TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #169 · 21 окт.

А знаете ли вы, что в Bash есть особая переменная "$_" ? Из описания можно узнать, что в переменную "$_" помещается последний аргумент последней команды. Что-то знакомое? Конечно, в Python есть примерно тоже самое. Мы знаем, что дата первого релиза Bash (8 июня 1989) несколько раньше чем первый релиз Python (20 февраля 1991). Если учесть, что по задумке автора Python это агрегация самых успешных практик отовсюду, можно ли сказать что именно эта фишка к нему пришла из Bash? Ни подтверждения ни опровержения я пока не нашел. Давайте просто считать это совпадением 😉 А как это может быть полезно в Bash? Приведу простой пример, который оценят те, кто часто работает в терминале. Допустим, нам надо создать директорию и зайти в неё. Что обычно делаем? :~$ mkdir foldername :~$ cd foldername :~/foldername$ Как это сделать в одну команду? :~$ mkdir foldername && cd foldername :~/foldername$ Уже лучше, но хочется короче, без повторов. Вот тут и пригодится наша переменная. Напомню, что в неё сохраняется последний аргумент предыдущей команды. :~$ mkdir foldername && cd $_ :~/foldername$ _________________ PS. Символы "&&"" разделяют команды и означают, что требуется выполнить вторую команду только если первая завершилась успешно. #linux#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #olmoasr

当前筛选 #olmoasr清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8401 · 29.08.2025 г., 09:04

⚡️OLMoASR: открытые ASR-модели от AI2. Институт искусственного интеллекта Аллена выпустил OLMoASR, семейство из 6 моделей для автоматического распознавания английской речи. ▶️Линейка моделей: 🟢OLMoASR-tiny.en (39M); 🟢OLMoASR-base.en (74M); 🟢OLMoASR-small.en (244M); 🟢OLMoASR-medium.en (769M); 🟠OLMoASR-large.en-v1 (1.5B) обученная на 440 тыс. часов аудио; 🟠OLMoASR-large.en-v2 (1.5B) обученная на 680 тыс. часов аудио; По результатам тестов на 21 датасете, модели OLMoASR показали производительность, сопоставимую с Whisper от OpenAI, а в некоторых случаях и превзошли ее, особенно при работе с длинными аудиозаписями. Проект полностью открытый: опубликованы не только веса моделей, но и датасет, код для обработки данных, а также скрипты для обучения и оценки. Все компоненты, включая код и данные, доступны на GitHub и Hugging Face. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#ASR#OLMoASR#AI2