utterances

给hugo博客添加评论功能

本文主要讲述使用utterances给静态博客实现评论功能。
四颗咖啡豆LanLiang·2023-10-23 00:50

为Mkdocs网站添加评论系统（以giscus为例）

本项目深受utterances的启发。开源。无跟踪，无广告，永久免费。无需数据库。所有数据均储存在GitHubDiscussions中。:octocat:支持自定义主题！支持多种语言。高可配置性。
Wcowin·2023-10-14 04:23

Dialogue Transformers

近期的一些工作使用层次化的循环神经网络（hierarchicalrecurrentneuralnetworks）在对话上下文中对多个话语（utterances）进行编码，但是我们认为纯粹的自注意力机制是更合适的
chansonzhang·2023-04-03 22:28

利用tf.ragged.boolean_mask完成选择mask压缩tensor

[Batch_size,Seq_len]的mask矩阵M需求：根据M中的值来maskT，并去掉被mask掉的值实际场景：主要是现在有一个对话的每个时刻的状态，和角色(0/1)，需要取出角色为1的所有utterances
LauJames·2023-02-07 13:04

ROC与AUC，DET与EER，minDCF，Identification Accuracy

我们需要这些性能指标必须使用同一个评价集（EvaluationSet），并且指标的具体实现一致，比较才是有意义的系统A可能在一个评价集上性能优于系统B，也可能在另一个评价集上性能劣于系统B评价集原则训练集中出现的话语（Utterances
DEDSEC_Roger·2022-12-16 21:58

跑程序时候，由tensorflow转为pytorch时候遇到的问题

#charembedding##[batch_size*max_utter_num*max_utter_len,emb]utterances_cnn_c
Astrallee·2022-11-24 02:29

【VC】END-TO-END ACCENT CONVERSION WITHOUT USING NATIVE UTTERANCES

文章目录1.INTRODUCTION2.PROPOSEDAPPROACH2.1训练阶段2.2转换阶段3.Experimentalresults3.1Audionaturalness3.2Speakersimilarity3.3Accentedness来源：ICASSP2020从L2说话人的句子中分别提取语言学信息和说话人表征，然后驱动语音合成模型，从而产生没有口音的说话人特征不变的句子。1.INT
cxxx17·2022-09-24 21:15

Hugo + even + GitHub Pages+ Utterances搭建个人博客

前言多年前基于Jekyll和GitHubPages搭建的博客样式总是出问题，调研了下目前最流行的静态博客主要有3个：hexo：基于Node.js，开源地址：https://github.com/hexojs/hexoHugo：基于Go实现，开源地址：https://github.com/gohugoio/hugogridea：国产，个人维护，开源地址：https://github.com/getg
·2021-12-21 18:38

给hugo博客添加评论功能

本文主要讲述使用utterances给静态博客实现评论功能。
·2021-02-17 17:32

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
Sanbai·2021-01-04 10:44

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
Sanbai·2021-01-04 10:44

如何用kaldi做孤立词识别三

后面跑更多的模型LOG(apply-cmvn[5.2.124~1396-70748]:main():apply-cmvn.cc:162)Appliedcepstralmeannormalizationto20utterances
aig8440·2020-09-17 11:05

博客评论插件 Beaudar(表达)

我使用过Wildfire，UI很不错，但是要用Firebase，在国内很不稳定，用了一段时间后发现使用Githubissue的Utterances非常轻便快速，然后开始使用Utteranc
执手对影成双·2020-09-14 21:23

AttributeError: module 'umap' has no attribute 'UMAP'

Real-Time-Voice-Cloning-master\toolbox\__init__.py",line228,invocodeself.ui.draw_umap_projections(self.utterances
3D_DLW·2020-09-13 15:32

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
Sanbai·2020-08-22 13:54

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
Sanbai·2020-08-20 23:46

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
Sanbai·2020-08-20 23:46

使用go一分钟建站

sitecdthemesgitclonehttps://github.com/spf13/hyde.githugoserver--theme=hyde--buildDrafts浏览器里打开：http://localhost:13132.搞评论utterances
IE06·2020-07-07 12:13

Hexo next主题博客搭建及美化

Hexo博客提交百度和Google收录hexo个人博客收录谷歌的详细过程(有图)HexoNexT魔改系列之三──评论篇更好的基于githubissues的评论系统——utterancesHexoNext集成utterances
三白学习前端·2020-07-04 01:27

icassp2020--TEXT-INDEPENDENT SPEAKER VERIFICATION WITH ADVERSARIAL LEARNING ON SHORT UTTERANCES

TEXT-INDEPENDENTSPEAKERVERIFICATIONWITHADVERSARIALLEARNINGONSHORTUTTERANCESKaiLiu,HuanZhouArtificialIntelligenceApplicationResearchCenter,HuaweiTechnologiesShenzhen,PRCABSTRACT摘要Atext-independentspeak
Grace_yanyanyan·2020-06-30 08:36

Rasa教程系列-Core-3-Responses

这些操作可以使用utterances将消息发送回用户。
JasonLiu1919·2020-06-24 07:32

Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders

dialogcontextc:前k-1个utterances，conversationalfloor（1或0）,metafeatures(topic)latentvariablez:capturedistributionofvalidresponsesx
yingtaomj·2020-02-26 21:26

进化——语言变化的机制

2016年1月1日到2016年1月31日这本书里最重要的观点：真正的语言单位是我们的言辞(utterances)和说话者的语法(speakers’grammars)。
李想想·2020-01-04 21:08

手把手教你使用issue作为博客评论系统

自从上周在阮一峰的每周分享第60期看到了可以将GitHub的issue当作评论系统，插入第三方网页的JS库——utterances。我就对此“魂牵梦绕”。个人博客使用的是VuePress。
jump__jump·2019-06-18 00:00

HTK-HERest

HTK-HERest 1:Function   Training data consists of one or more utterances each of which has
weihe6666·2011-03-17 14:00
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