卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)與實踐 1. 池化操作 池化是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的第二個基本操作，相較于卷積操作，它更容易理解。下面以最大池化（max pooling）為例進行詳細說明。 假設(shè)我們有一個 44 的矩陣 A： [ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 & 4 \ 5 &a…

GPT-SoVITS是否支持中文？實測結(jié)果令人驚喜 在語音合成技術(shù)正加速走進日常生活的今天，一個關(guān)鍵問題浮出水面：我們能否用極少量錄音，就讓AI“說出”和自己一模一樣的中文？這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是個性化交互體驗…

如何采集適合 GPT-SoVITS 訓(xùn)練的語音樣本？專業(yè)建議 在虛擬主播、有聲書、AI 配音等個性化語音服務(wù)日益普及的今天，越來越多開發(fā)者和內(nèi)容創(chuàng)作者開始嘗試使用 GPT-SoVITS 構(gòu)建專屬的聲音模型。這項技術(shù)最令人振奮的一點是：它真的只需要 一分鐘清…

使用用例有效收集軟件需求 1. 用例的崛起與本書更新 在當今的軟件開發(fā)市場中，用例已從一種“有趣的技術(shù)”發(fā)展成為收集需求的標準實踐，甚至延伸到了業(yè)務(wù)流程和服務(wù)提供等其他領(lǐng)域。隨著這一趨勢的發(fā)展，相關(guān)內(nèi)容也進行了更新與完善。 相較于第一版，此次更新有諸多顯著變化…

GPT-SoVITS語音延遲優(yōu)化：提升實時交互體驗 在智能客服、虛擬主播和遠程協(xié)作等場景中，用戶越來越期待“邊說邊出聲”的自然對話體驗。然而，當前許多語音合成系統(tǒng)仍受限于較高的端到端延遲——哪怕只是幾百毫秒的等待，也會讓交互顯得…

百度網(wǎng)盤直鏈提取終極指南：5分鐘學(xué)會滿速下載技巧 【免費下載鏈接】baidu-wangpan-parse 獲取百度網(wǎng)盤分享文件的下載地址 項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baidu-wangpan-parse 還在為百度網(wǎng)盤的龜速下載而煩惱嗎？當你在截止日期前…

目錄：導(dǎo)讀 前言一、Python編程入門到精通二、接口自動化項目實戰(zhàn)三、Web自動化項目實戰(zhàn)四、App自動化項目實戰(zhàn)五、一線大廠簡歷六、測試開發(fā)DevOps體系七、常用自動化測試工具八、JMeter性能測試九、總結(jié)（尾部小驚喜） 前言 功能測試&#xf…

卷積和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：原理、應(yīng)用與研究實踐 1. 卷積網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與超參數(shù) 在進行卷積網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，以下代碼是常見的訓(xùn)練流程： for i in range(0, train.shape[0], batch_size):x_batch = train[i:i + batch_size,:]y_true_batch = labels_[i:i + batch_size,:]sess.run(optimi…