最近调整网络模型结构，添加模块的时候遇到输入输出维度的问题，每一次都需要debug来看网络输出的维度，很麻烦，因此去找了一些能将模型每一层输入输出每一层可视化的代码。可视化示例（Darknet53为例） 需要注意的是，每一个模块之后会有一行是显示该模块的输入和输出，并不单指卷积、激活等操作，如下图，1-3行是每一次计算操作的输入输出及参数数量，而1-3行属于模块BasicConv，所以第
©作者 | 腾讯游戏知几AI团队近日，腾讯游戏知几 AI 团队与西工大 ASLP 组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显
接上一篇Sparrow算法篇 从日期取交集到思维模式这样的时间段有成百上千条该如何处理?如果我们需要根据具有日期交集的时间段分组呢？如果我们的业务不是日期，而是其他数据类型呢？如何抽象出计算模型？非日期型数据也可以进行分组？上一篇分享日期取交集的核心逻辑。 但映射到具体业务上可能有更复杂的场景，比如第一个问题，两个日期取交集还好搞好，但日期段很多的情况下,如何按每一个时间段相同的数据进行分组呢。&
WSS 3.0 对象模型
1.SPWebApplication包含网站集，是网站集的容器。
获取当前系统下所有Web应用程序的集合：
SPWebApplicationCollection webs = SPWebService.ContentService.WebApplications;
2.SPSite和SPWeb
(1).SPSite:WebApplication下的网站集。S
1-1 线性建模首先，通过一个实际的例子来考虑机器学习最直接的学习问题——线性建模：在属性与响应之间学习的线性关系。其基本形式为： 一般用向量形式写成： 其中W=（w1;w2;w3;.....wd） ，W和b学得之后，模型就得以确定。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大
5.1 模型拟合 模型拟合与存在于R中的建模方法在技术上十分相似。大多数方法使用formula来识别独立和依赖性变量，伴随着一个包含这些变量的data.frame。有关具体方法的详细信息，请参见本文档第三部分。 一个简单的公式可能看起来像：y ~ x1 + x2 + x3 ，也就是说，y是x1，x2和x3的函数。另一个离子是 y ~ .，这意味着y是提供给函数的data.frame中所有其他参
Whisper模型是由OpenAI开发的用于语音识别的Transformer模型。调优Whisper模型时，以下是一些实用的技巧和建议：数据预处理：确保你的数据集是干净的，没有噪声和干扰。对音频数据进行剪辑，只保留有用的语音部分。对数据进行标准化，使其具有相似的时长和能量水平。数据增强：通过增加噪声、回声和其他语音干扰，来扩充你的数据集，提高模型的泛化能力。模型架构调整：尝试不同的模型架构，如增加
你能听出来这是AI合成的歌声吗？上面的音频便是由浙江大学提出的DiffSinger模型所合成。简介歌声合成（SVS）系统是为了合成高质量和有表现力的歌声而建立的，其中声学模型会在给定的乐谱上生成声学特征（例如梅尔频谱）。以前的歌唱声学模型采用简单的损失（如L1损失和L2损失）或GAN（生成式对抗网络）来重建声学特征，而它们分别存在过度平滑和不稳定的训练问题，这阻碍了合成歌声的自然度。这篇论文中的D
简介：OpenAI的chatGPT非常火爆，其实OpenAI旗下的另一个模型实力也十分强大，它就是开源免费的Whisper语音转文本模型，目前为止它是较为顶尖的语音转文本模型当前github上也有许多出色的开发者根据此模型开发出桌面版语音转文字应用。较为出色的分别是Buzz和WhisperDesktop功能：支持将多种语言的视频或者音频文件，转换成字幕文件、带时间轴的文本、纯文本。支持多语言音翻译
Arnold Johannes Wilhelm Sommerfeld (1868–1951)复习 curl 一个向量场的Curl 描述了一个三维的向量场F的无穷小旋转（infinitesimal rotation），有时也用∇×F,rotF来表示。直观上，如果向量场表示流体的速度，那么curlF描述的就是循环密度（circulation density of the fluid）,curlF=0的
用户提出了一个需求，要把本地安装的C/S结构的软件调出来。注意，不是点击它的快捷方式或者exe文件，而是点击网页上的一个按钮或者链接，就要把软件客户端调出来。在网上找过相关的资料，有两个比较常用的解决方案。1，采用js代码来调，代码如下：function Run(strPath) {
var objShell = new ActiveXObject("wscript.shell");
ob
本章主要列举服务器程序的各种网络模型，示例程序以及性能对比后面再写。
一、分类依据。
服务器的网络模型分类主要依据以下几点
（1）是否阻塞方式处理请求，是否多路复用，使用哪种多路复用函数
（2）是否多线程，多线程间如何组织
（3）是否多进程，多进程的切入点一般都是accept函数前
二、分类。
首先根据是否多路复用分为三大类：
（1）阻塞式模型
（2）多路复用模型
（3）实时信
一、引言： 在前面的博客中，我们对ijkplayer整个jni的流程及消息机制都详细的分析了一遍，分析流程机制有助于我们对整个架构有一个大致的了解，便于后续对音视频解码与输出渲染的分析，消息机制的分析有助于我们理解FFmpeg是如何处理输入输出buffer的。接下来，我们先梳理下read_thread这个线程，然后再分析音频是如何解码和输出的。二、read_thread分析：read_thread
**输入流：东西读入内存 输出流：东西从内存写到记录存储**因为我们本身是以记录存储为原点来判读输入和输出的概念，所有会有弄错的时候。 在java中， io流按照java io流的方向可以分为输入流和输出流。 输入流是将资源数据读入到缓冲Buffer中，输出流是将缓冲Buffer中的数据按照指定格式写出到一个指定的位置，所以这两个流一般同时使用，才有意义。 例如你要做文件的上传，你要先用输
# Python Whisper 输出文件实现步骤
## 介绍
在Python中，可以使用Whisper库来将文本信息输出到文件中。Whisper是一个简单易用的Python模块，可用于记录和输出日志信息。在本文中，我将向你介绍如何使用Whisper来实现将文本输出到文件的功能。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。一、语音合成参考这个网址：https://www.bilibili.com/read/cv19064633合成的音频：晓晓朗读-温柔二、Whisper 语音识别下载模型后放入程序目录下：请注意，主要示例目前仅使用 16 位 WAV 文件运行，因此请确保在运行该工具之前转换您的输
Whisper模型方法证明了只需要用大量的弱标签数据，不需要很复杂的模型和调优方法，就可以到
基本使用：class ChooseAreaViewModel :ViewModel(){
var provinceLiveData = MutableLiveData<MutableList<Province>>()
fun getProvinceList(){
viewModelScope.launch {
provin
注：部分摘自Java内存模型有五个：方法区、Java堆、Java栈、程序计数器、本地方法栈方法区方法区在一个JVM实例的内部，类型信息存在一个称为方法区的内存逻辑区中。类型信息是由类加载器在类加载时从类文件中提取出来的。类静态变量也存放在方法区。一旦一个类要被使用，Java虚拟机就会对其进行装载、连接（ 验证、准备、解析 ）、初始化。而装载后的结果就是由.class文件转变为方法区的一段
//<iostream>在使用setf等库函数时使用
//<iomanip>在使用流操纵算子时使用
//using namespace std;
//以下所有的setf()都有对应的unsetf()用于取消设置
//所有的setiosflags()可以用resetiosflags()取消
//标志位fmtflags的命名空间可以使用ios_base::或者ios::
