创建一个自定义客户端，我应该从哪里开始，我怎样才能让它以设定的方式解析消息和自动回复？我的预期用途:当我AFK时的自动回复器，有一个像样的AI(我可以制作。)我能否将此协议(protocol)与PHP一起使用来制作我的机器人，还是必须基于Java或Python？感谢所有帮助!!! 最佳答案 xm
我想开发一个连接到GoogleTalk并允许用户与其friend聊天的Java应用程序。我正在使用smackAPI和以下代码:ConnectionConfigurationconfig=newConnectionConfiguration("talk.google.com",5222,"gmail.com");SASLAuthentication.supportSASLMechanism("PLAIN",0);XMPPConnectionconnection=newXMPPConnection(config);try{connection.connect();}catch(XMPPEx
我正在使用Smack在Java/Spark中开发一个内部仪表板，它将在LDAP用户组之间启动GoogleTalksession。当我运行时MultiUserChat.isServiceEnabled(connection,"user@mydomain.com")它返回错误。我知道通过GMail客户端，可以开始群组对话。这可能是因为我的GoogleApps域中的某些内容而返回错误，还是Google使用其他方式在GoogleTalk中进行群聊？ 最佳答案 事实证明，GTalk实际上确实支持MUC。使用Smack和Java，就像下面的代码
在EclipseRCP的处理方式中，我应该在哪里保存我的模型对象？当它们被加载或改变时，它们应该如何与View对话？我正在尝试将我现有的应用程序移植到EclipseRCP。它可以被视为类似IDE的应用程序:我打开一个文件，其中包含指向源文件的链接。源文件显示在TreeView中。我可以编辑源代码，并将源代码构建到一些输出中...例如，当我处理Open命令时，我应该在哪里创建模型对象以便我的View可以看到它们？我宁愿避免使用单例管理器类，但这可能是最简单的方法。我在浏览JDT的源代码时发现有趣的代码是JavaCore、JavaModel、JavaModelManager。和JavaPr
在普渡大学数字孪生实验室的最新成果中，研究人员引入了一种革命性的技术——利用大型语言模型（LLM）为自动驾驶汽车提供智能指令解析能力。该技术的核心为Talk2Drive框架，旨在通过理解人类的自然语言来控制自动驾驶汽车，从而实现了一种前所未有的人车交互方式。图片论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.09397项目网站：purduedigitaltwin.github.io/llm4adTalk2Drive框架通过其创新性的设计，实现了自动驾驶汽车与人类驾驶员之间的高效、直观交互。该框架的运行流程涵盖了从接收命令、处理与推理，到生成可执行代码，以及代码的执行和反馈收集几
我们正在关注以下URL上的博客，以便将SpeechKit框架集成到我们的应用程序中https://www.appcoda.com/siri-speech-framework/此示例运行良好。但是谁能知道如何检测用户是否已停止说话？。由于AudioSession在1分钟后停止。但是我们想检测用户是否已经完成谈话，以便我们可以识别用户说的任何特定单词。完成此操作后，我们可以再次开始AudioSession。提前致谢!!! 最佳答案 Speech框架中没有可以检测用户是否停止说话的选项。但是有办法解决。您必须以分贝为单位检测环境声级。你还
本期为TechBeat人工智能社区第565期线上Talk。北京时间1月18日(周四)20:00，香港中文大学博士生—高瑞元的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “MagicDrive-基于3D几何控制的自动驾驶街景数据生成”，介绍了他的团队在新型街景生成框架等相关工作所做的研究。Talk·信息▼主题：MagicDrive-基于3D几何控制的自动驾驶街景数据生成嘉宾：香港中文大学博士生 高瑞元时间：北京时间 1月18日(周四)20:00地点：TechBeat人工智能社区点击下方链接，即可观看视频！TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社
