在 CentOS7 上用Python安装OpenCV遇到的问题

1.yum install opencv-python

2.把Python3的脚本改成Python2


python3脚本中用到了cv2,查了下需要安装opencv。

用pip3 install opencv-python安装下。

安装过程中报错少skbuild,用pip3 install scikit-build安装下。

安装过程中再次报错,提示cmake版本低,用yum install cmake3 更新下。

【转】Windows7上安装pytorch1.11后报api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll错误的解决方法

转载自:Windows7上安装pytorch1.11后报api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll错误的解决方法


在Windows7上通过Anaconda安装PyTorch v1.11.0后,执行程序时报如下图所示错误:无法启动此程序,因为计算机中丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll。尝试重新安装该程序以解决此问题。

此Windows7上,之前已安装过PyTorch的v1.8.1,可正常执行程序。

搜索后发现Windows7本身确实没有api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll这个库。从https://cn.dll-files.com/api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll.html 下载此库,Verison为6.3.9600.16384,最新版本。

将此库放到C:\WINDOWS\System32目录下或D:\ProgramFiles\Anaconda3\envs\pytorch1.11.0目录下,错误会变成:应用程序无法正常启动(0xc000007b)。请单击”确定”关闭应用程序。如下图所示:出现“0xc000007b”错误,说明我们刚下载的是32位的dll,但是我们是64位的程序,因此也需要64位的dll。微软官方只提供了32位的dll。

在PyTorch v1.8.1中依赖Python的版本是3.7.11;在PyTorch v1.11.0中依赖的Python的版本是3.10.4。

根本原因是Python 3.9及以上版本已不适用于Windows7。workaround的解决方法如下:

https://github.com/nalexandru/api-ms-win-core-path-HACK/releases 下载最新版本0.3.1,即api-ms-win-core-path-blender-0.3.1.zip,解压缩,将x64目录下的api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll拷贝到D:\ProgramFiles\Anaconda3\envs\pytorch1.11.0目录下,再次执行以上程序显示正常,如下图所示:

GitHub: https://github.com/fengbingchun/PyTorch_Test


相关文章:

Windows 7 support for Python 3.9 or 3.10

【转】禁止Windows更新办法,不给安装包读写权限

转载自:禁止Windows更新办法,不给安装包读写权限


网络上通过禁止Windows update服务来禁止系统更新其实行不通,重启电脑后还是会自动更新,那有没有行之有效的办法呢?其实最有效的办法就是从源头阻止安装包下载。win系统的安装包统一下载在这个文件夹下,我们可以更改文件夹权限禁止文件的下载和读取,禁止完成后,电机文件夹显示无权限访问,返回系统更新,点击更新显示更新出错,这时就永久性的停机系统更新,如果想要更新可以使用电脑管家或者360删除文件夹,则可以继续更新。

这里我给大家介绍一种解决办法,此方法不存在不会对电脑运行产生影响

具体步骤如下:

1、输入地址 C:\Windows\SoftwareDistribution找到Download文件夹(此文件夹为系统更新安装包保存地址)

继续阅读【转】禁止Windows更新办法,不给安装包读写权限

【转】一分钟素材、零成本、零配置搭建GPT-SoVITS最强声音克隆

转载自:一分钟素材、零成本、零配置搭建GPT-SoVITS最强声音克隆


GPT-SoVITS,他是由RVC创始人RVC-Boss与AI声音转换技术专家Rcell共同开发的一款跨语言TTS克隆项目,这个项目被称为“最强大中文声音克隆项目”,被众多大佬和知名博主争相推荐,自上线以来,他在github上的Stars数已达到8.6K。

之前做声音克隆,要么通过autodl线上租用GPU,要么就需要本地有GPU环境,gpt-sovits需要的配置相对低一些,基本上6G显存以上就能满足了,但bert-vites2就要4090卡,不然很容易就爆显存了。整体看下来,训练一次的价格在30元-50元人民币的范围,而且需要大量繁琐的配置,出错率极高。

本人也是踩过无数的坑(泪崩)导致训练效果特别糟糕。后来gpt-sovit推出了colab版本,而且很多配置都已经默认设置好了,这样大大就简化了搭建的经济和时间成本,比之前要节省10倍时间。想体验的小伙伴,就跟着我一起操作吧,非常easy

功能:

  1. 零样本文本到语音(TTS): 输入 5 秒的声音样本,即刻体验文本到语音转换。
  2. 少样本 TTS: 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提升声音相似度和真实感。
  3. 跨语言支持: 支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。
  4. WebUI 工具: 集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注,协助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型

项目地址:github.com/KevinWang676

环境准备:

1.一台电脑;

2.一段1分钟音频;

这么简单?哈哈哈,就是这么简单,零成本,零配置。下面跟我一起点点点吧!

继续阅读【转】一分钟素材、零成本、零配置搭建GPT-SoVITS最强声音克隆

Android使用ViewPager2实现画廊效果

1.ViewPager2和父布局添加 android:clipChildren=”false” 属性

2.ViewPager2左右两侧增加Margin

3.ViewPager2的OffscreenPageLimit设置为大于等于1的值

binding.viewPager.setOffscreenPageLimit(1);

4.ViewPager2设置PageTransformer

binding.viewPager.setPageTransformer(new GalleryTransformer());
import android.view.View;

import androidx.viewpager2.widget.ViewPager2;

public class GalleryTransformer implements ViewPager2.PageTransformer {
    public static float MIN_ALPHA = 0.8f;
    public static float MIN_SCALE = 0.8f;

    @Override
    public void transformPage(View page, float position) {
        if (position < -1 || position > 1) {
            page.setAlpha(MIN_ALPHA);
            page.setScaleX(MIN_SCALE);
            page.setScaleY(MIN_SCALE);
        } else if (position <= 1) { // [-1,1]
            float scaleFactor = Math.max(MIN_SCALE, 1 - Math.abs(position));
            float scaleX;
            if (position < 0) {
                scaleX = 1 + 0.1f * position;
            } else {
                scaleX = 1 - 0.1f * position;
            }
            page.setScaleX(scaleX);
            page.setScaleY(scaleX);
            page.setAlpha(MIN_ALPHA + (scaleFactor - MIN_SCALE) / (1 - MIN_SCALE) * (1 - MIN_ALPHA));
        }
    }
}

参考资料:

Android使用ViewPager2中遇到的问题(使用ViewPager2实现画廊效果)

万能ViewPager2适配器–SmartViewPager2Adapter

【转】Postman设置不更新

转载自:postman设置不更新


1.打开安装目录下/resources目录,解压 .asar 文件:

asar extract app.asar ./app
如果电脑上装有nodejs ,可以通过asar解压,未安装asar可以执行命令安装
npm install -g asar

安装完成后打开命令提示符,执行解压命令
asar extract app.asar ./app

2.打开AutoUpdaterService.js文件,查找定位isAppUpdateEnabled方法,使其返回false

3. 保存文件,重启Postman查看效果。

解压后文件夹命名为app,放于resource文件夹下即可。

也可以进行压缩文件

asar pack app app.asar