前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意. Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别.它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本. Whisper支持自定义模型,可以用于实现…

使用过NAS(Network Attached Storage)的朋友都知道,它可以通过局域网将本地硬盘转换为局域网内的"网盘",简单理解就是搭建自己的"私有云",但是硬件和网络成本都太高了,有点可望而不可及的意思.Alist开源库则可以满足我们,它能将公共网盘反过来变成一种联网的本地硬盘,使用Web页面来统一挂载和管理,网盘类型包含但不限于:百度网盘.阿里云盘.迅雷网盘等等. Alist挂载网盘的另外一个好处是可以基于WebDav协议直接播放网盘资源,虽然说网盘也…

也许每一个男子全都有过这样的两个女人,至少两个.娶了红玫瑰,久而久之,红的变了墙上的一抹蚊子血,白的还是床前明月光:娶了白玫瑰,白的便是衣服上沾的一粒饭黏子,红的却是心口上一颗朱砂痣.--张爱玲<红玫瑰与白玫瑰> Selenium一直都是Python开源自动化浏览器工具的王者,但这两年微软开源的PlayWright异军突起,后来者居上,隐隐然有撼动Selenium江湖地位之势,本次我们来对比PlayWright与Selenium之间的差异,看看曾经的玫瑰花Selenium是否会变成蚊子血. P…

人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃.并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向.本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术. 本地安装和配置ControlNet ControlNet在HuggingFace训练平台上也有体验版,请参见: https://huggingface.co/spaces/hysts/Cont…

谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂,是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量,旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间,毁誉参半,很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比,Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人. 事实上,Google Bard并非对标ChatGPT的产品,Bard是基于LaMDA模型对话而进行构建的,Bard旨在构建一个对话式的AI系统,使其能够更好地理解人类语言,并且具备进行多轮对话的能力.…

在基于Bootstrap开发的项目中,鲜艳颜色的按钮,以及丰富的图表是很吸引人的特点,为了将这个特点发挥到极致,可以利用Bootstrap图标抽取到数据库里面,并在界面中进行管理和使用,这样我们可以把这些图标方便应用在各个页面部件上,如菜单模块,按钮界面,表单输入等多个场合进行使用.在前面随笔<基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(4)--Bootstrap图标的提取和利用>中,我对如何抽取Bootstrap图标,并单独开发一个页面进行图表的管理,本随笔介绍如何在这个基础上…

概述: 最近对K8S非常感兴趣,同时对容器的管理等方面非常出色,是一款非常开源,强大的容器管理方案,最后经过1个月的本地实验,最终决定在腾讯云平台搭建属于我们的K8S集群管理平台~ 采购之后已经在本地部署了不下百次模拟线上生成环境,尽可能还原本地搭建过程,于是修改了安装脚本以及镜像文件. 基础环境 主机 地址 Type k8s-host1 192.168.100.121 master node k8s-host2 192.168.100.122 master node k8s-host3 192…

毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西.但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样"套路化"的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征. 之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机器学习的分类问题,本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同…

代码: # cat top_10_request.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser import heapq class UrlRequest(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser()…

原创博文,转载请注明出处 这是我高级电子技术试验课做的作业,拿来共享一下.项目在安福莱例程基础之上进行的功能完善,里面的部分内容可参考安福莱mp3例程.当然用的板子也是安福莱的板子,因为算起来总共做了也没几天,技术含量嘛,一般般,大家不喜勿喷.如果你正在学习stm32,希望能帮助到你. 项目代码已提交到我的github,点击进入. 下面是一些简单的介绍. 摘    要 Cortex-M3是ARM公司为要求高性能(1.25 Dhrystone MIPS/MHz).低成本.低功耗的嵌入式应用专门设计…