SEW：无监督预训练在语音识别中的性能-效率权衡 本文研究了自动语音识别（ASR）中预训练模型的性能-效率权衡问题。我们聚焦于 wav2vec 2.0，并形式化了多种影响模型性能和效率的架构设计。基于所有观察结果，我们提出了 SEW（Squeezed and Efficient Wav2vec）这一预训练模型架构，在多种训练设置中在性能和效率两个维度上都取得了显著改进。例如，在 LibriSpeech 的 100h-960h 半监督设置下，SEW 相比 wav2vec 2.0 实现了 1.9 倍的推理速度提升，同时词错误率相对降低了 13.5%。

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n8n完全指南：从入门到精通的工作流自动化实践 n8n完全指南：从入门到精通的工作流自动化实践

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WPF路由事件：冒泡、隧道与直接全解析 WPF路由事件分为冒泡（从子到父）、隧道（从父到子，Preview前缀）和直接（仅源元素）三种传播方式，可通过e.Handled=true终止传播。MVVM模式通过INotifyPropertyChanged和ICommand实现数据绑定与命令，解耦视图逻辑。WPF特性包括控件模板定制样式、依赖属性优化性能、虚拟化技术提升列表效率。开发时可利用Snoop工具调试视觉树，通过绑定日志诊断问题。高级功能涉及跨线程UI访问、自定义绘图和路由事件处理机制

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私有云平台实战-OpenStack入门体验 云计算是一种通过互联网提供动态、可伸缩的计算资源（包括服务器、存储、数据库、网络、软件等）的服务模式。简单来说，它将原本需要在本地计算机或数据中心运行的计算任务，转移到远程的 “云”（即由服务商维护的大规模服务器集群）中完成，用户只需通过网络按需获取资源和服务，无需关心底层基础设施的搭建与维护。其核心是将计算、存储、网络等资源集中起来，形成 “资源池”，用户无需自建复杂的基础设施，只需通过网络按需获取，按使用量付费。：用户可自行通过平台申请、配置资源（如开通云服务器、购买存储空间），无需人工与服务商沟通。

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Go 语言泛型 — 泛型语法与示例 泛型是一种支持“类型参数”的机制，可以让函数、类型等支持多种数据类型，提高代码复用性。Go 从1.18 版本开始正式支持泛型• 泛型函数• 泛型类型（结构体、接口等）• 类型约束（constraints）

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实验六-使用PyMySQL数据存储的Flask登录系统-实验七-集成Flask-SocketIO的实时通信系统 本实验基于Flask框架实现了一个完整的Web登录系统与实时通信系统。主要内容包括：1）用户认证模块，使用PyMySQL连接MySQL数据库实现注册/登录功能，采用密码哈希存储保障安全；2）集成Flask-SocketIO实现实时通信功能，包括在线用户列表、消息广播、房间聊天和私信功能；3) 系统采用事件驱动架构，通过emit/on机制实现双向通信；4) 实验详细分析了WebSocket协议、数据库安全操作、事务处理等关键技术点，并探讨了性能优化和安全防护措施。整个系统实现了从传统HTTP交互到WebSoc

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NLP文本预处理 本文介绍了NLP自然语言处理的文本预处理的概念和案例o(*^＠^*)o

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芊芊妙音：智能变声，玩转声音魔法 在当今丰富多彩的社交和娱乐环境中，声音的魅力正逐渐被更多人发现和利用。无论是线上社交、短视频创作还是直播互动，一个独特而有趣的声音总能让人眼前一亮，甚至成为个人风格的一部分。《芊芊妙音》正是这样一款能够帮助用户轻松实现声音变换与创作的智能变声软件，它凭借丰富的声音库、强大的AI配音功能以及便捷的操作体验，为用户带来了前所未有的声音创作乐趣。

