監(jiān)督語(yǔ)音分離問題SEARCH AGGREGATION
回答:語(yǔ)音助手可以分為幾個(gè)步驟，語(yǔ)音的輸入，語(yǔ)音分析，語(yǔ)音輸出，輸入和輸出是需要依賴硬件設(shè)備的，而語(yǔ)音分析這里需要使用NLP技術(shù)，自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)分支，Java,C,Python都可以實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)在人工智能方面比較火的是Python。
doodlewind
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回答:當(dāng)然有啦，我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序，使用簡(jiǎn)單，只要把你的英文音頻導(dǎo)入進(jìn)去，然后就可以看到系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別后，轉(zhuǎn)成成文字的形式，最后如果想要進(jìn)行中英互譯也可以哦，點(diǎn)擊立即轉(zhuǎn)化，語(yǔ)音準(zhǔn)確率非常高，可以達(dá)到98%以上，幾乎都不用二次修改，香！除了語(yǔ)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...
yy736044583
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回答:讀寫分離的缺點(diǎn)是，不能做到完全的實(shí)時(shí)同步。根據(jù)部署數(shù)據(jù)庫(kù)的環(huán)境如服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)體量會(huì)有一定的數(shù)據(jù)延遲。
googollee
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回答:作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時(shí)也是一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生導(dǎo)師，我來回答一下這個(gè)問題。首先，當(dāng)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(tuán)隊(duì)也在小型化（7人左右比較常見），一個(gè)重要的原因是目前互聯(lián)網(wǎng)公司多以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式來運(yùn)營(yíng)，小型的開發(fā)團(tuán)隊(duì)更適合新的運(yùn)營(yíng)模式。未來大型互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)部的開發(fā)團(tuán)隊(duì)小型化將是一個(gè)重要的趨勢(shì)，在這種情況下，能...
yeyan1996
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回答:假如淘寶這么做了，那就得打通客戶到數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在前端寫明數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)密碼實(shí)例名。我覺得挺好
zone
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...像素的級(jí)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(cè)輸出。如果預(yù)測(cè)的輸出與正確答案不符，則會(huì)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。而對(duì)于星系模型來說則沒有正確的輸出。所以我們?cè)趯で笠粋€(gè)...
...度學(xué)習(xí)缺少什么？基礎(chǔ)理論推理、結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)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(dá)傳統(tǒng)模式識(shí)別方法：固定或手動(dòng)特征提取2015年主流的模式識(shí)別：利用無監(jiān)督中層特征進(jìn)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(biāo)注出原始圖片和對(duì)應(yīng)的預(yù)期結(jié)果。以影像處理為例，訓(xùn)練集由多個(gè)(X,Y)參...
...化權(quán)重的靈活方法呢？實(shí)際上，這個(gè)主意基本就是利用非監(jiān)督式訓(xùn)練方式去一個(gè)一個(gè)訓(xùn)練神經(jīng)層，比起一開始隨機(jī)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(jī)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(huì)加速這一進(jìn)程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)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(gè)系統(tǒng)，它能夠?qū)σ粋€(gè)包含了一座房子、一輛汽車、一個(gè)人或一個(gè)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(jìn)程。監(jiān)督式學(xué)習(xí)不管深度與否，機(jī)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(gè)系統(tǒng)，它能根據(jù)特定元素對(duì)圖片進(jìn)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(huì)加速這一進(jìn)程。監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)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(gè)系統(tǒng)，它能夠?qū)σ粋€(gè)包含了一座房子、一輛汽車、一個(gè)人或一個(gè)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(dòng)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(gè)真正多層...
...：找咖啡杯大腦中的神經(jīng)元計(jì)算機(jī)視覺什么是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)（從被標(biāo)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)?；鸺妫河梢?guī)?；?qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)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(duì)權(quán)值進(jìn)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(dòng)編碼器），然后在該結(jié)構(gòu)上進(jìn)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(duì)權(quán)值進(jìn)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(dòng)編碼器），然后在該結(jié)構(gòu)上進(jìn)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(tái)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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
qc1iu
