TypeScript的装饰器可以帮助您减少Angular应用程序的样板文件！

Angular不断发展，创建组件的方法也在不断发展。加入我的组件开发指南之旅

去Angular 17是一段漫长的旅程。在保持向后兼容性的同时，Angular团队正在不断发展框架。和许多其他人一样，我发现自己一直在思考使用什么以及何时使用它。在本文中，我将表达我对创建新组件时应该使用什么的想法。

Signals

信号从版本16开始就可用了，它们是应用程序上管理状态的必备工具。如果你还没有使用Signals，是时候开始使用了。最初，可能会有一个学习曲线，但它很简单，随着时间的推移，它会变得很自然。与OnPush变化检测相结合，它提供了精细调整的反应性、性能增益和令人愉快的开发体验。

Observables

如果我们有信号，为什么我们需要可观察性？请记住，信号处理同步反应性，而可观察性处理异步反应性，例如HTTP请求，同时为我们提供与这些值交互的工具（map、switchMap）。

ChangeDetection.OnPush

首先，对每一个进行简要说明：

来源：Angular中的设计模式

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Angular是一种流行的用于构建web应用程序的JavaScript框架，在Angular中，通常使用几种设计模式来构建和组织代码。这些设计模式帮助开发人员创建可维护、可扩展和模块化的应用程序。

以下是Angular中经常使用的一些设计模式：

1.Singleton模式：

角度服务通常使用Singleton模型来实现。一个服务被实例化一次，并在多个组件之间共享，从而允许它们进行通信和共享数据。

要在Angular中实现Singleton模式，可以执行以下步骤：

a.使用Angular CLI创建服务：

ng generate service MySingletonService

b.有两种方法可以在angular中创建单个服务，即使用

https://github.com/architectpub/EmotiVoice

EmotiVoice 😊: a Multi-Voice and Prompt-Controlled TTS Engine

https://github.com/OpenTalker/SadTalker

[CVPR 2023] SadTalker：Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation

https://github.com/tensorchord/Awesome-LLMOps

An awesome & curated list of best LLMOps tools for developers

https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS

1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning)

想更好地使用Blitz开发应用程序，但不知道从哪里开始？你来对地方了。

本文档的灵感来源于前端开发人员路线图。它策划了关于概念和想法、工具和图书馆以及历史和琐事的材料，这些材料有助于更好地构建应用程序。它是为闪电战量身定制的，但大多数都会很乐意应用于其他地方。

信息

标记为的链接🥷 是先进的。如果你正在涉足网络开发，完全可以跳过它们。

在这篇文章中，我演示了如何使用Python中的OpenAI Whisper近乎实时地转录实时音频流。我们这样做是为了监视流中的特定关键字。此外，转录后的文本会记录时间戳以供进一步使用。通过对转录的文本进行模糊匹配，我们可以找到对关键词的提及。然后，我们通过信号信使向包含口语段落相关部分的团体或个人触发一条信息。

背景

这是一个在周末建立的快速POC：为了赢得比赛，我想监控当地电台是否提到了一些关键词。这需要迅速完成，这产生了一个简单的解决方案。此外，它必须尽可能节约资源，以最大限度地降低基础设施成本。虽然它并不是以稳定性为主要关注点来构建的，但它实际上在几周内表现完美，没有任何停机时间。因此，目标实现了！

所有代码在此回购中都可用。在下文中，我将介绍解决方案的总体结构，并解释代码的一些相关部分。

概述

该解决方案由三部分组成：

save_stream.py从实时音频流中以30秒为单位连续保存.mp3文件

transcript.py使用OpenAI Whisper永久转录每个音频块。然后，它使用模糊匹配来监控口语中的关键词。在比赛中，它调用msg_group_via_signal.sh

OpenAI的Whisper模型可以对多种语言进行语音识别。在查看此简单指南中的性能分析之前，我们将学习如何运行Whisper。

昨天，OpenAI发布了其Whisper语音识别模型。Whisper加入了目前可用的其他开源语音到文本模型，如Kaldi、Vosk、wav2vec 2.0等，并与最先进的语音识别结果相匹配。

在本文中，我们将学习如何安装和运行Whisper，还将深入分析Whisper的准确性、推理时间和运行成本。

#如何运行OpenAI的Whisper

在本节中，我们将学习如何安装和使用Whisper。如果您已经启动并运行了Whisper，您可以跳到Whisper分析或更复杂的Whisper高级用法。

步骤1：安装依赖项

Whisper需要Python3.7+和最新版本的PyTorch（我们使用了PyTorch 1.12.1，没有问题）。如果您还没有Python和PyTorch，请立即安装它们。

Whisper还需要FFmpeg，一个音频处理库。如果您的计算机上尚未安装FFmpeg，请使用以下命令之一进行安装。

GitHub Copilot

For coding autocomplete

Model: OpenAI Codex

Character.AI

For fun

Model: C1.2

ZenoChat

For content writing

Model: Sophos 2, OpenAI's GPT-4