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项目——视频共享系统&&测试 该系统采用前后端分离架构，后端使用C++搭建服务器，前端采用HTML+Vue框架。系统实现了视频上传、播放、管理和搜索等核心功能，通过数据库存储视频元数据，文件系统存储视频资源。测试报告显示系统功能完整，但存在并发性能问题需要优化。 核心功能： 视频管理模块：支持增删改查操作 文件存储模块：保存视频和封面图片 搜索功能：支持关键词模糊匹配 前端交互：采用Vue实现动态数据绑定 测试结果： 功能测试：通过自动化测试验证了所有基础功能 性能测试：并发处理能力不足，数据库连接存在瓶颈

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Android音视频探索之旅 | CMake基础语法 && 创建支持Ffmpeg的Android项目 本篇文章记录了最常用的CMake语法，以及在Android项目的使用。

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uniapp路由拦截实现方法 以上方法可以根据项目需求灵活组合使用。

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SQL 一键生成 Go Struct！支持字段注释、类型映射、结构体命名规范 如果你也经常写数据库模型结构，！📌SQL 转 Go Struct 在线工具。

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【Flask】flask中get方法和post方法区别 如果前端发送数据是为了指定它想要什么，用 GET。如果前端发送数据是为了让后端保存什么或处理什么，用 POST。

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XLSR-Wav2Vec2：用于语音识别的无监督跨语言表示学习 本文提出了，该方法通过从多种语言的原始语音波形中预训练单个模型，以学习跨语言的语音表示。我们基于构建模型，该方法通过对掩蔽后的潜在语音表示解决对比任务进行训练，并联合学习在多种语言之间共享的潜在量化表示。预训练完成后的模型可以在带标签数据上进行微调。实验表明，跨语言预训练显著优于单语预训练。在 CommonVoice 基准上，XLSR 相较于已知最优结果在音素错误率上有 72% 的相对减少；在 BABEL 数据集上，我们的方法相较于一个可比系统在词错误率上有 16% 的相对提升。

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基于Flask+Jinja2的快捷教务系统(后端链接到新版正方教务系统) EasyEAMS是一个基于Flask+Jinja2的现代化教务系统Web应用，支持学生在线查询个人信息、成绩、课表、学业生涯等教务功能。该系统界面美观，交互友好，适配PC和移动端，并已针对新版正方教务系统进行优化。项目采用GPL v3开源协议，支持二次开发，只需修改配置文件即可适配不同学校的教务系统。主要功能包括用户登录、成绩查询、课表查看、学分统计等，通过RSA加密保障登录安全。系统要求Python 3.8+环境，安装简单，适合高校学生使用和学习开发。

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Docker相关内容 你可以将本地镜像保存为.tar文件，然后将其传输到目标服务器，并使用命令加载该镜像。

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基于开源AI智能名片链动2+1模式的S2B2C商城小程序：门店私域流量与视频号直播融合的生态创新研究 本研究探讨开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序在门店私域运营中的创新应用。通过构建私域-公域-私域流量循环，该模式实现了预约量提升3.2倍、跨域参与率增长47%的效果。核心技术包括：1）链动裂变机制的三级分销网络；2）S2B2C商城的供应链整合能力；3）AI名片的智能匹配与数据溯源功能。案例分析显示，完美日记等企业通过该体系实现了低成本引流（0.8元/人）和高复购率（38%）。研究为零售数字化转型提供了可复制的"技术+商业解决方案。

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人工智能训练师——智能语音识别ASR -》(可以理解为分析考试题都是什么题，出的是否合理，一定是单选题)数据格式/采样率是否正确、频域信息是否完整、是否有噪声/口音/吞音、是否声音不清晰、是否音量过高或者过低、是否有丢帧、严重压缩等例如:两个人同时说话造成声音重叠，这样的语音计尊识别率不合理，因为答案是不一定的，不是单选题也没有对应的优化手段，虽然声学模型和语言模型都是基于最大概率输出的，但是既然ASR系统是基于算法和概率的，声音转文字就不可能是100%正确的那么就需要有一套完善的评价体系去评判ASR系统的好坏与否。通过学用的声学模型。

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阿里云实时语音识别 【代码】阿里云实时语音识别。

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