本文介绍了nasm汇编编译器和FFmpeg的离线安装方法。首先下载nasm源码包，解压后通过configure配置安装路径，编译安装并设置环境变量。接着下载FFmpeg源码，配置编译选项（启用GPL协议、静态编译等），执行编译安装并验证关键功能（如anlm降噪、loudnorm响度标准化等）。两种工具安装完成后都需添加路径到系统环境变量以便全局使用。该指南提供了完整的命令行操作流程，适用于需要在无

本文通过研习 B 站及知乎，论文等相关技术内容，旨在系统梳理并总结主流大模型架构 Transformer 的核心理论概念，深度解析其技术体系中涵盖的预训练（Pre-training）、监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）、基于人类反馈的强化学习（RHLF, Reinforcement Learning from Human Feedback）等关键训练阶段，同时对各阶

本文介绍了一个基于深度学习的声纹识别系统，主要包含三大功能：声纹识别、说话人日志和声纹对比。系统采用两阶段处理流程：业务侧预处理阶段统一音频格式（16kHz单声道）并进行降噪、归一化等处理；模型侧使用FBank特征提取和CAM++等多说话人分离模型，结合VAD分片和谱聚类算法实现说话人分离。项目提供了完整的Web接口实现，可应用于门禁验证、会议记录等场景，具有较高的实用价值。文中详细说明了音频预处

本文介绍了基于FunASR框架的音频通话质量分析系统开发实践。作者针对单一语种（中文/英文）的离线音频转写需求，对比了两种语种识别方案，最终选择使用cam++模型进行语种识别。文章详细阐述了FunASR框架的核心功能（包括语音活动检测、自动语音识别等）及其存在的5个主要问题，并分享了开发思路和Python测试流程，包括模型选择、风险分析和部署方案。通过实际案例展示了语种识别和英文音频识别的具体实现

本文介绍了基于FunASR框架的音频通话质量分析系统开发实践。作者针对单一语种（中文/英文）的离线音频转写需求，对比了两种语种识别方案，最终选择使用cam++模型进行语种识别。文章详细阐述了FunASR框架的核心功能（包括语音活动检测、自动语音识别等）及其存在的5个主要问题，并分享了开发思路和Python测试流程，包括模型选择、风险分析和部署方案。通过实际案例展示了语种识别和英文音频识别的具体实现

baomidou提供的@DS自定义AOP自动换源实现AbstractRoutingDataSource手动换源。

一次镜像,处处运行.达成Docker容器在任何操作系统上都是一致的，实现应用跨平台、跨服务器.解决运行环境和配置问题的软件容器，方便做持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术.

dubbo和openfeign的区别是dubbo是真正的rpc框架.支持多种通信协议.能面对更多的调用场景,而且跨语言. 它的思路是–>服务暴露自己的方法,注册到注册中心.消费端则从注册中心调用服务暴露的方法.openfeign目的是让开发者调用更简约,因此它是http通信框架.它的思路是–>服务指定url接口.直接调用目标模块的接口.我的dubbo提供端和消费端配置dubbo : applica

There was an unexpected error (type=Service Unavailable, status=503).No servers available for service

对于pdf文本类型这种pdfbox，aspose-pdf，spire直接提取文本的精准性更高。基于此我们可能需要提取pdf中所有表格数据，完成数据录入。但是表格数据不同，还存在跨页表格问题。但是按照以下方案即可解决。本文的表格处理思想来源于mybatis的底层设计。表示我们可以把字符ascii映射到特征向量上，并通过单位向量归一化结果。获取第一块内容字串的标准化特征向量。表格解析器每检测一页的所有