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AI/R1_RecognizeHandwriting.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+# This file is auto-generated, don't edit it. Thanks.
+# pip install alibabacloud_ocr_api20210707==3.1.2
+import json
+import os
+
+from alibabacloud_ocr_api20210707 import models as ocr_api_20210707_models
+from alibabacloud_ocr_api20210707.client import Client as ocr_api20210707Client
+from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
+from alibabacloud_tea_util import models as util_models
+
+
+class RecognizeHandwriting:
+    def __init__(self):
+        pass
+
+    @staticmethod
+    def create_client() -> ocr_api20210707Client:
+        # 安全建议：建议将密钥移到环境变量中
+        config = open_api_models.Config(
+            access_key_id=os.getenv('ALIYUN_ACCESS_KEY', 'LTAI5tE4tgpGcKWhbZg6C4bh'),
+            access_key_secret=os.getenv('ALIYUN_ACCESS_SECRET', 'oizcTOZ8izbGUouboC00RcmGE8vBQ1')
+        )
+        config.endpoint = f'ocr-api.cn-hangzhou.aliyuncs.com'
+        return ocr_api20210707Client(config)
+
+    @staticmethod
+    def recognize_handwriting(imageUrl) -> None:
+        client = RecognizeHandwriting.create_client()
+        recognize_handwriting_request = ocr_api_20210707_models.RecognizeHandwritingRequest(
+            url=imageUrl
+        )
+        runtime = util_models.RuntimeOptions()
+
+        try:
+            response = client.recognize_handwriting_with_options(
+                recognize_handwriting_request,
+                runtime
+            )
+
+            # 转换为字典格式
+            result = response.body.to_map()
+            # print("完整响应：", result)
+
+            # 检查状态码
+            # 正确解析数据（注意字段大小写）
+            data_str = result.get('Data', {})
+            data_dict = json.loads(data_str)
+            content = data_dict.get('content', '')
+            print("识别成功：\n")
+            return content
+        except Exception as error:
+            # 增强错误处理
+            if hasattr(error, 'data'):
+                error_data = error.data
+                print(f"错误详情：{error_data.get('Code', '未知')} - {error_data.get('Message', '无错误信息')}")
+                print(f"建议：{error_data.get('Recommend', '无建议')}")
+            else:
+                print(f"未处理的异常：{str(error)}")
+            return None
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    content = RecognizeHandwriting.recognize_handwriting('https://ylt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/HuangHai/1.jpg')
+    print(content)

AI/总结.txt

@@ -11,12 +11,20 @@ https://www.pandoc.org/
 python与大模型或者其它软件系统交互，代码更短，JAVA开发更复杂，决定所的AI
 方面的功能全面采用Python 3.10实现。
 
-# 项目点
+# 关键点
 1. 设计开发基于DeepSeek大模型的人工智能接入服务，已经完成管理统计分析部分的助手功能接入，教学与虚拟仿真的接入正在进行中。
 2. 讨论设计人工智能为长春云校课程智能打标记点的功能，技术路线已基本确定，完成后将大大提高打标记点的工作效率，节约人力。
 3. 利用人工智能大模型+RAG知识库，为老师设计教案、PPT课件的功能正在进行技术实验。
 4. 尝试在语文备课场景下引入AI自动生成中国山水画等生图功能，为制作古诗课件等提供素材。
 5. 小学数学练习题人工智能生成，小学外语作文批改、生成并自动生成朗读音频功能正在进行技术实验。
+音频转文字：
+https://github.com/chidiwilliams/buzz
+文字转语音：
+https://github.com/2noise/ChatTTS
+
+手写体识别
+https://help.aliyun.com/zh/ocr/developer-reference/api-ocr-api-2021-07-07-recognizehandwriting
+
 6. 尝试人工智能+BI实验，为长春云校打造自然语义实现数据统计报表。
 7. 尝试大模型+图数据库，实现知识点与能力点的智能总结，记录统计学生、教师与知识点能力点的关联关系，加速云校智能化进程。
 8. 尝试提供支持多步推理和复杂查询的AI智能体，服务教育理论研究。