回答:語音助手可以分為幾個步驟,語音的輸入,語音分析,語音輸出,輸入和輸出是需要依賴硬件設(shè)備的,而語音分析這里需要使用NLP技術(shù),自然語言處理是人工智能的一個分支,Java,C,Python都可以實現(xiàn)的,現(xiàn)在人工智能方面比較火的是Python。
回答:當然有啦,我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序,使用簡單,只要把你的英文音頻導(dǎo)入進去,然后就可以看到系統(tǒng)語音識別后,轉(zhuǎn)成成文字的形式,最后如果想要進行中英互譯也可以哦,點擊立即轉(zhuǎn)化,語音準確率非常高,可以達到98%以上,幾乎都不用二次修改,香!除了語音轉(zhuǎn)文字,它還能夠視頻轉(zhuǎn)文字呢!支持的格式非常多,比如wav、mp3、m4a、flv、mp4、wma、3gp、amr、aac、ogg-opus、fla...
回答:讀寫分離的缺點是,不能做到完全的實時同步。根據(jù)部署數(shù)據(jù)庫的環(huán)境如服務(wù)器,網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)體量會有一定的數(shù)據(jù)延遲。
回答:作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者,同時也是一名計算機專業(yè)的研究生導(dǎo)師,我來回答一下這個問題。首先,當前全棧工程師是比較受歡迎的,不僅中小型科技公司,大型互聯(lián)網(wǎng)公司也愿意招聘全棧工程師。目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司的開發(fā)團隊也在小型化(7人左右比較常見),一個重要的原因是目前互聯(lián)網(wǎng)公司多以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來運營,小型的開發(fā)團隊更適合新的運營模式。未來大型互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)部的開發(fā)團隊小型化將是一個重要的趨勢,在這種情況下,能...
回答:假如淘寶這么做了,那就得打通客戶到數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò),同時在前端寫明數(shù)據(jù)庫賬號密碼實例名。我覺得挺好
...像素的級別上描述。到目前為止,大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在監(jiān)督學(xué)習(xí)問題上取得了成功:給定輸入、預(yù)測輸出。如果預(yù)測的輸出與正確答案不符,則會調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。而對于星系模型來說則沒有正確的輸出。所以我們在尋求一個...
...度學(xué)習(xí)缺少什么?基礎(chǔ)理論推理、結(jié)構(gòu)化預(yù)測記憶有效的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)=學(xué)習(xí)層次化表達傳統(tǒng)模式識別方法:固定或手動特征提取2015年主流的模式識別:利用無監(jiān)督中層特征進行分類深度學(xué)習(xí):特征具有層次性,通過訓(xùn)...
...算法并不難,用 3 行 Python 就可以完成,不過這還停留在監(jiān)督式學(xué)習(xí)階段,所謂的監(jiān)督式學(xué)習(xí)就是輸入大量的訓(xùn)練樣本,每一套訓(xùn)練樣本都已經(jīng)經(jīng)過人工標注出原始圖片和對應(yīng)的預(yù)期結(jié)果。以影像處理為例,訓(xùn)練集由多個(X,Y)參...
...化權(quán)重的靈活方法呢?實際上,這個主意基本就是利用非監(jiān)督式訓(xùn)練方式去一個一個訓(xùn)練神經(jīng)層,比起一開始隨機分配值的方法要更好些,之后以監(jiān)督式學(xué)習(xí)作為結(jié)束。每一層都以受限波爾茲曼機器(RBM)開始,就像上圖所顯示...
...神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的新的學(xué)習(xí)算法和架構(gòu)只會加速這一進程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中,不論是否是深層,最常見的形式是監(jiān)督學(xué)習(xí)。試想一下,我們要建立一個系統(tǒng),它能夠?qū)σ粋€包含了一座房子、一輛汽車、一個人或一個寵物的圖像...
...神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型學(xué)習(xí)算法和體系結(jié)構(gòu)必將加速這一進程。監(jiān)督式學(xué)習(xí)不管深度與否,機器學(xué)習(xí)最普遍的形式都是監(jiān)督式學(xué)習(xí)(supervised learning)。比如說,我們想構(gòu)造一個系統(tǒng),它能根據(jù)特定元素對圖片進行分類,例如包含一棟...
...神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的新的學(xué)習(xí)算法和架構(gòu)只會加速這一進程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中,不論是否是深層,最常見的形式是監(jiān)督學(xué)習(xí)。試想一下,我們要建立一個系統(tǒng),它能夠?qū)σ粋€包含了一座房子、一輛汽車、一個人或一個寵物的圖像...
...來源。Bengio 等人[ 3,4 ]基于深信度網(wǎng)(DBN ) 提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法, 為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望, 隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人[5]提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs) 是第一個真正多層...
...:找咖啡杯大腦中的神經(jīng)元計算機視覺什么是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)(從被標注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí))深度學(xué)習(xí)為什么能得到騰飛式發(fā)展這(幾乎)全是關(guān)于規(guī)模火箭引擎:由規(guī)模化驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)計算機能理解這些圖片嗎監(jiān)督式學(xué)習(xí)學(xué)...
...Hinton提出了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中梯度消失問題的解決方案:無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對權(quán)值進行初始化+有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。其主要思想是先通過自學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)(自動編碼器),然后在該結(jié)構(gòu)上進行有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。但是由...
...Hinton提出了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中梯度消失問題的解決方案:無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對權(quán)值進行初始化+有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。其主要思想是先通過自學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)(自動編碼器),然后在該結(jié)構(gòu)上進行有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)。但是由...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...