Бул бөлүм мен Pythonдо үйрөнүп жаткан нерселердин бардыгы жөнүндө эскертүүлөрдүн жана эскертүүлөрдүн жыйындысы. Python тилинде жазылган сценарийлер, программалар жана мисалдар сизге сөзсүз жардам бере алат.
Эгер сиз коддо бир нерсе туура эмес же жакшыртылышы мүмкүн деп ойлосоңуз, комментарий калтырыңыз.
Долбоордун идеясы Үндөн текстке Whisper моделин колдонуп, компьютерибиз же Raspberry Pi аркылуу өз ара аракеттенүү үчүн үн көрсөтмөлөрүн бериңиз.
Биз Whisper менен транскрипцияланып, текстке айландырылып, андан кийин программаны аткаруудан RaspberryPi пиндерине чыңалууну берүү үчүн тиешелүү буйрукту аткаруу үчүн талданган буйрук беребиз.
Мен эски Raspberry Pi 2, микро USB колдоном деп жатам жана жакында OpenAI чыгарган Voice-to-Text моделин колдоном, шыбыроо. Макаланын аягында көрө аласыз дагы бир аз шыбыр.
Python тилиндеги For цикли башка программалоо тилдерине караганда бир нече өзгөчөлүктөргө ээ. Мен сизге эң көп колдонулган циклдердин биринен көбүрөөк пайда алуу үчүн үйрөнүп жаткан нерсемди калтырам.
Pythonдо ал тизме, объект же башка элемент болобу, кайталануучу объект аркылуу кайталанууга арналган.
Менин шаарымдагы метеорологиялык обсерватория сунуш кылган тарыхый маалыматтарга көз чаптырсам, ошону байкадым аларды графикалык түрдө жана PDF түрүндө жүктөө үчүн гана сунушташат. Эмне үчүн аларды CSV файлына жүктөөгө уруксат бербей жаткандыгын түшүнбөйм, бул баарына пайдалуураак болот.
Ошентип, мен аны издеп жүрдүм Бул таблицаларды pdf дан CSVге өткөрүү же эгер кимдир бирөө Excel же Libre Office форматташтыргысы келсе. CSV мага жагат, анткени csv менен сиз аны колдоно турган бардык нерсени python жана анын китепканалары менен жасай аласыз же каалаган таблицага оңой эле импорттой аласыз.
Автоматташтырылган процессти ишке ашыруу идеясы болгондуктан, мен каалаган нерсе - Python менен иштөө үчүн сценарий жана ушул жерден Табула келет.
Аяктагандан кийин Машина үйрөнүү курсу, Мен кайда улантууну издеп жаттым. Октава / Матлаб прототип түзүү курсунда колдонулган өнүгүү чөйрөлөрү адамдар колдоно бербейт, андыктан сиз жогорку сапаттагы секирик жасашыңыз керек. Мага эң көп сунуш кылынган талапкерлердин катарында Керас, TensorFlow backend колдонуп. Керас башка шаймандардан же фреймерлерден жакшыраакпы же TensorFlow же Теанону тандасамбы деп ойлонуп отурбайм. Убунтуга кантип орнотсо болоорун түшүндүрүп берейин деп жатам.
Алгач мен аны расмий баракчалардын документтеринен орнотууга аракет кылдым, бирок бул мүмкүн эмес болчу, менде кандайдыр бир каталар, чечилбеген суроолор бар болчу. Акыры издеп жөнөдүм Ubuntu'да keras орнотуу боюнча атайын окуу куралдары Ошентсе да мен эки күндү түнү менен көп убакыт өткөрдүм. Акыр-аягы, мен ага жетиштим жана сизге жол ачып бериши үчүн, мен аны кантип жасагандыгымды калтырам.
Окуу китебинин аягында мен сизден булактардан калтырган веб-сайттар сунуш кылган кадамдарды аткарганы жатабыз, менде жок болгон PIPди орнотуп, топтомдорду башкарабыз. Жооп жазуу Linuxта, бул python менен жазылган топтомду башкаруу тутуму.
