业界良心OpenAI开源的Whisper模型是开源语音转文字领域的执牛耳者，白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率，Whisper.cpp则是Whisper模型的C/C++移植版本，它具有无依赖项、内存使用量低等特点，重要的是增加了CoreML支持，完美适配苹果M系列芯片。Whisper.cpp的张量运算符针对苹果M芯片的CPU进行了大量优化，根据计算大小，使用ArmNeonSIMDinstrisics或CBLASAccelerate框架例程，后者对于更大的尺寸特别有效，因为Accelerate框架可以使用苹果M系列芯片中提供的专用AMX协处理器。配置Whisper.cpp老规矩，运行
我有一个数据库，其中我的文档只有Points。我考虑添加一个地理空间索引。所以我可以选择2dsphere和2d一个。MongoDB.org有:2dsphere索引支持:-Calculationsonasphere-BothGeoJSONobjectsandlegacycoordinatepairs-Acompoundindexwithscalarindexfields(i.e.ascendingordescending)asaprefixorsuffixofthe2dsphereindexfield二维索引支持:-Calculationsusingflatgeometry-Legacy
我有一个数据库，其中我的文档只有Points。我考虑添加一个地理空间索引。所以我可以选择2dsphere和2d一个。MongoDB.org有:2dsphere索引支持:-Calculationsonasphere-BothGeoJSONobjectsandlegacycoordinatepairs-Acompoundindexwithscalarindexfields(i.e.ascendingordescending)asaprefixorsuffixofthe2dsphereindexfield二维索引支持:-Calculationsusingflatgeometry-Legacy
我看到了被选中的answer对此post.我很惊讶(x&255)==(x%256)如果x是无符号整数，我想知道总是替换%是否有意义&inx%nforn=2^a(a=[1,...])和x是一个正整数.因为这是我作为人类可以决定的特殊情况，因为我知道程序将处理哪些值而编译器不处理。如果我的程序使用大量模运算，我能否获得显着的性能提升？当然，我可以编译并查看反汇编。但这只会回答我对一个编译器/架构的问题。我想知道这在原则上是否更快。 最佳答案 如果你的整数类型是无符号的，编译器会对其进行优化，结果是一样的。如果它已签名，则有所不同...这
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文章目录一：FasterR-CNN的改进二：网络架构三：Convlayers模块四：RegionProposalNetworks(RPN)模块【Module1】step1:generate_anchor_basestep2:AnchorTargetCreatorstep3：训练RPN【Module2】五：Semi-FastR-CNN（RoiHead）【训练阶段】step1：RP中标注训练样本step2:正式训练【测试阶段】六：FasterR-CNN训练方法七：FasterR-CNN测试方法step1：输入图像经过卷积层得到featuremapstep2：featuremap经过RPN得到300
文章目录一：FasterR-CNN的改进二：网络架构三：Convlayers模块四：RegionProposalNetworks(RPN)模块【Module1】step1:generate_anchor_basestep2:AnchorTargetCreatorstep3：训练RPN【Module2】五：Semi-FastR-CNN（RoiHead）【训练阶段】step1：RP中标注训练样本step2:正式训练【测试阶段】六：FasterR-CNN训练方法七：FasterR-CNN测试方法step1：输入图像经过卷积层得到featuremapstep2：featuremap经过RPN得到300
1.什么是whisperWhisper是一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）系统，OpenAI通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务（multitask）监督数据对Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。本文主要拿该模型做一个音频识别的任务，将视频中的音频转化为文字。2.项目介绍主要实现了一个基于Whisper的视频字幕生成工具，具体来说，采用Flask轻量级WEB应
1.什么是whisperWhisper是一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）系统，OpenAI通过从网络上收集了68万小时的多语言（98种语言）和多任务（multitask）监督数据对Whisper进行了训练。OpenAI认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。本文主要拿该模型做一个音频识别的任务，将视频中的音频转化为文字。2.项目介绍主要实现了一个基于Whisper的视频字幕生成工具，具体来说，采用Flask轻量级WEB应
如何在你的电脑上完成whisper的简单部署（超详细教程）前言一、显卡驱动、CUDAToolKit、cuDNN的下载1.显卡驱动2.CUDAToolKit3.cuDNN的安装二、windows下安装conda三、使用scoop包管理工具完成ffmpeg安装四、whisper安装使用前言这几天正在做whisper相关的工作，github上的whisper源码，whisper相当容易安装，但当我在自己的电脑上安装使用时出现了各种各样的bug，正好需要写篇技术文档，顺便记录下安装环境中遇到的各种坑。（文章是基于windows10介绍的，不同的系统可能会有一些差异）一、显卡驱动、CUDAToolKit
