The Translator++ mobile app Website & Desktop app Motivation I needed to translate a text using python. It was hard to find a simple way to do it. There are other libraries that can be used for this task, but most of them are buggy, not free, limited, not supported anymore or comple...
python-tesseract python-pyocr tesseract-ocr-eng tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-chi-tra python-requests python-sip python-xpyb python-xmltodict qt5-extra xsel python-deepin-utils python-xlib deepin-qml-widgets Installation Deepin:sudo apt-get install deepin-translator ...
包括OCR功能 已知的问题 这是一个正在进行的项目,最初的目标是检查Linux下的OCR可用性,因此您可能会遇到各种各样的问题。 依存关系 python-tesseract python-pyocr Tesseract-ocr-eng Tesseract-ocr-chi-sim Tesseract-OCR-CHI-TRA python请求 python-sip python-xpyb python-xmltodict q点...
faster-whisper是stream-translator的作者最近支持的,相比whisper,faster-whisper速度要快4倍,而显存只用不到50%(在large v2模型下)whisper和faster-whisper的对比测试: Large-v2 model on GPU ImplementationPrecisionBeam sizeTimeMax. GPU memoryMax. CPU memory ...
您所需要做的就是在您的源文件中调用Blocks.load类方法。之后,您就可以像使用普通Python函数一样使用我的翻译应用了! 下面的代码片段和演示展示了如何使用Blocks.load。 请注意,变量english_translator是我的英文到德文应用,但它被用作generate_text中的一个普通函数。
Deeplator is a Python library and application enabling translation via the DeepL translator available at deepl.com. In August 2017, DeepL released the DeepL translator. With unprecedented translation quality, the DeepL translator sets a new standard in neural machine translation. Check out deepl.com ...
如果希望使用WebUI,可以按照官方说明文档启用python examples/web/webui.py。这里介绍的是如何通过编程方式使用ChatTTS。首先,我们导入必要的库并初始化 ChatTTS 实例,然后加载模型,并使用 ChatTTS 将文本转换为语音,最后保存生成的音频文件。 importChatTTSimporttorchimporttorchaudio ...
对Python 解释器和标准库进行了优化,以提高执行速度和内存效率。 引入了新的语言特性,并改进了现有语法,使代码更加简洁易读。 修复了已知的安全漏洞,提高了 Python 代码的安全性。 dpkg 1.22.6 : 改进了软件包管理功能和性能。 提高了系统软件包管理的稳定性和效率。 apt 2.8 : 提高了软件包管理工具的效率和可靠...
如果希望使用WebUI,可以按照官方说明文档启用python examples/web/webui.py。这里介绍的是如何通过编程方式使用ChatTTS。首先,我们导入必要的库并初始化 ChatTTS 实例,然后加载模型,并使用 ChatTTS 将文本转换为语音,最后保存生成的音频文件。 importChatTTSimporttorchimporttorchaudiochat=ChatTTS.Chat()chat.load(compi...
Java 开发人员可以开发自己的模型,也可以在他们的 Java 代码中使用数据科学家用 Python 开发的预先训练的模型。使用它可在 Java 中原生地进行机器学习(ML)和深度学习(DL)模型开发,从而简化深度学习框架的使用。DJL拥有跨引擎的特点(engine agnostic),即改变引擎,例如将 MXNet 改为 Pytorch ,只需更换引擎,而无需...