回答:语音助手可以分为几个步骤，语音的输入，语音分析，语音输出，输入和输出是需要依赖硬件设备的，而语音分析这里需要使用NLP技术，自然语言处理是人工智能的一个分支，Java,C,Python都可以实现的，现在人工智能方面比较火的是Python。
doodlewind
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回答:当然有啦，我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序，使用简单，只要把你的英文音频导入进去，然后就可以看到系统语音识别后，转成成文字的形式，最后如果想要进行中英互译也可以哦，点击立即转化，语音准确率非常高，可以达到98%以上，几乎都不用二次修改，香！除了语音转文字，它还能够视频转文字呢！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:读写分离的缺点是，不能做到完全的实时同步。根据部署数据库的环境如服务器，网络，数据体量会有一定的数据延迟。
googollee
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回答:作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。首先，当前全栈工程师是比较受欢迎的，不仅中小型科技公司，大型互联网公司也愿意招聘全栈工程师。目前大型互联网公司的开发团队也在小型化（7人左右比较常见），一个重要的原因是目前互联网公司多以数据驱动的方式来运营，小型的开发团队更适合新的运营模式。未来大型互联网公司内部的开发团队小型化将是一个重要的趋势，在这种情况下，能...
yeyan1996
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...像素的级别上描述。到目前为止，大多数神经网络已经在监督学习问题上取得了成功：给定输入、预测输出。如果预测的输出与正确答案不符，则会调整网络的权重。而对于星系模型来说则没有正确的输出。所以我们在寻求一个...
...度学习缺少什么？基础理论推理、结构化预测记忆有效的监督学习方法深度学习=学习层次化表达传统模式识别方法：固定或手动特征提取2015年主流的模式识别：利用无监督中层特征进行分类深度学习：特征具有层次性，通过训...
...算法并不难，用 3 行 Python 就可以完成，不过这还停留在监督式学习阶段，所谓的监督式学习就是输入大量的训练样本，每一套训练样本都已经经过人工标注出原始图片和对应的预期结果。以影像处理为例，训练集由多个(X,Y)参...
...化权重的灵活方法呢？实际上，这个主意基本就是利用非监督式训练方式去一个一个训练神经层，比起一开始随机分配值的方法要更好些，之后以监督式学习作为结束。每一层都以受限波尔兹曼机器（RBM）开始，就像上图所显示...
...神经网络的新型学习算法和体系结构必将加速这一进程。监督式学习不管深度与否，机器学习最普遍的形式都是监督式学习（supervised learning）。比如说，我们想构造一个系统，它能根据特定元素对图片进行分类，例如包含一栋...
...神经网络开发的新的学习算法和架构只会加速这一进程。监督学习机器学习中，不论是否是深层，最常见的形式是监督学习。试想一下，我们要建立一个系统，它能够对一个包含了一座房子、一辆汽车、一个人或一个宠物的图像...
...：找咖啡杯大脑中的神经元计算机视觉什么是神经元网络监督学习（从被标注的数据中学习）深度学习为什么能得到腾飞式发展这（几乎）全是关于规模火箭引擎：由规模化驱动的深度学习计算机能理解这些图片吗监督式学习学...
...Hinton提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案：无监督预训练对权值进行初始化+有监督训练微调。其主要思想是先通过自学习的方法学习到训练数据的结构（自动编码器），然后在该结构上进行有监督训练微调。但是由...
...Hinton提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案：无监督预训练对权值进行初始化+有监督训练微调。其主要思想是先通过自学习的方法学习到训练数据的结构（自动编码器），然后在该结构上进行有监督训练微调。但是由...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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