DocViewer 是类似百度文库、豆丁 的在线文档阅读程序。基于JAVA语言，跨平台的开源文档在线阅读器。Windos7 Windows2003 Windos Xp ubuntu11.04 ubuntu11.10 测试通过。linux下请安装相关字体。 原理 判断类型 若为office文件1.通过 openoffice 将文件转换为 pdf2.通过 sw
因为经常涉及写api，所以对于写接口文档自然不陌生。对于写接口文档真想吐槽几句开发流程，聊以自慰。代码一点没写，就要详细的接口文档，这事估计很多后端同学都遇到过，弄起来真是很郁闷。文档可以写，没问题，但是我不能保证一点不改。因为在开发前谁也无法预料到开发过程中会有哪些情况发生，一开始写的文档，自然与后来真正开发的接口存在些差距，这也是我不太愿意一开始就给出详细文档的原因，接口在开发过程中不断完善，
介绍：工作界面收起功能区：Ctrl + F1快速打开帮助：F1右键状态栏可以编辑添加/删除按钮一、文件操作新建文件Ctrl+N 或者左上角快速访问工具栏都可以新建文件。如果要新建模板，点击文件选项卡，新建-模板。自定义模板则需要找到当前 word 的模板文件夹，把自己要自定义的模板文件保存到里面。右键删除自定义模板。保存文档Ctrl + S 或者左上角快速访问工具栏就行。选项卡-文件-选项中可以设
# 如何实现Python Whisper包文档
## 一、整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现Python Whisper包文档的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Whisper包 |
| 2 | 创建Whisper数据库 |
| 3 | 写入数据到Whisper数据库 |
| 4 | 生成Whisper包文档 |
## 二、具体步骤
原创
2024-02-26 03:32:00
142阅读
# Python Whisper包文档实现指南
## 概述
本文旨在指导刚入行的开发者如何使用Python Whisper包来生成和读取Whisper数据库的文档。Whisper是一个时间序列数据库，它可用于存储和检索时间相关的数据，如系统性能指标、传感器数据等。
在本指南中，我们将使用Python Whisper包来创建和查询Whisper数据库，并逐步介绍每个步骤所需的代码和详细解释。
原创
2024-01-17 18:47:32
52阅读
如何实现“python whisper包文档”
作为一名经验丰富的开发者，我将向这位刚入行的小白介绍如何实现“python whisper包文档”。下面是整个实现流程的步骤：
|步骤|操作|代码|
|---|---|---|
|1|安装whisper包|`pip install whisper`|
|2|创建whisper数据库|`whisper.create(path, archives,
原创
2024-01-16 19:08:55
51阅读
动动小手指，去到openai的API介绍页面。https://platform.openai.com/docs/api-reference/models通过官网的提示，可以copy对应的调试命令进行测试。 本文主要通过curl命令实现。 打开Postman，对，就是那个测试接口用的postman 在官网介绍页中复制接口信息curl https://api.openai.com/v1/models
# Python Whisper开发文档实现指南
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何实现“Python Whisper开发文档”。我将为你展示整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 2. 实现流程
下面是实现“Python Whisper开发文档”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装Python |
| 步骤2 | 安装
原创
2024-01-16 18:55:42
37阅读
一、WordPiecewhat：现在基本性能好一些的NLP模型，例如OpenAI GPT，google的BERT，在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片，其实就是这个意思 why：比如"loved","loving","loves"这三个单词。其实本身的语义都是“爱”的意思，但是如果我们以单词为单位，那它们就算不一样的词，在英
1、基本的文件操作python中内置了文件(fFle)对象,使用文件对象的大概流程如下： 1、创建文件（通过内置open()函数） 2、通过该对象提供的方法进行一些基本的文件操作，如write()、close()等方法1.1、创建和打开文件可以通过open()方法实现 语法格式：file = open(filename[,mode[,buffering]])说明： file:为被创建的文件对象 f
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2024-04-22 21:22:14
81阅读
# Python Whisper开发文档简介
## 1. 引言
Python Whisper是一个用于处理时序数据的Python库。它提供了一种高效的方式来存储和检索大规模的时间序列数据。本文将介绍Python Whisper的基本概念和使用方法，并通过代码示例进行说明。
## 2. Whisper基本概念
### 2.1 数据结构
在Python Whisper中，数据以Whisper
原创
2024-01-18 14:17:53
111阅读
python读取pdf翻译生成word文件 对应python版本未3.7.3 首先是安装所需要的包 通过pip安装或是pycharm的setting安装 这里仅列出包名（tkinter requests time hashlib json os pdfminer docx） 在运行程序前需要先注册一个百度翻译的api 设置api_id、cyber这里注册普通的接口就足够使用im
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2024-03-11 12:10:29
57阅读
Whisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于 680,000 小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务，可以将语音音频转录为所讲语言的文本，以及翻译成英语文本。
如何在矩池云上安装语音识别模型 WhisperWhisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，
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2024-09-02 10:28:43
205阅读
一、Twisted基本模型Twisted 网络编程框架是一种基于事件的网络编程框架，用户需要继承特定的类，并重载其中的方法来处理网络通信中可能出现的各种情况。Twisted的网络通信模型最基本的也要由三部分组成：反应器(reactor)、协议(protocol)、工厂(factory)。其中反应器用来执行事件循环，分发事件处理等等，每个应用程序中一般只能启动一个reactor。协议用来完成与一个已
Whisper 是 OpenAI 公司
原创
2023-06-21 19:53:38
462阅读
Whisper是OpenAI开源的一款语音识别的模型，包含有英语和多国语言的模型，根据实际情况来看，其支持的90多种语言的准确率着实表现惊艳，英文甚至可以做到3%左右的误词率，官方图表显示中文的误词率大约是14%，但是实际使用的情况来看，误词率也是相当低，几乎也在3%左右。整个whisper系列一共有5个级别的模型，按参数量进行排序，分别是微型tiny，基本base，小型small，中型mediu
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2024-05-30 11:17:55
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前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使
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2024-08-09 08:28:26
1082阅读
系列之二十 中的基础应用whisper系列之二十 中的基础应用whisper1 whisper介绍2 whisper rpc模块3 whisper中的消息4 消息的加密5 过滤器作为一个区块链生态系统,为区块链dapp应用提供了丰富的环境,whisper就是其中一个基础性设施.它相当于是中的bitmessage,希望以后dapp中可以用上whisper.当然到目前为止,智能合约中还是无法访问whi
9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训
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2024-04-29 13:07:48
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目录：AQS整体介绍AQS类图AQS实现AQS总结：AQS及其实现类已经学完了，今天我就来按照自己的理解简单的总结下AQS。首先AQS全称为AbstractQueuedSynchronize，从含义上可以看出它是队列同步器，是用于构建锁或其它同步组件的基础框架。AQS整体介绍：AQS这个基础框架提供了共享锁、排它锁的实现，并且这两种锁都具有获取锁和释放锁两种功能；以及AQS中比较重要的Condit
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2024-10-30 20:43:19
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