我用GPT+Langchain Agent制作了一个智能管家，结合微软的语音服务，实现了语音唤醒，语音对话，语音控制智能家居的功能。本文来详细介绍下实现原理，代码已经放在Github上开源，供学习交流。
GitHub链接：mawwalker/moss, 如果觉得有帮助，欢迎给个star。
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最近看到太多"这个男人叫小帅"的配音视频，有点审美疲劳了，球球你们换个有感情的AI配音吧。 用了下微软跟Google的文本转语音服务，对比了下，微软的效果强太多了，AI风格有很多，并且多数感情丰富，还支持多种方言配音。最关键的是，每个月有50万字符的免费使用额度。 这还不赶紧用起来。
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前不久Google 开放了他们的大语言模型Gemini，目前Gemini Pro版已经可以通过开放API使用，搭建过程非常方便。 顺带，我把这个API接入到了我的Telegram机器人中，反正免费的，当作一个个人助手使用。 参考我的另一篇博客：基于flask和webhook的telegram 机器人 Github仓库在这：mawwalker/Archbot
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最近丢了一个U盘，好在里面没什么重要信息。有时候我会用U盘备份一些文件，包括ssh密钥文件。如果有一天装有自己密钥文件的U盘丢失，被人捡到的话，会非常不安全。因此简单研究了下磁盘的加密操作，在此记录一下。虽然加密、解密增加了使用U盘的复杂性，但是如果真的有一些文件，使用互联网备份怕泄漏的，还是需要一些加密手段来保护的。这里只试了在Linux下的操作，基于cryptsetup命令行工具。
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我在知乎上回答问题：“你为什么使用某个特定 Linux 发行版?”时写的答案。 你为什么使用某个特定 Linux 发行版?
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Yolov5 不做赘述，目前目标检测里使用非常多的模型，效果和速度兼顾，性能强悍，配合TensorRT推理加速，在工业界可以说是非常流行的组合。
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作为一名深度学习炼丹师，配置CUDA环境是一项必不可少的技能，所谓工欲善其事，必先利其器。
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在Linux中，终端是非常强大的，很多时候往往离不开在终端中编辑文件，此时，vim就会派上用场。默认的vim操作，对于很多初接触Linux的来说，可以说是专业劝退了，所以这篇主要讲讲vim的一些基础使用，高端配置（如，将vim配置成一个C/C++/Python IDE）后续更新接上。
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在深度学习（机器学习）领域，训练模型时，我们不仅要求模型对训练数据集有很好的拟合（较低的训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。其中就会产生欠拟合和过拟合的问题。
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