| # | 2023年11月 | 2023年11月19日 |
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| 1 | TTS | 文本到语音的深度学习工具包，在研究和生产中经过了实战测试。TTS-Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”。 它将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语（或者其他语言语音）输出的技术，隶属于语音合成（SpeechSynthesis）。 |
| 2 | openai-python | OpenAI API的官方Python库 |
| 3 | yi-llm | Yi 系列大模型包括 Yi-34B 和 Yi-6B，支持中英文双语，号称对学术研究完全开放，同步开放免费商用申请。 据介绍，Yi 目前拥有 200K 上下文窗口，可处理约 40 万字的文本 —— 这也是目前全球大模型中最长的上下文窗口。其中 Yi-34B 在 Hugging Face 英文测试榜单中位列第一，在 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 |
| 4 | pyvideotrans | 这是一个视频翻译工具，可将一种语言的视频翻译为另一种语言和配音的视频。 语音识别基于 openai-whisper 离线模型、文字翻译使用google|baidu|chatGPT翻译接口，文字合成语音使用 Microsoft Edge tts。 |
| 5 | pandas | Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。 pa服务器托管网ndas 的目标是成为 Python 数据分析实践服务器托管网与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，pandas 离这个目标已经越来越近了。 对于使用 Python 进行数据分析来说，pandas 几乎是无人不知，无人不晓的。 |
| 6 | jumpserver | 广受欢迎的开源堡垒机，是符合 4A 规范的专业运维安全审计系统。 JumpServer 堡垒机帮助企业以更安全的方式管控和登录各种类型的资产，包括： SSH: Linux / Unix / 网络设备 等； Windows: Web 方式连接 / 原生 RDP 连接； 数据库: MySQL / MariaDB / PostgreSQL / Oracle / SQLServer / ClickHouse 等； NoSQL: Redis / MongoDB 等； GPT: ChatGPT 等; 云服务: Kubernetes / VMware vSphere 等; Web 站点: 各类系统的 Web 管理后台； 应用: 通过 Remote App 连接各类应用。JumpServer 使用 Python 开发，配备了业界领先的 Web Terminal 方案，交互界面美观、用户体验好。 JumpServer 采纳分布式架构，支持多机房跨区域部署，支持横向扩展，无资产数量及并发限制。助企业以更安全的方式管控和登录各种类型的资产.跳板机和堡垒机的区别： 跳板机就是一台服务器而已，运维人员在使用管理服务器的时候，必须先连接上跳板机，然后才能操作内网中的服务器，才能登录到目标设备上进行维护和操作。 跳板机的缺点就是： 仅仅实现了服务器登录安全，但是没有实现对于运维人员行为的操控和审计。而堡垒机有。 |
| 7 | gpt_academic | GPT学术优化 (GPT Academic):支持一键润色、一键中英互译、一键代码解释、chat分析报告生成、PDF论文全文翻译功能、互联网信息聚合+GPT等等.ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等 |
| 8 | distil-whisper | Whisper是OpenAI最近几年较少的开源模型，2022年9月首次发布，包含不同的版本。在2022年12月发布了V2版本。其中最大的模型约15.5亿参数。语音识别在实际应用中有非常多的应用。早先，OpenAI发布的Whisper模型是目前语音识别模型中最受关注的一类，也很可能是目前ChatGPT客户端语音识别背后的模型。HuggingFace基于Whisper训练并开源了一个全新的Distil-Whisper，它比Whisper-v2速度快6倍，参数小49%，而实际效果几乎没有区别。 |
分类：Python开源项目月排行标签：语音识别rwkvllama盘古
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模拟回归模型的数据 验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，…）和其他回归模型，比如t-re…
