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- 一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位[特殊字符]
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一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位字幕组连夜辞职!这年头谁还手动做字幕啊?最近挖到个叫pyVideoTrans的开源神器,直接把视频翻译玩成全自动流水线——语音识别、字幕翻译、AI配音、视频合成四步打包完成,连手都不用动一下!外语生肉党狂喜!管你是追剧还是学网课,把视频往里一丢,喝着奶茶的功夫就能收获带双语字幕+地道配音的熟肉成品。关键是免费!开源!离线也能用!程
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
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引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
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GRU与Transformer结合:新一代序列模型关键词:GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要:本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理,然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型,还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
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RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
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第9章:听声辨味的玄机——语音识别如何破解厨房噪音难题声学特征解析、深度降噪与工业部署全链路解密工业级挑战场景:在上海四季酒店中央厨房的热浪区域(平均声压92dB),行政主厨需同时管理六口燃气灶、两台对流烤箱和三台洗碗机。当他在油烟机轰鸣中喊出"三号灶文火收汁"时,噪音包含:炒锅爆炒声(65-85dB@4-8kHz)高压蒸汽喷射(75-90dB@2-4kHz)金属撞击噪声(80-95dB@1-8k
- 世界因你不同:李开复自传
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读完后闭上眼睛想一想,为什么李开复值得学习?第一,他工作能力很强。他并不只是在名校、名企呆过,而是最后都做到了很高的位置。11岁从台湾去美国读书,博士在CMU,毕业后先后在苹果、微软、谷歌工作过。CMU读博期间开发了基于统计方法的语音识别技术,拿到了CMU终身教职后,放弃这一职位加入了苹果。微软时期牵头成立了微软中国研究院(后改名微软亚洲研究院),这个传奇的地方在深度学习大火之后,诞生出了很多牛人
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摘要在鸿蒙(HarmonyOS)应用开发中,语音识别是很多智能功能的核心入口,比如语音助手、语音输入、语音搜索等。但不少开发者会遇到"语音识别无法使用"的问题:调用没反应、识别不返回、报权限错误……这篇文章将从权限配置、API调用、设备支持、网络状态等多个角度入手,结合实际代码和典型使用场景,帮你一条一条查清楚到底问题出在哪。引言随着语音交互逐渐成为主流,鸿蒙系统也提供了对ASR(Automati
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- HarmonyOS SDK:Image Classification 能力进行图片识别
在鸿蒙应用开发中,HarmonyOSSDK提供了丰富的AI能力接口,开发者可以快速集成语音识别、图像识别、自然语言处理等智能功能到自己的应用中。作为一名鸿蒙开发者,在实际项目中我深刻体会到这些AI能力对提升用户体验和产品智能化水平的重要性。以图像识别为例,借助HarmonyOSSDK中的ImageClassificationAPI,我们可以轻松实现图片内容的自动识别与分类。通过调用系统提供的AI引
- 《Whisper模型版本及下载链接》
空云风语
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Whisper模型版本及下载链接Whisper是OpenAI开发的语音识别模型,以下按模型规模从小到大排列,包含不同语言版本及通用版本:1.Tiny系列(轻量级)tiny.en.pt(英文专用):https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d
- 《Whisper:开启语音识别新时代的钥匙》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper语音识别人工智能
Whisper模型:技术革新的基石在当今科技飞速发展的时代,自动语音识别(ASR)技术作为人工智能领域的关键分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到实时字幕生成,从语音交互设备到智能客服系统,ASR技术无处不在,为人们带来了前所未有的便利与效率提升。而Whisper模型,作为ASR技术中的一颗璀璨明星,以其卓越的性能和独特的技术架构,成为了推动语音识别技术发展的重要力量。Whis
- 用Google Cloud Speech-to-Text API进行音频转录
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###技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,语音识别已成为我们生活中不可或缺的一部分。GoogleCloudSpeech-to-TextAPI是其中的佼佼者,能够从音频文件中提取文本信息,减少人工转录的麻烦。这篇文章将指导你如何使用`GoogleSpeechToTextLoader`来加载和转录音频文件。###核心原理解析`GoogleSpeechToTextLoader`是一个工具,它通过调用
- 微服务及时通讯系统-服务端-开发阶段与功能介绍
C++忠实粉丝
微服务及时通讯系统-后台服务器实现微服务架构云原生
个人主页:C++忠实粉丝欢迎点赞收藏✨留言✉加关注本文由C++忠实粉丝原创微服务及时通讯系统-服务端-开发阶段与功能介绍收录于专栏[微服务及时通讯系统-后台服务器实现]目录开发阶段与功能介绍聊天室后台服务器实现:功能需求确定阶段:框架设计:聊天室子服务拆分:消息转发子服务:消息存储子服务:语音识别子服务:文件管理子服务:宝子们!!!我又开始新的专栏啦~这一次你们可以跟着我一步一步完成这个开源项目!
- [特殊字符] 一键搭建AI语音助理:基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解
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一、项目核心技术架构(图1)交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调TTS语音合成语音输入DashScopeAPI二、四大核心技术实现1.智能语音识别引擎(附关键源码注释)classASRCallback(TranslationRecognizerCallback
- 华小妹 AI 数字人又来添新功能,突破语言边界
广州华锐视点
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华小妹AI数字人功能强大,不是徒有其表的花瓶。作为一款极具创新性的AI数字人,华小妹AI数字人擅长跳舞,能精准介绍产品,可通过虚拟场景带客户参观各类场所,还能用丰富肢体语言交流,具备空间定位能力,语音识别技术先进,能精准识别各种语音指令。如今华小妹AI数字人上新了支持多语言交流的功能,涵盖常见和小众语言,打破语言障碍,拓展了应用场景和服务范围。华小妹AI数字人上新的多语言交流功能堪称一大亮点,支持
- AI 大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数 MOE 这两个临界点
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AI大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数MOE这两个临界点大模型、训练、万张卡、万亿参数、MOE、Transformer、深度学习、自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习技术取得了飞速发展,大规模人工智能模型的训练成为一个重要的研究方向。大模型是指参数量达到数十亿甚至万亿级别的人工智能模型,它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,大模型的训练也面临着巨大
- 基于Transformer的语音识别模型:从理论到实现
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基于Transformer的语音识别模型:从理论到实现关键词:Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要:本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统。从传统的语音识别方法出发,我们将一步步解析Transformer如何革新语音识别领域,详细讲解其核心原理、架构设计和实现细节。通过理论讲解、数学推导和代码实践相结合的方式,帮助读者全
- 自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析
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自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性,以及处理大
- 2025年开源AI模型综合对比与推荐
目录2025年开源AI模型综合对比与推荐引言文本生成模型简介对比表格评价图像生成模型简介对比表格评价视频生成模型简介对比表格评价语音识别模型简介对比表格评价语音合成模型简介对比表格评价总结参考文献2025年开源AI模型综合对比与推荐引言人工智能(AI)技术在2025年继续蓬勃发展,开源AI模型在文本生成、图像生成、视频生成、语音识别和语音合成等领域展现出卓越的性能。这些模型不仅在技术上与专有模型不
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一、循环神经网络概念以及应用场景1.概念处理序列的一种神经网络计算模型。2.序列数据数据是根据时间步生成的,前后数据有关联关系,数据可以是数字、文字序列等等。3.应用场景自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。NLP涵盖了从文本到语音、从语音到文本的各个方面,它涉及多种技术,包括语法分析、语义理解、情感分析、机器翻
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默