本文首发于微信公众号CVHub，严禁私自转载或售卖到其他平台，违者必究。Title:FunASR:AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkitPDF:https://arxiv.org/pdf/2305.11013v1.pdfCode:https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR导读本文介绍了一个开源语音识别工具包FunASR，旨在弥合学术研究和工业应用之间的差距。FunASR提供了在大规模工业语料库上训练的模型，并能够将其部署到应用程序中。工具包的核心模型是Paraformer，这是一个非自回归的
最近写了个微信小程序项目，一开始不理解scroll-view用法，用的另外一种方法写的，虽然实现了效果，但是代码层面来说，不大合理，后来又通过努力，用scroll-view实现了效果。现写个文章做个记录，方便自己和大家学习记录。效果图请看第一张。布局：左右布局，右边又分为上下布局。左侧是一级菜单，即为商品大类。右上方二级菜单，是每个商品大类对应的子类，当点击左侧大类的时候，右上的子类是对应的变化。右下方是商品数据，即每个二级菜单对应的商品数据。右下方粉色加粗的部分是每个商品所属的子类标题。不会弄动图，我就叙述一下完整的效果是：点击左侧第二个大类，展示对应的子类，默认是高亮第一个子类，如果点击右
目录0前言1代码来源2代码的运行2.1CompressAI下载与安装2.2运行示例程序3结果分析4结论5参考文献0前言期末作业要求运行端到端的图像压缩代码，过程中学习了csdn上诸多教程。这里将运行的过程分享出来。1代码来源目前大多数文献附带的代码是在Linux平台使用TensorFlow环境实现的，由于硬件设备的限制，这些代码难以运行。在文献《CompressAI:aPyTorchlibraryandevaluationplatformforend-to-endcompressionresearch》中，作者将下图所示的六个端到端图像压缩模型的代码移植到了pytorch平台，以下模型分别对应
文章目录👉前言👉一、效果演示👉二、原理👉三、实现代码往期内容💨👉前言在Vue+elementUi开发中，实现通过树状组织机构，点击查询用户信息联动效果！组件较为简单，可以直接嵌入到需要使用的位置，具体操作还得看各位大佬如何使用！纯记录！👉一、效果演示话不多说，先上效果图！白嫖万岁！当然，如果有帮助，希望不要吝啬你的点赞呀！👉二、原理通过组合element-ui中的tree和table组件，实现联动效果，单选（有需要可以自己改成多选）用户信息，传出到父组件中，通过触发checkValue方法接收。👉三、实现代码>HTML模板（父组件中）template> el-dialog :title="'
文章目录👉前言👉一、效果演示👉二、原理👉三、实现代码往期内容💨👉前言在Vue+elementUi开发中，实现通过树状组织机构，点击查询用户信息联动效果！组件较为简单，可以直接嵌入到需要使用的位置，具体操作还得看各位大佬如何使用！纯记录！👉一、效果演示话不多说，先上效果图！白嫖万岁！当然，如果有帮助，希望不要吝啬你的点赞呀！👉二、原理通过组合element-ui中的tree和table组件，实现联动效果，单选（有需要可以自己改成多选）用户信息，传出到父组件中，通过触发checkValue方法接收。👉三、实现代码>HTML模板（父组件中）template> el-dialog :title="'
需求：页面上有三个日期选则器。第一个只能选择月份，第二个是年月，第三个是年月日。然后第一个选择完毕第二个、第三个自动带出年。第二个选择月第三个自动带出月。效果图：实现过程： 思路：就是一个简单的赋值。第一个change里给第二个和第三个赋值。第二个change里给第三个赋值。代码：年月日data(){return{pickerOptions:{disabledDate(time){returntime.getTime()>Date.now();}},value1:"",value2:"",value3:""}},methods:{timeChange1(){console.log(this.
真实驾驶场景中，通过观察和互动，使智能驾驶汽车能够积累知识并应对不可预测的情况。我们将智驾汽车的这种对世界运作方式称为“常规认知”，它使智能汽车能够找到自己的方向。对周边环境目标的观察也使自车能够学习并遵守规则。机器学习中的一个类似概念是一种称为模仿学习的方法，它允许模型学习模仿人类在给定任务中的行为。Wayve作为最先发布最先进的端到端模型的公司，用基于CARLA的模拟数据学习世界模型和车辆驾驶策略，从而使汽车无需高清地图即可实现自动驾驶。其中，基于模型的模仿学习(MILE)作为一种新的机器学习模型，更具体地说是一种强化学习架构，可以在离线训练期间学习世界模型和驾驶策略。MILE可以采用“泛
目录前言：什么是单元测试？单元测试生命周期单元测试的好处那么它有什么好处呢？单元测试示例单元测试的类型单元测试工具什么是端到端测试？端到端测试端到端测试的主要好处是什么？端到端测试示例端到端测试的类型横向端到端测试垂直端到端测试端到端测试工具单元测试和端到端测试之间的差异测试范围测试类型测试方法测试环境执行者并行运行访问数据库和其他资源时间单元测试和端到端测试哪个更好？总结前言： 单元测试和端到端测试是软件测试中两种常见的测试方法，它们在测试的范围和目的上有一些主要区别。 在为应用程序设计整体测试策略之前，首先想到的问题是使用哪种测试策略。两个最重要和广泛使用的测试策略是单元测试和端到
摘要：最近可以明显看到或者感受到第一梯队的城市自动驾驶量产已经进入快车道，他们背后所依靠的正是当下最热的大模型和端到端的技术。近期，城市自动驾驶量产在产品和技术上都出现了新的变化。在产品层面，出现了记性行车或者称为通勤NOA的新形态，首先学习和记忆用户自行驾驶的路线，等到学习成功以后，就可以使用该路线实现城市NOA，大疆、理想等多家公司已经正式官宣该产品。在技术层面，最近可以明显看到或者感受到第一梯队的城市自动驾驶量产已经进入快车道，他们背后所依靠的正是当下最热的大模型和端到端的技术。从各家发布的技术路线来看，可以归纳出城市NOA的四件套：1）以BEV大模型为基础的城市道路交通全栈感知大模型；
前几天，StackOverflow社区传出了访问量大幅下降的消息。用数据说话，自2021年4月至2022年4月，该社区的页面浏览量还能维持2000万左右。然而自2022年4月至今年7月，浏览量跌到了900万左右，一年半时间下降了近五成。很多人认为AI聊天机器人ChatGPT的出现加速了这一流量下降趋势。图源：https://observablehq.com/@ayhanfuat/the-fall-of-stack-overflow或是为了改变自身浏览量下降的趋势，StackOverflow今天在WeAreDevelopers世界大会上宣布推出了「OverflowAI」，它不是单一性产品，而是一
