本文提供了一个使用HuggingFace🤗Transformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时，我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码，仅有少量解释的Notebook，可以参阅这个GoogleColab。目录简介在GoogleColab中微调Whisper准备环境加载数据集准备特征提取器、分词器和数据训练与评估构建演示应用结束语简介Whisper是一系列用于自动语音识别(automaticspeechrecognition，ASR)的预训练模型，它
本人测试小白~第一次用python+unittest+request做接口测试的学习时，一直报这个ssl.SSLError:[SSL:WRONG_VERSION_NUMBER]wrongversionnumber(_ssl.c:1131)反复检查代码也没有发现什么问题，然后在网上找了很多方法，最终解决这个问题的方法如下：进入电脑的“网络和Internet“设置页面点击进入”代理“的设置页面将页面设置项设置如下图：（下图页面为Windows11版本）设置完成后，再次运行测试代码就不会报错了！！！（此文仅供参考，记录自己在学习过程中解决的每一个问题）
问题描述VisualStudio2013Nuget（扩展和更新）无法连接网络分析和解决方法Aconnectiontotheservercouldnotbeestablishedbecausethefollowingerror(s)occurred：Therequestwasaborted:CouldnotcreateSSL/TLSsecurechannel.Pleaseclickheretoretrytherequest.由于出现以下错误，无法建立与服务器的连接:请求被中止:无法创建SSL/TLS安全通道。请单击此处重试请求。报错截图解决方案进入VisualStudio2013（这里就简称VS
Apifox官方使用文档中有关于 全自动登录 的实现：在运行接口用例的时候，自动完成登录，而无需手动登录。官方教程如下：1、将用来验证登录态的参数值设置为 {{ACCESS_TOKEN}}2、在 前置脚本 里引用前面创建公共脚本：//定义发送登录接口请求方法functionsendLoginRequest(){//获取环境里的前置URLconstbaseUrl=pm.environment.get("BASE_URL");//登录用户名，这里从环境变量LOGIN_USERNAME获取，也可以写死（但是不建议）constusername=pm.environment.get("LOGIN_USE
本地模拟测试无问题，上真机测试就报错“errno“:600001,“errMsg“:“request:fail-202官方回答通过https://myssl.com/检测证书状态，该网站有缓存，如果有更换过证书记得手动点刷新报告如果是证书链不完整，参照指引https://blog.myssl.com/faq-miss-ca-certificate/解决即可第二点觉得有些干瘪补充一下给的居然是文本，不是文件，我当时还疑惑很久然后直接复制粘贴到后缀为crt文件当中去，覆盖掉之前的然后我用的是pfx格式的证书，需要多一步去转换，其他同理可以去这个网站进行转换，担心安全的可以下载OpenSSL操作ht
Transformer1.Transformer的结构先看Transformer的整体框架：可能看起来很复杂，但其实还是Encoder和Decoder｛seq2seq｝的框架。默认NX=6，6层Encoder和6层Decoder嵌套中嵌套了上次讲的Self-Attention，再进行多次非线性变换。上图的框架很复杂，由于Transformer最初是作为翻译模型，我们举例先带大家理解用途。Transformer相当于一个黑箱，左边输入“Jesuisetudiant”，右边会得到一个翻译结果“Iamastudent”。我们穿插描述下Encoder-Decoder框架的模型是如何进行文本翻译的：Tr
将激活、权重和梯度量化为4位，有望加速神经网络训练。然而，现有的4位训练方法需要自定义数字格式，而现代硬件不支持这种格式。最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。使用超低INT4精度进行训练，是非常具有挑战性的。为了实现这一目标，研究者仔细分析了Transformer中激活和梯度的具体结构，为它们提出专用的量化器。对于前向传播，研究者确定了异常值的挑战，并提出了Hadamard量化器来抑制异常值。对于后向传播，他们通过提出位分割，来利用梯度的结构稀疏性，并利用分数采样技术来准确量化梯度。这种新的算法，在自然语言理解、机器翻译和图像分类等广泛
SAM（SegmentAnything）作为一个视觉的分割基础模型，在短短的3个月时间吸引了很多研究者的关注和跟进。如果你想系统地了解SAM背后的技术，并跟上内卷的步伐，并能做出属于自己的SAM模型，那么接下这篇Transformer-Based的SegmentationSurvey是不容错过！近期，南洋理工大学和上海人工智能实验室几位研究人员写了一篇关于 Transformer-Based的Segmentation的综述，系统地回顾了近些年来基于Transformer 的分割与检测模型，调研的最新模型截止至今年6月！同时，综述还包括了相关领域的最新论文以及大量的实验分析与对比，并披露了多个具
我制作了一个网站，如果用户点击它，它就会播放声音。为了防止声音重叠，我不得不添加代码:n.pause();n.currentTime=0;n.play();但这会导致错误:play()请求被pause()调用中断每次在另一个触发器之后立即触发声音事件时出现。声音仍然很好，但我想防止不断弹出此错误消息。有什么想法吗？ 最佳答案 我最近也遇到了这个问题-这可能是play()和pause()之间的竞争条件。看起来有对这个问题的引用，或者相关的东西here.作为@Patrick指出，pause不返回promise(或任何东西)，因此上述解决
我制作了一个网站，如果用户点击它，它就会播放声音。为了防止声音重叠，我不得不添加代码:n.pause();n.currentTime=0;n.play();但这会导致错误:play()请求被pause()调用中断每次在另一个触发器之后立即触发声音事件时出现。声音仍然很好，但我想防止不断弹出此错误消息。有什么想法吗？ 最佳答案 我最近也遇到了这个问题-这可能是play()和pause()之间的竞争条件。看起来有对这个问题的引用，或者相关的东西here.作为@Patrick指出，pause不返回promise(或任何东西)，因此上述解决
