这是继新Era首发曲子Your Blood之后的第二首曲子,据称新歌曲名称为这首歌的名字会是 “Conflict In Mind”. 让我们一起期待AURORA新歌曲的表现!
作者： fbs
自建NetBird 全互联VPN教程
利用docker配置Zitadel认证服务容器Caddy反向代理容器以及Netbird相关容器
export NETBIRD_DOMAIN=[此处填入网站域名]; curl -fsSL https://github.com/netbirdio/netbird/releases/latest/download/getting-started-with-zitadel.sh | bash如果需要与其他网站容器共存,修改Caddyfile,填入域名并配置反向代理和证书
输入你填入的网站域名,进入管理面板
登录容器创建结束后打印出来的管理员账户,进入面板
选择Setup Keys
创建一个Key使得机器可以加入全互联网络
在CLI模式下可以输入
netbird up --setup-key [刚才生成的Key XXX-XXX-XXX] --management-url [设置的域名]Windows下把Netbird客户端设置内的Management URL改为你设置的域名,然后点击登录,会跳转到登录页,登陆后即可加入全互联网络.
AURORA粉丝翻译指南
要求：英伟达显卡(NVIDIA GPU)
第一步 下载Whisper-UI
下载 https://github.com/jhj0517/Whisper-WebUI/archive/refs/heads/master.zip 并解压
第二步 安装
在Windows商城里面安装Python
右键选择“在终端中打开”
输入 pip install -r requirements.txt
启用OpenAI Whisper v3 语音识别模型
右键user-start-webui.bat 选择“显示更多选项”
点击”编辑“
set下方添加一行set DISABLE_FASTER_WHISPER=true
第三步 运行
双击 user-start-webui.bat 运行WebUI
模型选择large-v3
将视频或音频文件拖入即可
最后点击Generate开始识别音频
【1】处可查看结果和路径 点击【2】处可以跳转到字幕文件生成的目录
AURORA粉丝搬运培训指南
第一步 Linux/Windows基本操作
下载相关工具
- 项目地址：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp 下载地址：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/download/2023.11.16/yt-dlp_x86.exe
- 项目地址：https://github.com/jhj0517/Whisper-WebUI 下载地址：https://github.com/jhj0517/Whisper-WebUI/archive/refs/heads/master.zip
- 项目地址：https://www.deepl.com/ 网页上操作即可
第二步 从Warrior & Weirdo 论坛上面搜索最新视频
选一个你感兴趣的子项
举例：Into The Light 纪录片
右键选择 Copy video url 完成第二步
第三步 下载视频 (Windows 举例)
首先用一个单独文件夹存放你的下载器
右键在终端中打开
输入指令 .\yt-dlp_x86.exe -f bestvideo[ext=webm]+bestaudio[ext=m4a]/mp4 https://youtu.be/3AbrDWIwBO4 (此处对应上面复制的链接)
得到视频文件，上传至各大视频网站即可
《万神殿》影评
Caspian和Stephen Holstrom明明是同一个人，但是Caspian更年轻，想法跟过去但是年龄更大的自己不一样，于是自己跟自己打起来了。Caspian主张UI和普通人类应该平等共存，Stephen Holstrom主张把所有人类转化成UI(Uploaded Intelligence)。显然影片的结尾证明Stephen Holstrom是正确的，人类最后全部转化成了UI，占领了整个宇宙，利用所有可利用的能源，中变成了神一样的存在。
但到了最后，绝望的发现，我们的世界不过是一次模拟，一切不过是一场虚无。
所以我们要珍惜过去的无知，记住我们所做的那些非理性的事情，比如爱。
FLAX框架教程-基础知识篇-1
FLAX框架教程-1
介绍JAX
JAX 是一个面向数组的数值计算库（类似于 NumPy），支持自动微分和即时编译（JIT），以实现高性能的机器学习研究。
- JAX 提供了一个统一的类似 NumPy 的接口，用于在 CPU、GPU 或 TPU 上运行计算，并支持本地或分布式环境。
- JAX 通过 Open XLA（一个开源的机器学习编译器生态系统）内置即时编译（JIT）。
- JAX 函数支持通过自动微分转换高效计算梯度。
- JAX 函数可以自动向量化，高效地将其映射到表示输入批次的数组上。
介绍FLAX
FLAX即Neural Networks For JAX(基于JAX的神经网络框架)
Flax 为使用 JAX 构建神经网络的研究人员和开发者提供了灵活且完整的用户体验，充分发挥 JAX 的强大功能。
Flax 的核心是 NNX ——一个简化的 API，让用户能够更轻松地创建、检查、调试和分析 JAX 中的神经网络。Flax NNX 对 Python 的引用语义提供了一流支持，使用户能够使用常规的 Python 对象来表达模型。Flax NNX 是此前 Flax Linen API 的演进版本，结合多年的实践经验，带来了更加简单和用户友好的 API。
因此本教程会使用最新的NNX，而不是原有的Linen API
配置JAX环境
由于使用JAX的一大优势是可以移植到TPU上面进行使用，我们选择WSL作为学习和实验环境。
安装VSCode
点击Download for Windows下载
配置WSL
首先确认你的电脑系统版本是Windows 11，然后执行下面指令，按照引导步骤即可
wsl --install新建文件夹并开启VSCode
mkdir jax-test && cd jax-test安装JAX
如果只使用CPU进行调试执行
pip install jax如果使用GPU进行调试执行
pip install -U "jax[cuda12]"安装FLAX
