前段时间，「霉霉大秀中文」的视频在各个社交媒体走红，随后又出现了「郭德纲大秀英语」等类似视频。这些视频很多都出自一个名叫「HeyGen」的AI应用之手。不过，从HeyGen现在的火爆程度来看，想用它制作类似视频可能要排很久。好在，这并不是唯一的制作方法。懂技术的小伙伴也可以寻找其他替代方案，比如语音转文字模型Whisper、文字翻译GPT、声音克隆+生成音频so-vits-svc、生成符合音频的嘴型视频GeneFace++dengdeng。其中，这个语音转文字的Whisper模型非常好用。Whisper是OpenAI研发并开源的一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecog
市面上很多开发板都使用RTL8211PHY芯片，使用简单，你甚至不用配置就可以直接使用。官方默认配置是：开启自协商，速率1000M。 https://numato.com/product/rtl8211e-gigabit-ethernet-expansion-module/芯片地址：RTL8211FD器件地址由5位构成，高两位固定为2’b00，第三位后这三个引脚的上下拉电平决定
中午时候，在技术交流群里聊起关于Redis创始人的一些趣事，比如离开Redis之后，去写科幻小说之类的。因为好奇科幻小说，TJ君就去搜索了一下。结果一搜，发现Redis作者最近居然又搞了个新活儿！世界上最小的聊天服务器这次Redis作者的新开源项目名叫：SmallChat。从关于内容中可以知道，这个开源项目是要打造最小的聊天服务器。从开源项目的内容中来看，确实如此，就下面这些：代码部分除去大量注释之后，更是惊人的只有200+行代码，可以说真的是做到了极致的精简。起源与未来在该项目的README中，目前还没有更多关于该项目的使用说明，更多的是关于该项目的背景和未来展望。内容也是非常值得大家细品，
文章目录前言一、Rating组件1.1子组件1.2接口参数1.2属性1.3事件1.4示例代码示例代码1示例代码2二、RichText富文本显示2.1子组件2.2接口参数2.3事件2.4属性2.5富文本所支持的标签2.6示例代码总结前言Rating组件：提供在给定范围内选择评分的组件。RichText组件：富文本组件，解析并显示HTML格式文本。一、Rating组件提供在给定范围内选择评分的组件。说明该组件从APIVersion7开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。1.1子组件无1.2接口Rating(options?:{rating:number,indica
我有以下代码..asyncfunctionbulkInsert(db,collectionName,documents){try{constcosmosResults=awaitdb.collection(collectionName).insertMany(documents);console.log(cosmosResults);returncosmosResults}catch(e){console.log(e)}}如果我用大量文档运行它(并不意外){MongoError:Message:{"Errors":["Requestrateislarge"]}ActivityId:b3
在开发者的世界中，判断一个项目火不火、受不受欢迎，GitHub的star量是一个非常重要的指标。比如AI大模型宇宙的基石模型transformers在GitHub上已经获得了100k以上的star。可以说，开发者在GitHub上创建项目，提交代码，与其他人分享交流，构建了独属于开发者的社交网络。GitHub更是成为了开发者神器，还被戏称为「全球最大同性交友网站」。不过，根据今天Wired的一篇报道，GitHub的成功同时见证了一个非常不好的现象：刷star量的黑市。这是怎么回事呢？原来，Wired发现了一个公开出售GitHubstar的圈子，它包含了在线store和聊天群组。Wired以6美元
是不是说起「口袋妖怪」，你就不困了？「口袋妖怪」是「宝可梦」的非官方译名。从1996年至今，它可以被分为数个世代，成为很多玩家心中的经典之作。游戏画风简单，但是身为策略游戏，其中包含的角色、属性、战术、体系等让这个游戏入门容易精通难。如果训练AI来玩宝可梦，你觉得它的实力如何？推特用户@computerender用强化学习训练AI玩起了宝可梦。他也通过视频记录了这一过程，不仅生动地展示了训练过程，还详尽地介绍了其中的方法。项目地址：https://github.com/PWhiddy/PokemonRedExperiments视频地址：https://www.youtube.com/watch
近年来，大语言模型（LLM）及其底层的transformer架构已经成为了对话式AI的基石，并催生了广泛的消费级和企业应用程序。尽管有了长足的进步，但LLM使用的固定长度的上下文窗口极大地限制了对长对话或长文档推理的适用性。即使是使用最广泛的开源LLM，它们的最大输入长度只允许支持几十条消息回复或短文档推理。与此同时，受限于transformer架构的自注意力机构，简单地扩展transformer的上下文长度也会导致计算时间和内存成本成倍增加，这就使得全新的长上下文架构成为紧迫的研究课题。不过，即使我们能够克服上下文缩放的计算挑战，但最近的研究却表明，长上下文模型很难有效地利用额外的上下文。这
查询如下selectid,IF(rating_count=0,null,CAST(rating_sumASfloat)/CAST(rating_countASfloat))asaverage_ratingfromdocumentdleftjoindocument_aggregate_ratingusing(id)whereidin(123);我得到的错误ERROR1064(42000):YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMySQLserverversionfortherightsyntaxt
