Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #227 · 20.02

Допустим, вы разработчик, и вам от пользователя приходит строка user-agent с описанием того, каким браузером он пользуется. В этой строке будет что-то типа такого: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36 И вы хотите из неё узнать мажорную версию Chrome, то есть вытащить число 51. Что вы сделаете? Можно, конечно, написать свой парсер, но я уверен, многие воспользуются регулярными выражениями. Я бы воспользовался. Какое выражение сюда подходит? С виду кажется, что вот такое: /Chrome\/(\d\d)\./g Мы ищем слово Chrome и слэш, затем ловим в группу две цифры, после которых стоит точка. Так? По крайней мере, мышление достаточного количества разработчиков именно таково. Зачастую программистам не хватает умения отойти от техзадания на уровень вещественной сути того, с чем они работают. На самом деле число 51 это версия. Версия будет увеличиваться со временем. «Марти, где твоё четырёхмерное воображение?» Если уже прошло 50 версий, то и следующие 50 не за горами, число станет трёхзначным, регулярка или парсер, сделанные под двухзначные числа, перестанут работать. Трехзначная версия Chrome и Firefox приближается уже сейчас. И да, в них падает куча функций на сайтах, включая крупные корпорации: Yahoo, Bethesda, HBO и бог знает сколько сайтов поменьше. Чисто из-за цифры. Это уже назвали «Проблема сотой версии» по аналогии с «Проблемой 2000 года» (программисты записывали год двумя цифрами, 2000 стал неотличим от 1900). К чему это я? Полезно задумываться о физическом воплощении того, что вы представляете в своей программе. Ваш код должен описывать не столько требования заказчика, сколько законы, по которым существует этот объект в реальном мире. #dev

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #speechrecognition

当前筛选 #speechrecognition清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8484 · 09.09.2025 г., 12:01

Намери подобни Прегледай

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API：https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog：https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

Hashtags

#asr #speechrecognition #qwen3 #ai #machinelearning #deeplearning #voiceai

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11

Намери подобни Прегледай

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning

Hashtags

#ai #nvidia #speechrecognition #asr #ast #multilingual #machinelearning #deeplearning