如果我的输入特别的长，比如我的输入文字有500字这么多，这段话中包含了多种情绪的变化，这个需要怎么处理？怎么由平静到很愤怒，到抓狂等等，这种情绪的变化应该怎么处理？

合成的原理是什么？如果设计多语种是怎么处理的？设计多方言是怎么处理的？

合成时，对语言有要求吗？比如我输入的是中文，可以合成日文吗？或者其他语言

合成过程中，可以进行情绪选择吗？支持哪几种情绪？

中国地大物博，可以根据地域选择，进行方言合成吗？

 我推荐《Spring Cloud Alibaba 微服务架构实战派》，作者：胡弦 推荐理由：本书通过一个清晰的主线应到读者由浅入深的进行学习Spring Cloud Alibaba技术框架，全书分为五个阶段学习： 入门阶段：了解主流的技术架构，搭建开发环境和工具， 基础阶段：认识Spring Cloud 微服务架构基础，熟悉通过Consul实现服务治理，通过Ribbon及Feign实现客户的负载均衡和服务调用 进阶阶段：熟悉Spring Cloud Alibaba 其他组件，实现容错处理，构建服务网关，实现服务链路追踪，配置中心，服务治理及流量控制，以及微服务安全等。 实战阶段：通过实战的方式构建了一个访问量超过10000的平台微服务架构。 高阶阶段：实现基于Docker,K8S，Jenkins的DevOps.  这本书不光适合初学者，对于其他缺失系统化学习微服务架构的同学也有一定的指导意义，它不止是一本关于Spring Cloud Alibaba架构介绍的书籍，而是为了实现“构建微服务架构”这个目标的全栈技术指导的书籍，我本人就是通过对这本书的学习，对Spring Cloud 有了一个系统化的认知，也对后来在工作中的应用也有一定的指导意义，再次强烈推荐给同学们。 

 大佬好，本来计划要参加昨天线上直播的，恰巧昨天公司老总开会，非常的遗憾，今天特意过来回看了大佬的分享，不愧为技术大佬，讲的非常的好，慢慢的全是技术干活。  因为我们公司本身是深耕仓储物流行业的科技公司，公司本身也在搞大数据相关开发，所以我会结合我们公司的一些场景痛点，整理了一些自己在看的过程中的一些疑惑点，希望大佬给以解答：  问题1：湖仓一体这个技术我们都听说过，现在大家都在说自己用的是湖仓一体技术，实时数仓技术等，请问大佬我们应该如何评价我们的业务场景是否适合实时数仓呢？或者说哪些场景更适合使用实时数仓？  问题2. 大佬在讲解实时数仓的时候有提到数据的实时性问题，我理解到的时候我们目前都是准实时的，所以问下大佬我们的实时性大概等到什么程度？  问题3.实时数仓的性能也是我非常关心的，我们实时数仓的性能有没有具体的指标，同时，我们应该如何根据我们的业务场景评估我们的实时数仓的配置呢？如果选择华为云，应该如何评估呢？  问题4.实时数仓是如果保证我们的实时数据不被丢失的，我们的实时统计是如果保证统计数据的正确性的？  问题5.实时数据和历史数据在做联邦查询的时候？性能损耗是非常高的，我们GassDB在联邦查询时的性能耗时是多少？ 这个跟数据的体量有关系吗？  问题6.实时数仓的技术架构复杂度是非常之高的，面对如此高的业务复杂度，我们如果保证我们的数据一致性，如何保证我们的事务被正常秩序，如果出现了问题，我们是如何进行应对的？  问题7.我们的实时数据是如何进行存储的？历史数据和实时数据会进行合并吗？      希望大佬答疑解惑，再次感谢大佬的分享。 

说一下我的体验心得：1.CodeArts IDE C++ 重新定义了编程人员的开发习惯，我原始是使用Visual Studio 产品系列的人，现在准备转变到Code Arts IDE C++版本，更加的好用,更加的能贴合我们的使用场景，其中针对开发人员的一些自身使用习惯也进行了优化，非常棒。2.Code Arts IDE Java 也简单体验了下，目前使用的是IDEA，也是一种全新的使用习惯，很新颖而又易于接受，做的非常棒，非常方便使用者根据自己的实际情况进行项目配置，做的挺好，有些功能也是第一次使用，但是非常好用使用。3.Code Arts IDE 系列看的出来我们下了很大的本钱来做这件事，我的一个疑惑是我们有现成的Visual Studio 和 IDEA 系列可以供开发人员使用，为什么要做这么一件事，我的个人理解是完全自主可控，不被人卡脖子，不知道对不对，不管咋样，希望Code Arts IDE 越来越好，我后面会倡议部门人员全部使用，到时候有什么问题还望支持

Shared-Nothing架构

 1.我认为分布式数据库是数据库未来的发展趋势之一。随着数据量的不断增长和业务需求的复杂化，传统的集中式数据库已经无法满足大规模数据存储和处理的需求。分布式数据库通过将数据分布存储在多个节点上，实现数据的水平扩展和负载均衡，能够提供更高的性能、可用性和可扩展性。  2.在分布式数据库架构中，我认为Shared-Nothing架构会更受企业青睐，在Shared-Nothing架构中，每个节点都独立运行，拥有自己的存储和计算资源，节点之间通过网络通信进行数据交互。这种架构具有良好的横向扩展性和容错性，适合大规模数据处理和高并发访问场景。  3.分布式数据库技术未来需要提供：更强大的一致性保证，更智能的负载均衡和优化，更完善的安全和隐私保护。