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自动语音识别(ASR)与文本转语音(TTS)技术的应用与发展

自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称 ASR)是一种将人类语音转换为文本的技术。其目标是让计算机“听懂”人类的语言,将语音信息准确地转化为文字输出。ASR 技术从上世纪五六十年代开始发展,早期的 ASR 系统仅能识别少量词汇,且需要人为调整音调、语速等条件。在 AI 技术飞速发展的今天,ASR 系统已逐渐能够识别不同语言、方言甚至个性化的发音方式。

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#语音识别#人工智能
金仓数据库:多模融合,一库承载未来,驱动数字化转型新范式

金仓数据库KingbaseES提出"多模融合,一库全替代"创新理念,通过深度兼容Oracle等主流数据库实现平滑迁移,同时将时序、地理空间、文档等多种数据模型融合于统一内核。其提供完整的迁移工具链和原生协议兼容,支持TB级数据安全迁移。多模融合特性实现跨模型数据统一管理,显著提升查询效率,降低总体成本。该方案已在金融、能源、政务等多个行业成功落地,助力企业简化架构、激活数据价值

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#数据库
【AI系列】nvidia-smi介绍与使用

nvidia-smi的全称是。它是一个基于命令行界面的跨平台工具,是NVIDIA 显卡驱动的一部分。只要您正确安装了 NVIDIA 显卡驱动,就可以在命令行(终端)中使用它。核心功能nvidia-smi的主要目的是监控和管理NVIDIA GPU 设备。它提供了关于 GPU 状态、性能、温度、内存使用情况、进程占用等信息的详细视图。对于开发者、系统管理员和任何使用 NVIDIA GPU 进行深度学习

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#人工智能
时序数据库选型指南

摘要:时序数据作为大数据时代的重要资产,其独特的时间相关性和海量特性对存储处理系统提出特殊要求。Apache IoTDB作为专为大数据设计的时序数据库,通过创新的TsFile存储格式、分布式架构和计算下推机制,在写入吞吐、查询性能和存储效率等方面表现优异。文章详细分析了IoTDB的技术优势,并展示了其在智能电网、智能制造等领域的实践案例,同时提供了时序数据库选型的评估框架。IoTDB正成为企业处理

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#时序数据库#数据库
【蓝耘元生代智算云平台:Omost,让 AI 大模型代写 AI 绘画提示词】

蓝耘元生代智算云平台是一个现代化的、基于 Kubernetes 的云平台,专为大规模 GPU 加速工作负载而构建。该平台为工程师和创新者提供无与伦比的计算解决方案,速度比传统云服务提供商快 35 倍,成本降低 30%。蓝耘的基础设施每个组件都经过精心设计,旨在帮助客户获取其创新所需的计算规模与计算类型。Omost 是由 ControlNet 作者推出的新工具,利用大模型的编程能力来生成图像。Omo

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#人工智能
fnOS部署EasyVoice结合内网穿透工具实现远程TTS访问

本教程将指导用户在 fnOS 系统环境下,通过容器化技术实现智能语音合成工具 EasyVoice 的本地化部署,并结合内网穿透方案实现跨网络访问。该方案无需公网 IP 地址,也无需架设云服务器,即可完成高效的文本转语音服务搭建。作为新一代文本语音转化解决方案,EasyVoice 具备多项实用特性:支持超长文本(可处理十万字以上内容)即时生成音频,具备字幕同步输出功能,采用流式处理技术实现即刻播放。

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【开源AI智能体OpenManus+QWQ32B本地部署与远程在线访问实战】

继 DeepSeek 全网出圈之后,一款名为 Manus 的 AI 产品在互联网掀起巨浪。它是由中国创业团队“蝴蝶效应”(Monica.im)推出的通用型 AI Agent(自主智能体)产品,在用户输入指令后,它能够自主执行复杂任务并直接交付成果的 AI 代理,实现了 AI 从聊天助手到全自动行动助理的强大变化。不过遗憾的是现在还没有面向所有用户开放测试,不过让人没想到的是马上就出现了开源替代方案

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#开源#人工智能
《巧用 DeepSeek 快速搞定数据分析》:数据科学时代的效率革命

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨。

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#数据分析#数据挖掘
在家也能接单:设计师用Fooocus+cpolar打造远程生图流水线

功能介绍:Fooocus 最打动用户的是其"傻瓜式操作"——无需调整复杂参数,输入文字即可生成专业级图像。支持 50+艺术风格迁移,内置模型库定期更新,新手也能快速上手商业级设计。用户视角优点:作为兼职设计师,Fooocus 帮我解决了电脑配置不足的问题。同样生成一张产品渲染图,比 Midjourney 节省 60%成本,而且本地生成保障了客户素材的隐私安全。cpolar 解决后的场景:现在客户通

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【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)

SFT,即监督微调(Supervised Fine-Tuning),是指在预训练模型的基础上,通过有监督的学习方式对模型进行进一步的微调,以适应特定的任务或数据集。预训练模型通常是在大规模无标签数据上进行训练的,具有强大的泛化能力。然而,预训练模型并不一定能够直接应用于特定的下游任务,因此需要通过 SFT 对其进行微调,以提高其在特定任务上的表现。

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