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ios - AVPlayerStatusFailed 和错误代码 "Cannot Decode"

我在使用C4Alpha时遇到了两个错误,我似乎无法弄清楚如何解决。我的代码设置如下:-(void)setup{[selfsetupFrames];m1=[[MyMoviealloc]initWithMovieName:@"d3.mov"andFrame:iPadLandscape];[m1addGesture:PANname:@"panGesture"action:@"move:"];[self.canvasaddMovie:m1];m2=[[MyMoviealloc]initWithMovieName:@"e2.mov"andFrame:iPadLandscape];[m2addGe

使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速

OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型,在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜,被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能,在42种语言上的单词错误率(WER)低于30%。尽管转录准确度非常优秀,但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术,1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中,我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍,同时在数学上确保完全取得与原模型相

使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速

OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型,在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜,被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能,在42种语言上的单词错误率(WER)低于30%。尽管转录准确度非常优秀,但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术,1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中,我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍,同时在数学上确保完全取得与原模型相

ios - 在 AngularJS 应用程序中使用 html input type=search 在 iOS 键盘上显示搜索按钮

在iOS8及更高版本中,要在iOS键盘上显示搜索按钮,您可以使用表单中的action属性。从安东在这里的回答...Show'Search'buttoniniPhone/iPadSafarikeyboard但是当你像这样使用带有ng-submit的AngularJS表单时,这不起作用action属性破坏了Angular表单提交。关于如何放置虚拟操作属性并仍然让ng-submit处理表单处理的任何建议?或者任何其他可以使用AngularJSHTML5表单显示iOS键盘搜索键的解决方案。 最佳答案 刚遇到同样的问题,关键是angular只

语音识别:循环神经网络与CTC损失

语音识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。循环神经网络(RNN)和CTC损失是语音识别中常用的模型和损失函数。本文将详细介绍RNN和CTC损失的原理,以及如何使用它们来进行语音识别,并通过代码实例演示每个要点的实际应用。文章目录I.引言II.循环神经网络(RNN)原理A.基本结构B.双向RNNIII.CTC损失原理A.CTC基本概念B.CTC算法IV.使用RNN和CTC进行语音识别A.数据集B.代码示例V.总结I.引言语音识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向,它的目标是将语音信号转换为文字。在过去的几十年中,人们一直在研究如何提高语音识别的准确率。随着深度学习技术的发展,循环神经网

分布式搜索引擎(Elastic Search)+消息队列(RabbitMQ)部署(商城4)

一、分布式搜索引擎:ElasticSearchElasticSearch的目标就是实现搜索。是一款非常强大的开源搜索引擎,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。在数据量少的时候,我们可以通过索引去搜索关系型数据库中的数据,但是如果数据量很大,搜索的效率就会很低,这个时候我们就需要一种分布式的搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elasticstack(ELK),被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。而elasticsearch是elasticstack的核心

python - ValueError ("No JSON object could be decoded") 使用 Python 2.6 和 utf-8

我正在尝试为hadoop编写一组映射器/缩减器代码来计算推文中的单词数,但我遇到了一些问题。我输入的文件是收集到的tweet信息的JSON文件。我首先将默认编码设置为utf-8,但是在运行我的代码时,我收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"./mapperworks2.py",line211,inmy_json_dict=json.loads(line)File"/usr/lib/python2.6/json/init.py",line307,inloadsreturn_default_decoder.decode(s)File"/usr/

hadoop - 如何向 Elastic Search 数据库添加计算?

我正在使用ElasticSearch为大量传感器数据编制索引以用于分析目的。该表有超过400万行并且增长迅速-预计明年将达到4000万。这使得ElasticSearch看起来很自然,尤其是使用Kibana等工具可以轻松显示数据。ElasticSearch看起来很棒,但是还必须执行一些更复杂的计算。一种这样的计算是针对我们的“平均用户时间”,我们在其中获取两个数据点(元素拾取的时间戳和元素放回的时间戳),将它们相互减去,然后对一个特定客户的所有这些进行平均具体时间范围。SQL查询看起来像“select*fromeventswhereevent_type='objectpickedup'o

hadoop - 如何将 hdfs 文件读入 apache beam?

我无法理解如何使用TextIO阅读它。谁能举例说明一下? 最佳答案 尝试以下操作。它适用于我的情况。String[]args1=newString[]{"--hdfsConfiguration=[{\"fs.defaultFS\":\"hdfs://localhost:9000\"}]"};HadoopFileSystemOptionsoptions=PipelineOptionsFactory.fromArgs(args1).withValidation().as(HadoopFileSystemOptions.class);Pi

search - 使用 hadoop 进行日志搜索

我们在需要实时搜索的多个Web服务器上有巨大的日志文件(~100秒的Gigs)。这些日志文件由不同的应用每秒写入多次。为此,我们最近在一些服务器上安装了一个hadoop集群。为了实现对这些日志的搜索,我想到了这样的设计:在web服务器上运行一个进程,它创建一个日志的倒排索引并将其缓存在内存中(在web服务器本身上)并通过flume推送到HDFS当缓存已满时存储在Hive中(这很像LRU缓存)。这在搜索某些内容时有两种帮助:最近的日志从内存缓存中返回并且速度很快,而较旧的日志从磁盘返回。并且由于用户希望首先查看最新日志,因此该技术有效。有人可以验证此设计是否可以正常工作和缩放。周围有更好