精通搬砖，资深技术砖家，在软件开发，人工智能，设备开发等领域都有研究。商业合作&交流学习可私信联系。

在这个AI和大数据主宰的时代,Python无疑是最炙手可热的编程语言之一。无论你是想转行还是提升技能,学习Python都是一个明智之选。但是,该如何开始呢?今天,让我们聊聊"糙快猛"的Python学习之道。

以前做的智能对话软件接的Baidu API，想换成本地的，就搭一套Faster-Whisper吧。下面是B站视频实时转写的截图参考项目搭建环境所需要的CUDANN已经装好了，如果装的是12.2应该是包含cuBLAS了没装的，可以从下面链接下载装一下，文末的参考视频中也有讲解Ancanda的运行环境去Clone一下之前配好的环境，用之前BertVits的即可安装Faster-Whisper输入即可安装下载模型下载完放到代码旁边就可以了。

大家只需打开对应的【录音转文字】功能，导入音频文件，设置输出格式和识别语种，并选择相应的输出路径，点击【开始转换】，系统便会自动进行转写并保存至指定文件夹，操作简单快捷。在微信聊天界面，使用【语音输入】功能对需要提取文字的视频进行语音录制，录制好之后长按语音消息，选择“转文字”，即可将视频里的内容转换为文字显示出来了。大家先对视频内容进行录制，然后打开WPS，使用内置的【音频转文字】功能，上传刚刚录制的音频文件，设置好转换语言和专业领域之后即可进行转写操作了。

同时，端到端大模型的决策过程具有“黑箱”特性，内部逻辑不公开，决策中所出现的问题难以被定位，给研发迭代和问题解决造成负面影响。传统的模块化自动驾驶系统通常将感知、决策和控制分为独立的模块，每个模块专注于解决特定的问题，这样的分工简化了系统开发的难度，利于问题回溯与研发迭代，为目前的主流方案。然而，这种方法的缺陷在于，人工编程的代码只能处理有限的行车场景。从2023年ChatGPT的横空出世，再到今年Sora模型的诞生，端到端大模型在多个领域都展现出了其强大的潜力，在汽车行业中亦是如此。

语音识别(Speech Recognition)，又称为语音转文本(Speech-to-Text)，是一种将语音信号转换为文本信息的技术。在过去的几十年里，语音识别技术从实验室研究项目迅速发展到成为日常生活中普及的技术，如智能手机的语音助手、智能家居设备、智能汽车等。端到端的深度学习模型是一种基于深度学习的语音识别模型，它可以直接将语音信号转换为文本信息。语音识别和语音转文本是同一个技术，它的目标是将语音信号转换为文本信息。不同的是，语音识别这个术语更加强调技术的过程性，而语音转文本更加强调技术的产品性。

如果您需要执行比填充样本更复杂的操作（例如，为了进行掩码语言建模而破坏标记），则可以使用collate_fn参数，而不是传递一个函数，该函数将被调用以将样本列表转换为批次并应用任何您想要的预处理。使用预训练模型有很多好处。如果您找不到适用于您用例的模型，您始终可以开始训练您自己的模型！无论您是开发人员还是日常用户，这个快速导览将帮助您入门，展示如何使用 pipeline()进行推理，加载一个预训练模型和预处理器与 AutoClass，并快速使用 PyTorch 或 TensorFlow 训练模型。

生成的文档，其中包含计算机代码（例如 python）和富文本元素（段落、方程式、图形、链接等）。笔记本文档既是包含分析描述和结果（图形、表格等）的人性化文档，也是可以运行以进行数据分析的可执行文档。可以在无需互联网访问的本地桌面上运行（如本文档所述），也可以安装在远程服务器上并通过互联网访问。具有与文件管理器类似的其他功能，即浏览文件夹和重命名/删除文件。），一个显示本地文件并允许打开笔记本文档或关闭其。笔记本文档（或“笔记本”，全部小写）是由。会执行计算并生成结果。除了显示/编辑/运行笔记本文档之外，