Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。>>测试离线音频转文本模型Whisper.net的基

这导致它们在功能表现上可能存在差异，如本次测评主要针对国内版，发现其在一些任务上与海外工具搭载相同大模型时效果有差距，但海外版使用海外大模型预计效果会更好。华为搞了一个自已修改版的IDE，但主要是公司内部用为主，并不是面向所有程序员推出好用的免费国产IDE，所以功能也不太好用，创新也不行？同时，还会持续提升大模型能力，无论是国内版还是海外版，都有望通过大模型升级带来更好的使用体验。模型差距：Tra

比起传统的Transformer架构的几个挑战：如内存占用巨大，线性扩展问题，实际应用问题，mla机制通过键值的压缩-解压缩机制使得模型可以在显著减少内存占用的同时，保持甚至提升性能。依我过去多年外企的经验，美国IT界对中国和中国AI有极大的偏见的人是很多的，特别是高层，而一般的基层员工要理性得多。最大的问题是当我从一个打包的LongLong中提取它时，我弄混了宽度和高度。从长远来看，美国的大体方

（该方法属于 COM 原生ITypeInfo的扩展，.NET 包装器未直接封装）。解决思路是：通过获取 COM 原生ITypeInfo接口指针，再通过 P/Invoke 调用 COM 原生 API，以下是完整修正代码：tl.SaveAllChanges() “SaveAllChanges”不是“ITypeLib”的成员。也许根本没有修改TLB的方法吧？你指出的 “不是ITypeLib（该方法属于

文件搜索本质上是一个I/O 密集型任务，它的速度最终受限于磁盘的读写速度。然而，CPU 在其中扮演了一个至关重要的 “催化剂” 角色。通过使用多线程，你让 CPU 从一个单纯的 “等待者” 变成了一个高效的 “调度者” 和 “并行执行者”，它通过并发化 I/O 请求，最大限度地利用了磁盘的带宽，从而显著缩短了总搜索时间。你所观察到的 CPU 占用率升高，正是 CPU 积极工作以管理这些并发 I/O

TWINBASIC能实现VB6的现代编译确实很有技术含量，这类工具对维护遗留系统的企业有重要价值。以前B4A开发安卓APP我就是付了200美元不到，也不知是不是一年授权还是啥，后面有大公司投资就免费了 ，主要是B4I,针对IOS APP开发的收费。一开始要贵的卖几个后面有风投了再考虑部分开源，主要就是赚核心功能的费用，也可能做个企业版。开源了哪有钱赚，DELPHI都不敢开源，小公司就指这点技术卖钱

C# 开发工具领域正经历深刻的市场格局变革，JetBrains Rider 在 IDE 体验上实现对微软 Visual Studio（VS）的反超，尤其在 Unity 游戏开发与跨平台开发场景中表现突出。这一现象并非技术层面的偶然结果，而是微软战略重心转移后的必然产物。本文通过分析 Unity 生态中 IDE 的使用现状，剖析微软放弃在特定场景与 Rider 正面竞争的深层逻辑，探讨其 “聚焦核心

你的观察很准确 ——Microsoft Speech Object Library（以下简称 MS Speech 库）作为早期 Windows 平台的语音技术组件，其TTS（文本转语音）功能在当时的应用场景中表现相对稳定，但语音识别（ASR）能力确实存在明显局限性，这主要与技术年代和设计定位有关。MS Speech 库的 TTS 功能核心是基于预定义的语音合成引擎（如早期的 Microsoft S

和。

实现一个鲜艳且具有扩展性的功能，那么定义一个符合条件的数据结构是必不可少的！与此同时也能决定你的代码质量！当然，还是得由自身所学和逻辑思维来决定！借用对象的关系，使得组件之间的传值，只需单向传输一次！view: [title: '页面标题',remarks: '页面备注',},data: [{ url: '1.jpg', name: '轮播图1', link: 'https://轮播图跳转地址.c