最近了一年office 365羊毛,想试用copilot的时候遇到这个问题：
梯子开了美国全局tun也没用，之后怀疑是缓存问题，因为一开始没开梯子导致加载了中国区的js文件，所以没法用
用微软官方网站上的方法试了下清缓存：
删除以下文件夹的内容
%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Office\16.0\Wef\ 之后保持美国全局tun重启word即可：
如果还是不行，可以尝试office 365的网页版，也能用Copilot
参考：https://ZEEKLOG.fjh1997.top/posts/40329.html
从零卷积到艺术创作：ControlNet如何重塑AI绘画的边界 1. 当神经网络学会"白手起家"：Zero Convolution的哲学启示 在传统神经网络训练中，参数初始化通常采用随机策略，而ControlNet的zero convolution模块却反其道而行——将1×1卷积层的权重和偏置全部初始化为零。这种看似违背常理的设计，实则蕴含深刻的工程智慧。 梯度从零开始的动态学习机制可以用一个简单的数学公式揭示： # 零卷积的梯度更新过程示例 def zero_conv_forward(x, w, b): return x * w + b # 初始时w=0, b=0 def gradient_update(x, lr=0.001): w_grad = x # ∂y/∂w = x b_grad = 1
本地跑不动Whisper？large-v3云端GPU 1小时1块轻松解决 你是不是也遇到过这种情况：研究生做毕业设计，手头有一大堆方言录音要转成文字，导师催得紧，结果发现实验室的GPU排队长达三天起步，而自己的笔记本显存只有4GB，连Whisper large-v3模型都加载不进去？安装依赖报错、CUDA版本不匹配、PyTorch编译失败……每一步都在劝退。别急，我懂你的痛。 其实，你完全不需要在本地“硬扛”。OpenAI开源的Whisper模型虽然强大——支持99种语言、68万小时多语言数据训练、中英文识别准确率接近人类水平，但它的large-v3版本参数量高达1.5B，对计算资源要求极高。本地跑不动不是你技术不行，而是设备真的不够用。 好消息是，现在有更聪明的办法：直接上云端GPU环境，一键部署Whisper large-v3镜像，按小时计费，实测每小时不到一块钱，还能24小时不间断处理长音频。特别适合像你这样急需处理大量方言语音数据、又不想被排队和配置问题耽误进度的研究者。 这篇文章就是为你量身定制的实战指南。我会带你从零开始，一步步在ZEEKLOG星图平台使用预置的Wh
Paperzz-AI官网免费论文查重复率AIGC检测/开题报告/文献综述/论文初稿paperzz - 期刊论文https://www.paperzz.cc/journalArticle 在学术研究的金字塔中，期刊论文是衡量研究者能力的核心标尺，也是学术成果走向同行认可的必经之路。然而，对于大多数科研人而言，期刊论文写作与投稿始终是一道难以逾越的鸿沟：从选题构思到框架搭建，从文献梳理到内容填充，从格式规范到语言润色，每一个环节都充满了挑战。传统的写作模式不仅效率低下，还容易陷入 “反复修改、屡屡被拒” 的循环，让不少研究者在学术道路上步履维艰。 Paperzz 的期刊论文智能写作功能，正是为破解这一困境而生。它以 AI 技术为核心，重构了期刊论文的创作全流程，将选题、框架、内容、格式、润色等环节深度整合，让学术写作从 “个体攻坚” 升级为 “智能协同”。无论是初出茅庐的青年学者，还是经验丰富的资深研究者，都能借助这一工具，大幅提升写作效率与投稿成功率，让学术成果更快、更稳地走向学术舞台。 一、期刊论文写作的
2025终极指南：whisper.cpp跨平台语音识别部署全流程 【免费下载链接】whisper.cppOpenAI 的 Whisper 模型在 C/C++ 中的移植版本。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper.cpp 还在为语音转文字服务的网络延迟和高成本烦恼？whisper.cpp作为开源语音识别解决方案，提供了本地化部署的完美选择。本文将带你深入了解如何在不同平台上快速部署和使用这个强大的离线语音识别工具。 通过本文，你将掌握： * 多平台环境配置的一键安装方法 * 模型下载与优化的性能调优技巧 * 常见部署问题的快速解决方案 * 监控与维护的最佳实践 平台选择：找到最适合你的方案 平台类型安装难度推理速度内存占用适用场景Windows桌面⭐⭐1.2x1.1GB个人使用Linux服务器⭐⭐⭐1.5x0.9GB企业部署macOS开发⭐2.0x0.7GB移动应用Android设备⭐⭐⭐⭐0.8x0.5GB边缘计算 环境搭建：快速启动的完整步骤 基础环境准备