同步口譯app的開發過程

 同步口譯app的開發過程

iPhone

即時語音辨識用內建的就很強

    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-TW"))!

//    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "ja-JP"))!

//    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "en-US"))!

//    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "th-TH"))!

//    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "vi-VN"))!

//    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "ko-KR"))!

    private var recognitionRequest: SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest?

    

    private var recognitionTask: SFSpeechRecognitionTask?

    

    private let audioEngine = AVAudioEngine()

        speechRecognizer.delegate = self

        

        // Asynchronously make the authorization request.

        SFSpeechRecognizer.requestAuthorization

  

可以參考xcode中的範例 SpokenWord

然後，翻譯的部分，我先嚐試用 google mlkit的翻譯，但翻譯品質很差，我打算改用google 雲端付費的api來試試，每月有50萬字的免費額度

google mlkit translate的作法

要先引用套件

pod 'GoogleMLKit/Translate', '4.0.0'

然後使用的方法是

var mytr: Translator?

        let options = TranslatorOptions(sourceLanguage: .chinese, targetLanguage: .japanese)

        mytr = Translator.translator(options: options)

        let conditions = ModelDownloadConditions(

            allowsCellularAccess: false,

            allowsBackgroundDownloading: true

        )

        mytr?.downloadModelIfNeeded(with: conditions) { error in

            guard error == nil else { return }

            print("model ok")

            // Model downloaded successfully. Okay to start translating.

        }

                self.mytr?.translate(self.tv_talk.text) { translatedText, error in

                    guard error == nil, let translatedText = translatedText else { return }

                        self.tv_my.text=translatedText

                }

同樣也有範例參考 TranslateExample

下載位置 https://github.com/googlesamples/mlkit

使用OpenAI chatGPT技術, 根據公司公開重大訊息的內容做出解讀，主要是看這訊息對公司股東的影響，進而會不會影響到股價

 

使用OpenAI chatGPT技術, 根據公司公開重大訊息的內容做出解讀，主要是看這訊息對公司股東的影響，進而會不會影響到股價

https://mops.twse.com.tw/mops/web/t05sr01_1

http://www.tendy.net/tendy_ai_news.php

公開資訊觀測站 : https://mops.twse.com.tw/mops/web/t05sr01_1
天地AI股市新聞 : http://www.tendy.net/tendy_ai_news.php

OpenAI : https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction

天地資訊 : http://www.tendy.net/

程式碼

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import openai

url = "https://mops.twse.com.tw/mops/web/ajax_t05st01?firstin=1&TYPEK=all&step=2&seq_no=2&spoke_time=175712&spoke_date=20230501&co_id=2402&skey=2402202305012"

resp = requests.get(url)

html = resp.content

soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')

text = soup.get_text()

text = text.replace('\n','')

openai.api_key = '自己的api key'

q = f"解讀以下內容對股東的影響 用少於100字來說明: \n\n{text}"

res = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":q}])

ans = res['choices'][0]['message']['content']

print(ans)

用python寫一支可以取得5秒加權指數歷史資料的程式

用python寫一支可以取得5秒加權指數歷史資料的程式 

import requests

import pandas as pd

import os

# 這個函數用來判斷要不要跳過某一行

def skip_rows(row):

    return row.startswith("說明:") or row.startswith("民國")

def download_taiex_csv(date):

    print(date+"下載轉換中")

     url = f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_5MINS_INDEX?response=csv&date={date}&type=csv'

    response = requests.get(url)

    tmpfilename = f'tmp{date}.csv'

    with open(tmpfilename, 'w') as f:

        f.write(response.text)

     try:

        df = pd.read_csv(tmpfilename, skiprows=1)

    except ValueError:

        print(f'No data available for {date}')

    else:

        

        df = df[['時間', '發行量加權股價指數']]

        df.rename(columns={'發行量加權股價指數': '加權指數'}, inplace=True)

        df['時間'] = df['時間'].apply(lambda x: x.replace('=', '').replace('"', ''))

        df['時間'] = pd.to_datetime(df['時間'], errors='coerce')

        df['時間'] = df['時間'].dt.strftime('%H:%M:%S')

        df['加權指數'] = df['加權指數'].str.replace(',', '').astype(float)

        df = df.dropna(subset=['時間'])

        print(df.head())

        # 儲存為CSV檔案

        df.to_csv('taiex_%s.csv' % date, index=False)

    

    os.remove(tmpfilename)

# 主程式

start_date = '20230329'

end_date = '20230401'

for date in pd.date_range(start_date, end_date):

    download_taiex_csv(date.strftime('%Y%m%d'))

快速幫android studio app的畫面佈局，增加多國語言

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可以參考這一篇說明

https://thumbb13555.pixnet.net/blog/post/333199480-supportdifferentlanguages

android上架後，下載的app icon為何變成內建小綠人，解決方法

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不知道從哪個版本開始，android studio 把app icon 區分debug/release

據說是有助於開發人員識別

解決方法就是在res , 新建 image asset時

選好圖片的下一步，左上角會有選項顯示debug

這時去把這選項改為main就好了

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iOS app 上架新增時，未出現套件識別碼的解決方法

 有可能是app沒有用到特別權限，所以xcode 未幫你註冊套件識別碼

這時只需要在xcode project -> target-> signing&Capabilities

隨意先新增一項，等xcode幫你註冊完成，再把這項刪掉就可以了