很多日语电影或者日剧，都没有带字幕。对于想马上看到视频，但是又不懂日语的朋友来说，就只能等字幕组做好字幕发出来才能看了。这里教大家用33字幕这个软件，去给影片快速生成中日双语字幕，让你在第一时间就能欣赏影片内容。废话不多说，下面让我们开始吧。第一步：下载和安装33字幕打开下载网址：33字幕选择相关的安装包下载安装即可，这个过程比较简单，这边就不展开讲了。第二步：识别字幕把视频文件拉入软件中，选择日语和全语言大模型，然后点击生成字幕，如果视频比较长，我们可能要稍等一会，2个小时左右的电影，这个过程可能要30分钟左右。第三步：翻译字幕识别完成之后，我们可以点击编辑进入字幕编辑页面，然后选择点击右上
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）ChatGLM3series:OpenBilingualChatLLMs|开源双语对话语言模型1.ChatGLM3简介ChatGLM3是智谱AI和清华
Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本，它对原始的Whisper模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等，从而减少了计算量和内存消耗，提高了推理速度，与此同时，Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等，用以提高模型的运行效率。本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语)转录实践，看看效率如何。构建Faster-Whisper转录环境首先确保本地已经安装好Python3.10版本以上的开发环境，随后克隆项目：gitclonehttps://github.com/ycyy/f
1/3考前复习复习课笔记https://wwb.lanzouh.com/iMVah06936ej2/3课堂练习https://wwb.lanzouh.com/iWBdl05qw75ghttps://wwb.lanzouh.com/ieaYZ05yjptihttps://wwb.lanzouh.com/i47ze05cy8je3/3实验报告实验三：SoftwareUnitTesting实验目的和要求对Java单元测试有初步的了解，学会使用Junit编写自己的测试用例，掌握对被测试类进行测试的实现方法；了解轻量级的自动化工具Selenium，学会使用Selenium进行网站自动化测试（选做）。实验
Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本，它对原始的Whisper模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等，从而减少了计算量和内存消耗，提高了推理速度，与此同时，Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等，用以提高模型的运行效率。本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语)转录实践，看看效率如何。构建Faster-Whisper转录环境首先确保本地已经安装好Python3.10版本以上的开发环境，随后克隆项目：gitclonehttps://github.com/ycyy/f
文章目录GLM-130B：开放的中英双语预训练模型摘要：何为GLM-130B？快速上手环境配置自回归文本生成/中间文本填空Example1Example2(Chinese)Example1Example2(Chinese)评估使用FasterTransformer加速推理速度（高达2.5倍）何为GLM-130B？架构1.训练目标：自回归文本填空2.位置编码：旋转位置编码
文章目录一、实验目的和要求二、实验环境(实验设备)三、实验原理及内容（一）编写个人主页（二）计算方程的两个根四、实验小结（包括问题和解决方法、心得体会、意见与建议等）（一）实验中遇到的主要问题及解决方法（二）实验心得（三）意见与建议一、实验目的和要求实验目的：（1）通过上机实践，熟悉HTML和JavaScript脚本实现技术。（2）加深对Web编程的认识实验要求：1编写个人主页，要求包含如下信息。（1）标题“欢迎访问×××的主页”（2）个人简介，包含照片。（3）个人经历简介，以有序列表形式显示。（4）个人最喜欢的4本书，以无序列表显示。（5）个人兴趣简介，以段落文字方式显示，或者以列表显示。（
本文为作为类ChatGPT的模型ChatGLM的前期基础论文2《ANOPENBILINGUALPRE-TRAINEDMODEL》的精读笔记，基础论文1的精读笔记请见《GLM论文精读-自回归填空的通用语言模型》。希望对大家有帮助，欢迎讨论交流。GLM-130B，主要思想概述：一个双语（英文和中文）的基于GLM的双向稠密模型。并没有使用GPT风格的架构，而是采用通用语言模型（GLM）算法（Duetal.，2022）来利用其双向注意力优势和自回归空白填充目标，模型参数为1300亿，语料约训练了4000亿个文本标记，在语义理解和文本生成任务上性能强大。论文地址： https://arxiv.org/a
打造能自己写代码的机器，这是计算机科学和人工智能先锋者一直在追寻的目标。而随着GPT类大模型的快速发展，这样的目标正在从遥不可及开始变得近在咫尺。大语言模型(LargeLanguageModels)的出现，让模型的编程能力越来越受到研究者的关注。在此态势下，上海交通大学APEX实验室推出了CodeApex--一个专注于评估LLMs的编程理解和代码生成能力的双语基准数据集。在评估大语言模型的编程理解能力上，CodeApex设计了三种类型的选择题：概念理解、常识推理和多跳推理。此外，CodeApex也利用算法问题和相应的测试用例来评估LLMs的代码生成能力。CodeApex总共评估了14个大语言模
清华开源中英双语对话模型ChatGLM2-6B本地安装笔记首先，直接上资源，网盘中是ChatGLM2-6B源码及模型文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1DciporsVT-eSiVIAeU-YmQ提取码：cssa官方的Readme已经很详尽了，再写点安装博客有点画蛇添足。本着记录自己的工作内容的初衷，还是写一写吧，毕竟输出才是最好的学习。本文记录了本地安装ChatGLM2-6B的过程，本地是用了一张RTX407012G的显卡，对于这个模型有点勉强，但是在实际运行中发现Win11系统给了共享GPU存储，这让我这个12G的显卡也运行了13G的模型，目前看是能正常运行，没有
