User
Этот текст возник благодаря появившейся в Яндексе забаве random coffee — система назначает встречу двум случайным сотрудникам, если они указали, что хотят участвовать в таких встречах. Мои собеседники находили рассказ о том, чем я занимаюсь, интересным, и вот у меня дошли руки предложить его более широкой аудитории. 
Материалы статьи провалидированы и обновлены автором 26.05.2023
Давайте отложим разговоры о DDD и рефлексии на время. Предлагаю поговорить о простом, об организации настроек приложения.
После того как мы с коллегами решили перейти на .NET Core, возник вопрос, как организовать файлы конфигурации, как выполнять трансформации и пр. в новой среде. Во многих примерах встречается следующий код, и многие его успешно используют.
public IConfiguration Configuration { get; set; }
public IHostingEnvironment Environment { get; set; }
public Startup(IConfiguration configuration, IHostingEnvironment environment)
{
Environment = environment;
Configuration = new ConfigurationBuilder()
.AddJsonFile("appsettings.json")
.AddJsonFile($"appsettings.{Environment.EnvironmentName}.json")
.Build();
}Но давайте разберемся, как работает конфигурация, и в каких случаях использовать данный подход, а в каких довериться разработчикам .NET Core. Прошу под кат.
Это расширение Visual Studio Code добавляет предопределенные полезные фрагменты кода для Puppeteer. Проверьте API для получения дополнительной информации о доступных возможностях.
При решении задач, связанных с распознаванием (Speech-To-Text) и генерацией (Text-To-Speech) речи важно, чтобы транскрипт соответствовал тому, что произнёс говорящий — то есть реально устной речи. Это означает, что прежде чем письменная речь станет нашим транскриптом, её нужно нормализовать.
Другими словами, текст нужно провести через несколько этапов:
1984 год -> тысяча девятьсот восемьдесят четвёртый год;2 мин. ненависти -> две минуты ненависти; Orwell -> Оруэлл и т.д.
В этой статье я коротко расскажу о том, как развивалась нормализация в датасете русской речи Open_STT, какие инструменты использовались и о нашем подходе к задаче.
Как вишенка на торте, мы решили выложить наш нормализатор на базе seq2seq в открытый доступ: ссылка на github. Он максимально прост в использовании и вызывается одним методом:
norm = Normalizer()
result = norm.norm_text('С 9 до 11 котики кушали whiskas')>>> 'С девяти до одиннадцати котики кушали уискас'
В продолжении серии постов о конвертации текстовых файлов в xml с использованием С# предлагаю перейти к конвертации файлов формата rtf.
Казалось бы, данный формат довольно древний, причем весьма распространенный и, если для него и нет какой-то библиотеки для преобразования всех данных в формат xml путем вызова одного метода, то уж какое-то решение от Microsoft точно должно быть, хотя бы аналогичное OpenXML. Однако, если бы было оно так, то данная статья не была бы написана.
