Read more

office里面你所在的区域不支持Copilot的解决方法

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

KaiwuDB+CodeArts 智能体，让ai快速构建一个智能家居本地化数据处理系统

针对智能家居云端数据处理模式的网络依赖、低延迟性差、隐私泄露三大痛点，基于 KaiwuDB（KWDB）多模时序数据库 + 华为 CodeArts 代码智能体的本地化数据处理解决方案。从环境搭建、KWDB 自动化部署，到系统全模块开发、接口测试实现全流程落地，打造零云端依赖、低延迟、高隐私的智能家居本地化数据处理系统，方案基于开源技术栈与自动化开发工具，降低技术门槛，适配新手开发者与实际家庭场景需求。         随着智能家居设备渗透率持续提升，家庭中温湿度传感器、智能灯、空调、门锁等设备呈规模化增长，设备运行产生的时序数据（温湿度、能耗、设备状态）与关系型数据（设备信息、规则配置）呈爆发式增长，对数据的存储、处理与利用提出更高要求。 本文选择KaiwuDB作为本地化数据存储与计算核心，华为 CodeArts 代码智能体作为自动化研发引擎，二者结合实现智能家居本地化数据处理系统的高效构建，核心优势如下： 1.1 KaiwuDB：适配 AIoT 场景的多模数据库基座 KaiwuDB（开源版本简称

语音识别效率革命：whisper-large-v3-turbo一键部署指南

语音识别效率革命：whisper-large-v3-turbo一键部署指南 【免费下载链接】whisper-large-v3-turbo 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/whisper-large-v3-turbo 在人工智能语音识别领域，模型的性能与效率往往难以兼得。然而，最新发布的whisper-large-v3-turbo模型彻底打破了这一困境，在保持与whisper-large-v3近乎一致的识别质量基础上，实现了高达8倍的速度提升。对于需要处理大量语音数据的开发者、企业用户以及研究人员而言，这一突破性进展意味着更低的时间成本、更高的工作效率和更广泛的应用可能性。本教程将详细介绍如何通过极简的一键部署流程，快速将这一高效能模型应用到实际业务场景中。 模型优势深度解析：为何选择whisper-large-v3-turbo whisper-large-v3-turbo的核心竞争力来源于其创新性的模型架构优化。相较于前代模型，开发团队通过动态注意力机制调整、量化参数压缩以及推理流程重构三大技术手段，在保证语音识别

Stable-Diffusion-v1-5-archive实战技巧：用Steps=25+Guidance=7.5平衡速度与质量

Stable-Diffusion-v1-5-archive实战技巧：用Steps=25+Guidance=7.5平衡速度与质量 你是不是也遇到过这样的烦恼：用Stable Diffusion生成图片时，调高了步数（Steps），画面细节是丰富了，但等待时间长得让人抓狂；调低了步数，速度是快了，可出来的图不是模糊就是细节缺失，甚至出现奇怪的“多指怪”？ 这背后其实是生成速度与图像质量之间的永恒博弈。今天，我们就来深入聊聊Stable Diffusion v1.5 Archive这个经典模型，并分享一个经过大量实践验证的“黄金参数组合”：Steps=25 + Guidance Scale=7.5。这个组合能在保证出图质量的同时，将单张图的生成时间控制在10-20秒左右，堪称效率与效果的完美平衡点。 1. 理解核心参数：Steps与Guidance Scale 在开始调参之前，我们得先搞明白这两个“旋钮”到底是干什么的。很多人把它们当作玄学来调，其实背后有清晰的逻辑。 1.1 Steps（采样步数）