Astral to join OpenAI
I started Astral to make programming more productive. From the beginning, our goal has been to build tools that radically change what it feels like to work with Python – tools that feel fast, robust, intuitive, and integrated. Today, we're taking a step forward in that mission by announcing that we've entered into an agreement to join OpenAI as part of the Codex team. Over the past few years, our
Pythonで音声認識モデルWhisperを使って文字起こし | gihyo.jp
表の引用元：Available models and languages: openai/whisper -github.com Whisperを使ってみる Whisperは、MITライセンスのOSS版とAPI版の利用が可能です。それぞれを利用する方法を見ていきます。 以下は筆者の動作環境になります。 M2 MacBook macOS Sonoma 14.7 メモリ 16GB Python 3.11.5 [1] OSS版 OSS版のWhisperを利用するには、pipでインストールします。また、動画と音声を記録・変換・再生するためのコマンドラインツールFFmpegが別途必要です。FFmpegはほとんどのパッケージマネージャーから入手できますので、ご自身の環境にあった方法でインストールしてください。 Whisperでは音声データの読み取りにFFmpegを使用しているため、FFmpegが対応し
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments¶ The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
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