Този раздел е колекция от бележки и бележки за всичко, което уча в Python. Скриптове, програми и примери, написани на Python, които със сигурност могат да ви помогнат.
Ако смятате, че нещо в кода не е наред или може да бъде подобрено, не се колебайте да коментирате.
Идеята на проекта е давайте гласови инструкции за взаимодействие чрез нашия компютър или нашия Raspberry Pi, използвайки модела Voice-to-text Whisper.
Ние ще дадем поръчка, която ще бъде транскрибирана, преобразувана в текст с Whisper и след това анализирана, за да изпълни подходящата поръчка, която може да бъде от изпълнение на програма до подаване на напрежение към щифтовете RaspberryPi.
Ще използвам стар Raspberry Pi 2, микро USB и ще използвам модела Voice-to-text, пуснат наскоро от OpenAI, Шепот. В края на статията можете да видите още малко шепот.
Цикълът For в Python има някои различни функции от другите езици за програмиране. Оставям ви какво научавам, за да извлека максимума от един от най-използваните цикли.
В Python е предвидено да се итерира през итерируем обект, било то списък, обект или друг елемент.
Лос файловете с разширение .py съдържат код на езика за програмиране Python. По този начин, когато изпълнявате файла, тази последователност от код се изпълнява.
За разлика от а .sh файл който изпълнява инструкции, които всяка Linux система може да изпълни, за да работи .py файл, ще трябва да инсталирате Python.
Това е първото нещо, което трябва да направите, ако искате да започнете да се учите да програмирате с Python.
Разглеждайки историческите данни, предлагани от метеорологична обсерватория в моя град, виждам това те ги предлагат само графично и за изтегляне като PDF. Не разбирам защо не ви позволяват да ги изтегляте в csv, което би било много по-полезно за всички.
Така че съм търсил такъв решение за предаване на тези таблици от pdf в csv или ако някой иска да форматира Excel или Libre Office. Харесва ми csv, защото с csv правиш всичко, с което можеш да се справиш с python и неговите библиотеки, или можеш лесно да го импортираш във всяка електронна таблица.
Тъй като идеята е да се постигне автоматизиран процес, това, което искам, е скрипт за работа с Python и тук идва Tabula.
След приключване на Курс за машинно обучение, Търсех къде да продължа. Средите за разработка, използвани в курса за прототипиране на Octave / Matlab, не са това, което хората използват, така че трябва да направите скок към нещо по-високо качество. Сред кандидатите, които са ми препоръчани, най-много е Keras, използвайки бекенда TensorFlow. Няма да навлизам в това дали Keras е по-добър от другите инструменти или рамки или дали да избера TensorFlow или Theano. Просто ще обясня как може да се инсталира в Ubuntu.
Първо се опитах да го инсталирам от документацията на официалните страници и беше невъзможно, винаги имах някаква грешка, някакъв нерешен въпрос. Накрая тръгнах да търся конкретни уроци за това как да инсталирате keras в Ubuntu И все пак прекарах два дни, прекарвайки много време през нощта. В крайна сметка го постигнах и ви оставям как съм го направил, в случай че може да ви проправи пътя.
Тъй като ще следваме стъпките, препоръчани от уебсайтовете, които ви оставям от източници в края на урока, ще инсталираме PIP, който не съм имал, за управление на пакетите. пиукам в Linux това е системата за управление на пакети, написана на python.
