#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers
MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly.
https://github.com/Blaizzy/mlx-audio
🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨
#galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
👉more Channels
🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨
#lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
Открытый вебинар про сегментацию 29 августа
Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим.
29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре:
— Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие?
— Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа?
— Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход?
— Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать?
— Кластеры на факторах: да или нет?
— Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны?
— Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние?
— Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент?
— Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях?
Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики.
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы
Формат: Zoom-конференция
Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК
Участие бесплатное, необходима регистрация
#radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir