138 查看详情 import torch from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, WhisperFeatureExtractor, WhisperTokenizerFast from transformers.pipelines.audio_classification import ffmpeg_read # 用于读取音频文件 # 模型名称 MODEL_NAME = "openai/whisper-large-v3" # 初始化分词器和特征提取器 tokenizer = WhisperTokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME) feature_extractor = WhisperFeatureExtractor.from_pretrained(MODEL_NAME) # 使用load_in_8bit=True加载8位量化模型 # device_map='auto' 会自动将模型层分配到可用设备上 model_8bit = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained( MODEL_NAME, device_map='auto', load_in_8bit=True ) # 示例音频文件路径 sample_audio_path = "sample.mp3" # 假设存在一个名为sample.mp3的音频文件 # 在推理模式下执行，禁用梯度计算，以节省内存并加速 with torch.inference_mode(): with open(sample_audio_path, "rb") as f: # 读取并处理音频输入 audio_bytes = f.read() processed_audio = ffmpeg_read(audio_bytes, feature_extractor.sampling_rate) # 提取音频特征 input_features = feature_extractor( processed_audio, sampling_rate=feature_extractor.sampling_rate, return_tensors='pt' )['input_features'] # 将输入特征移动到CUDA设备并转换为float16（如果需要，也可使用float32） # 注意：这里的float16是输入特征的精度，与模型本身的8位量化是两个概念 input_features = input_features.to(dtype=torch.float16, device='cuda') # 执行模型生成（推理） forced_decoder_ids_output = model_8bit.generate( input_features=input_features, return_timestamps=False ) # 解码生成结果 transcription = tokenizer.decode(forced_decoder_ids_output.squeeze()) print(f"转录结果: {transcription}")在上述代码中，load_in_8bit=True参数是启用8位量化的关键。
错误处理： 对网络操作的错误进行适当处理，包括超时错误，是构建可靠UDP服务器的关键。
修改C代码 (main.c)#include <iostream> // Defined in Go extern void Print(void); // C Main program extern "C" void cmain() { std::cout << "Hello from C++" << std::endl; Print(); } #include <iostream>：包含C++ iostream头文件。
这还只是最简单的例子。
它能帮助开发者在不丢失数据的前提下，安全地更新数据库结构，比如添加表、修改字段、调整约束等。
总而言之，提前返回是一种强大的代码组织工具，能够帮助开发者编写更清晰、更易于理解的函数。
它能以 XML 或二进制格式保存数据，iOS 和 macOS 都原生支持。
<br>"; } else { $terms_agreed = false; echo "未同意条款或条款值不正确。
与使用嵌套的 map 相比，这种方式具有以下优势： 类型安全: element 结构体明确定义了 name 和 state 字段的类型，避免了类型错误。
掌握捕获方式和使用场景，能显著提升C++编程效率。
""" row_dict = dict(row_series) # 提取原始行索引，通常在reset_index()后作为'index'列 original_index = row_dict.pop('index') # 找出所有值为True（即存在差异）的列名 mismatched_columns = [col for col, is_diff in row_dict.items() if is_diff] # 如果存在差异列，则格式化输出字符串 if mismatched_columns: return f"(Row {original_index + 1}, columns=[" + ",".join(mismatched_columns) + "])," else: return "" # 如果没有差异，返回空字符串应用函数并聚合结果： 接下来，我们将difference_df重置索引（以便在函数中获取原始行号），然后使用apply方法将filter_different_columns函数应用于每一行。
用 os.path.join() 能让你的路径操作更安全、更跨平台。
还有一个“短路”三元写法（?:），称为 Elvis 运算符： $value = $input ?: 'default'; 当 $input 为真值时使用它，否则用默认值。
基本上就这些。
部署Golang微服务到Kubernetes的核心实践有哪些？
p := (*unsafe.Pointer)(unsafe.Pointer(&t.Field)) // c. *p = unsafe.Pointer(u) 解引用 p，并将我们外部获得的 u (unsafe.Pointer) 赋值给它。
例如，以下代码片段展示了导致错误的常见尝试：import discord from discord import app_commands # 假设 bot 是你的 discord.ext.commands.Bot 或 discord.Client 实例 # bot = commands.Bot(command_prefix='!', intents=discord.Intents.default()) # 或者 # bot = discord.Client(intents=discord.Intents.default()) # tree = app_commands.CommandTree(bot) # 错误示例：试图使用不存在的 @app_commands.required @bot.tree.command(name='decide', description='帮助你做出决定') @app_commands.describe(choice1="你的第一个选择") @app_commands.describe(choice2="你的第二个选择") @app_commands.describe(choice3="你的第三个选择") # @app_commands.required(choice3=False) # 这一行会导致 AttributeError async def decide(interaction: discord.Interaction, choice1: str, choice2: str, choice3: str): await interaction.response.send_message(f"你选择了：{choice1}, {choice2}, {choice3}") # 当执行上述代码时，会抛出以下错误： # AttributeError: module 'discord.app_commands' has no attribute 'required'解决方案一：使用 typing.Optional 进行类型提示 Discord.py 的 app_commands 模块通过检查命令函数参数的类型提示来确定其可选性。
副标题2 如何实现API版本控制？
""" await globals.websocket_manager.connect(websocket) try: while True: # 保持连接活跃，或处理从WebSocket接收到的消息 # 如果不期望从客户端接收消息，可以只用 await websocket.receive_text() # 或 await websocket.receive_bytes() 来保持连接 message = await websocket.receive_text() print(f"Received from WebSocket {websocket.client}: {message}") # 示例：将从WebSocket接收到的消息广播回其他WebSocket客户端 # await globals.websocket_manager.broadcast(f"Echo from WS: {message}") except Exception as e: print(f"WebSocket Error for {websocket.client}: {e}") finally: globals.websocket_manager.disconnect(websocket)运行应用 要运行此FastAPI应用，请使用Uvicorn：uvicorn main:app --reload当Uvicorn启动时，你将看到类似以下输出，表明TCP服务器已成功启动：INFO: Will watch for changes in these directories: ['/path/to/your/project'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: Started reloader process [xxxxx] using WatchFiles FastAPI application startup initiated. Attempting to start TCP server on port 8001... TCP server listening on ('0.0.0.0', 8001) Attempting to start TCP server on port 8002... TCP server listening on ('0.0.0.0', 8002) Attempting to start TCP server on port 8003... TCP server listening on ('0.0.0.0', 8003) All TCP server tasks scheduled for startup. INFO: Started server process [xxxxx] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete.现在，你的FastAPI应用（监听8000端口）和三个TCP服务器（监听8001、8002、8003端口）都将并发运行。
在选择方案时，请根据你的应用场景和对数据一致性的要求进行权衡。

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