草庐IT

enc_meta

全部标签

在f1c100s芯片上移植spi网卡enc28j60的linux驱动

前言我个人与全志的芯片颇有故事。在我还是一个不懂事的高中生时,我看到荔枝派的官方文档,顿时被这小小的板子给吸引住。点开文档的初见:荔枝派Nano(下面简称Nano)是一款精致迷你的Arm9核心板/开发板,可用于初学者学习linux或者商用于产品开发。Nano在与SD卡相当的尺寸上(25.4*33mm)提供了丰富的外设(LCD,UART,SPI,I2C,PWM,SDIO,KEYADC...)和较为强劲的性能(24M~408MHz,32MBDDR)。Nano延续并发展了Zero精巧的PCB设计,使得开发和使用非常方便:2.54mm排针直插面包板直插40PRGBLCD使用OTG口进行供电和数据传输(

Meta开源像语言识别系统,模型识别唇语翻译6种语言,本地部署人人可用

不知道大家是否还记得年初火爆全网的反黑大剧《狂飙》中,最后几集因为导演删改剧情,演员嘴型和台词完全对不上的事吗?后边有懂唇语的硬核剧迷,为了看到原版剧情,直接开始翻译。来源:娱乐寡姐Meta最近开源了一个AI语音-视频识别系统:MuAViC,让大家动一动手指头,就能看懂没有声音的人物讲了啥,还能精确识别嘈杂背景当中特定人物的语音。Meta利用TED/TEDx的视频语音素材,制作了MuAViC中的数据集。其中包含了1200小时,9种语言的文本语音视频素材,还有英语与6种语言之间的双向翻译。语音识别数据的详细内容:英语到6种语言翻译的素材具体包括:6种语言到英语的翻译素材具体包括:论文针对这个系统

java - 为什么 new String(bytes, enc).getBytes(enc) 不返回原始字节数组?

我做了以下“模拟”:byte[]b=newbyte[256];for(inti=0;i对于cp1251这仅输出一个错误字节-在位置25。对于KOI8-R-一切正常。对于cp1252-4或5个差异。这是什么原因,如何克服?我知道用任何编码将字节数组表示为字符串都是错误的,但这是支付提供商协议(protocol)的要求,所以我别无选择。更新:在ISO-8859-1中表示它有效,我将在byte[]部分使用它,并且cp1251对于文本部分,所以这个问题只是出于好奇 最佳答案 目标集中不支持某些“字节”——它们被替换为?字符。当您转换回来时,

Python 潮流周刊#17:Excel 终于支持 Python 了、Meta 重磅开源新项目、Mojo 新得 1 亿美元融资

你好,我是猫哥。这里每周分享优质的Python、AI及通用技术内容,大部分为英文。标题取自其中两则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。微信|博客|邮件|Github|Telegram|Twitter本周的大新闻一个接一个啊!微软在Python之父Guido的帮助下,在Excel中集成了Python;Meta开源了CodeLlama,让程序员看到拥有自己编码助手的福音;Mojo宣布1亿美元

python - 从源文件中获取 conda meta.yaml 的包版本

我正在尝试重新组织我的python包版本控制,因此我只需要在一个地方更新版本,最好是python模块或文本文件。对于我需要我的版本的所有地方,似乎有一种方法可以从源frommypkgimport__version__加载它,或者至少将它作为文本从文件中解析出来。我似乎无法找到一种方法来使用我的condameta.yaml文件。有没有办法在meta.yaml文件中从外部源加载版本?我知道有git环境变量,但我不想标记通过本地conda存储库测试的每个alpha/beta/rc提交。我可以在pyyaml中使用!!python/object加载python对象,但conda不支持任意pyth

Audiocraft 教程之如何在 Mac(和 Windows)上本地安装 Audiocraft(Meta AI 开源音频生成)

2023年6月9日,星期五,Meta发布了他们最新的人工智能工具。它是一种基于深度学习的音乐生成器和音频处理工具。与Google的MusicLM不同,Audiocraft是一个开源平台,为用户提供了随心所欲探索和实验的自由。默认情况下,该模型配置为与GPU一起使用,但稍作调整,Mac用户也可以利用其功能。今天,我们将深入研究学习如何做到这一点的过程。你需要在你的机器上安装Python3.9(也用3.10测试过)和pip。GPU(图形处理器)使用的安装非常简单。首先,克隆github存储库。gitclonehttps://github.com/facebookresearch/audiocraf

python - Django REST 框架 : AttributeError: Serializer object has no attribute 'Meta'

给定一个DjangoRESTframework的以下模型和序列化器设置:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-fromdjango.dbimportmodelsclassStationReport(models.Model):water_level=models.IntegerField(max_length=5,blank=False)user_name=models.CharField(max_length=256,blank=False)email_address=models.CharField(max_length=256,blank=

Meta与微软联手推出开源大型语言模型Llama 2;程序员如何优雅地做副业

🦉AI新闻🚀Meta与微软联手推出开源大型语言模型Llama2摘要:Meta和微软近期合作发布了名为Llama2的开源大型语言模型。该模型旨在帮助开发者和组织构建生成式人工智能工具和体验。Azure客户可以更轻松、安全地在Azure平台上微调和部署Llama2模型,也可以优化后在Windows本地运行。此外,Llama2模型与AzureAI的结合,可以使开发者利用AzureAI的工具进行模型训练、微调和推理,尤其支持AI安全功能。微软表示,将Llama2模型加入Windows将有助于推动Windows成为开发者构建AI体验的最佳场所。一个Llama2的在线测试地址:www.llama2.aiA

耗时2年,Meta联手CMU打造最强「通用机器人智能体」

爆火的大模型,正在重塑「通用机器人智能体」的研究。前段时间,谷歌DeepMind推出了耗时7个月打造的项目RT-2,能数学推理、辨认明星,在网上爆火了一把。除了谷歌,来自Meta、CMU的研究人员用了2年的时间,打造出史上最强的通用机器人智能体「RoboAgent」。不同的是,RoboAgent,仅在7500个轨迹上完成了训练。具体来说,RoboAgent在38个任务中,实现了12种不同的复杂技能,烘培、拾取物品、上茶、清洁厨房等等。甚至,它的能力还能够泛化到100种未知的场景中。可以说,上得了厅堂,下得了厨房。有趣的是,不论你怎么干扰它,RoboAgent依旧设法去完成任务。RoboAgen

python - Django:基于类的 View 中的模型对象 "has no attribute ' _meta'"

嗨Stackoverflow的人,我正在使用基于类的View和测试站点,我遵循了documentation设置基于类的View。对于项目站点(基于下面的项目模型),我只想为下面的简单项目模型创建一个快速的CRUD应用程序。模型.pyclassProject(models.Manager):name=models.CharField(_('NameoftheProject'),max_length=100,)slug=models.SlugField(max_length=100,)...views.pyfromdjango.views.generic.editimportCreateV