TypeError: ‘TaskRegistry‘ object is not callable
TypeError: ‘TaskRegistry’ object is not callableCelery中带有的是task方法，没有tasks方法。需要修改为@celery_app.task即可详情点击
ERROR 1406 (22001) at line 1: Data too long for column ‘name‘ at row 1
ERROR 1406 (22001) at line 1: Data too long for column ‘name’ at row 1在向MySQL中导入数据时发生错误，出现此问题是由于编码错误解决方案：mysql> set names utf8 ;
PyQt5丨This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.
PyQt5安装后报错：This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.报错原因：没有添加环境变量解决方案：右键点击我的电脑 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量 -> 系统变量 -> 新建变量名：QT_PLUGIN_PATH变量值：pyqt的plugins文件夹路径然后一直点击确定即可。有任何问题评论区留言~...
python算法丨LeetCode165-比较版本号
165.比较两个版本号 version1 和 version2。如果 version1 > version2 返回 1，如果 version1 < version2 返回 -1， 除此之外返回 0。你可以假设版本字符串非空，并且只包含数字和 . 字符。. 字符不代表小数点，而是用于分隔数字序列。示例 1: 输入: version1 = “0.1”, version2 = “1.1” 输出: -1示例 2:输入: version1 = “1.0.1”, version2 = “1” 输
ubuntu18.04环境下为UR3配置MoveIt!运动学插件IKFAST（一）
目录前言一、参考文献二、安装步骤1.安装程序2.安装依赖库3.安装OpenSceneGraph-3.44.安装Flexible Collision Library 0.5.05.安装sympy 0.7.1(注意版本，若版本不对会产生错误)6.删除mpmath7.安装MoveIt! IKFast8.安装OpenRAVE三、修改安装步骤1.安装程序与依赖库2.安装OpenSceneGraph-3.43.安装Flexible Collision ...
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P6)
传统的语音辨识系统： Hidden Markov Model (HMM) 隐马尔科夫模型上两篇我们讲的都是神经网络在语音辨识中的使用（LAS、CTC、RNA、RNN-T、Neural Transducer、MoCha），而即使是如今大多数的语音辨识系统还是使用传统的 Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型。让我们看看至少10年前还没有deep learning的时候，人们是怎样解决语音辨识的。
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P10)
>在前几篇中讲解了语音辨识 Speech Recognition 的前世今生，而从本篇起将进入 Voice Conversion 语音转换的篇章。本篇将讲解 语音转换 的定义、应用 以及在实现技术中重要的Encoder和Decoder部分
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P11)
本篇中，我们继续将讲解 语音转换 中的Feature Disentangle 中的问题和解决方法，以及对Unparallel Data的另外一种方法 Direct Transformation直接转换技术
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P12)
在本篇开始我们将讲解 Speech Separation 语音分离技术，从定义、分类再到其中一种 Speaker Separation的评估和排列问题与最新的解决方法。
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P14)
在本篇开始我们继续讲解 Text-to-Speech (TTS) Synthesis 语音合成，输入文字产生声音，我们会从四个方面来讲：本篇将讲解1和21 TTS before End-to-End ：在端到端技术之前TTS是怎么做的2 Tacotron: End-to-end TTS ：硬train一发的时代3 Beyond Tacotron ：硬train一发的后时代4 Controllable TTS ：怎么控制TTS合出我们要的声音
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P15)
在本篇开始我们继续讲解 Text-to-Speech (TTS) Synthesis* 语音合成，输入文字产生声音，我们会从四个方面来讲：P14讲解1 和 2，而本篇P15将讲解 3 和 4 1 TTS before End-to-End ：在端到端技术之前TTS是怎么做的2 Tacotron: End-to-end TTS ：硬train一发的时代3 Beyond Tacotron ：硬train一发的后时代4 Controllable TTS
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P16)
在本篇中，我们将开始讲解 Speaker Verification 语者验证有关技术，输入语音，输出类别的模型。类似地，这样的模型可以用在很多不同的领域，如语音情绪判断、语音安全判断、语音关键词是否存在等等，而今天我们只关注 语者验证，其他的应用大同小异，模型一样，都是语音分类问题。 .Speaker Verification 语者验证我们将会从3个方面讲解：1 Task Introduction2 Speaker Embedding3 End-to-end
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P17) -1
从本篇其将进入与文字有关的任务，也就是大家所熟知的NLP任务，请注意本篇类似科普类，不涉及任何技术模型等，可以用来归纳总结，而且李宏毅老师的分类清晰有序，还是很值得参考的。在本篇中，我们将讲述**NLP任务概述**，虽然NLP应用非常广泛、模型变化多端，但是总归起来来说，不脱以下几个变化：文字->类别、文字->文字
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