藏文是一种没有明显空格隔开的文字，因此需要专门的技术来进行分词。规则分词：根据特定语法规则，使用词典对文本分词。统计分词：利用统计模型，根据词语出现概率进行分词。深度学习分词：基于神经网络模型，通过大量训练数据自动学习分词规则。本教程使用简单易用的规则和字典混合方式的藏文分词工具pybo。

通过使用藏语语音合成技术，可以把一段藏文文字，快速变成可用的音频，用在短视频、朗读、课件或字幕配音里。它们都属于 Meta 的 MMS-TTS 系列，并且在 Transformers就能直接调用。

关键词：藏语、TTS、本地运行、MMS、VITS、Python。

大模型（LLM）是基于Transformer架构的深度学习模型，具备文本处理、创意生成和问答对话等能力，但也有"幻觉"、知识局限和算力开销大的问题。产品经理需要理解大模型以判断需求可行性、设计功能、评估成本和与技术团队沟通。本文通过Ollama工具演示了本地运行DeepSeek-R1模型的方法，并列举了B2C、B2B等典型应用场景，强调大模型是"能力引擎"而

关键词：藏语、TTS、本地运行、MMS、VITS、Python。

刚才我们说的是“大家都记账”，但还没说“区块”和“链”。继续用小区账本的比喻：先在草稿纸上收集一段时间内的交易记录；比如每 10 分钟整理一次，打成一页，编号为“第 N 页”。这一页的编号（第几页）时间“上一页”的某个摘要（比如上一页内容的指纹）第 1 页 → 第 2 页 → 第 3 页 …每一页都“指向”上一页，形成一条“链”。一页账 = 一个区块（Block）页与页之间的指向关系 = 前一区块

安装JDK，步骤略。这里使用了 jdk 1.8；之前使用了jdk 1.20，出现一些问题，因此转到 jdk 1.8。

测试覆盖率是软件质量保障中的重要指标，它衡量了代码中被测试到的部分占整体代码的比例。低覆盖率可能导致问题未被发现，影响产品稳定性。通过OpenAI等AI工具，可以更智能地优化测试覆盖率，定位薄弱环节，生成更多有效的测试用例。以下，我们将结合实际操作，说明如何利用OpenAI提升测试覆盖率，让测试工程师的日常工作更高效。测试覆盖率的常见类型包括：例如，假设你有以下代码片段：如果只测试，那么条件和未被

情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理的一个重要应用，目的是自动识别和提取文本中的情感倾向。基于规则的方法使用情感词典，对句子进行简单判断（适合初学）。基于传统机器学习的方法使用分类算法，如支持向量机（SVM），通过特征工程进行分类。基于深度学习的方法使用神经网络模型（如BERT、LSTM），自动学习文本的深层次语义，准确度更高。我们本次项目使用简单易上手的规则词典方法进行

还记得小时候我们要写“读后感”或“观后感”吗？看完一篇长长的文章、一本书，甚至一部电影后，老师总是要我们用几句话概括主要内容。其实，这就跟。