解决方法:(js内)
allCaseMessage = '{{ result|tojson }}'; //render_template("index.html",result=result) 传入的参数,模板页面js处理语句,获得JSON字符串
var obj = eval('(' + allCaseMessage + )'); //将 allCaseMessage 字符串转化为对象
解释:
tojson 是flask内置的过滤器
它的作用是将变量输出为JSON字符串。
解决方法:(js内)
allCaseMessage = '{{ result|tojson }}'; //render_template("index.html",result=result) 传入的参数,模板页面js处理语句,获得JSON字符串
var obj = eval('(' + allCaseMessage + )'); //将 allCaseMessage 字符串转化为对象
解释:
tojson 是flask内置的过滤器
它的作用是将变量输出为JSON字符串。
现有的语音情感分析技术多是针对简单对话的单句表层情感分析,而实际对话场景中,人的情感都是连续稳定的,可以依靠这些连续稳定的上下文情感增加情感计算的精准度和实时性。但是,基于上下文的情感分析需要复杂的大量的数据、复杂的运算,为了提高情感分析的效率和精度,往往都需要依靠后端的服务器进行处理。对于用户端来说,将原始数据分享
使用了DMA以及中断,测试比较简单,代码是F460上面用的,今天试了F4A0也可以直接用,需要提前初始化DMA,INT,以及IO复用功能;/************************************************************************************************************* * 文件名: uart.c *
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