回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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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:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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...猫的面孔。自从2006年被提出后，Deep Learning极大地推动了语音识别、视觉、自然语言处理等方面的进展。探秘大脑的工作原理在剑桥大学学习心理学时，Hinton发现人类大脑有数十亿个神经细胞，它们之间通过神经突触相互影响，...
...的升级版本，这是一个为深度学习设计的系统，可在例如语音和图形识别和搜索等基于CPU 和英伟达GPU的相关领域提升处理速度。开源地址：https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK_2_0_beta_1_Release_Notes这一工具包此前被称为CNTK，最早由...
...的研究，目前已经是深度学习研究中的重要一门技术，在语音与文字识别中有很好的效果。 对于这些易于混淆以及弄错的概念，务必需要多方参考文献，理清上下文，这样才不会在学习与阅读过程中迷糊。 神经网络其实...
...（比如微软的必应）的核心部件，推动着它们图像搜索和语音识别系统的发展。这些公司仰赖于这项技术来驱动未来更先进的服务，所以他们扩大了神经网络的规模，用来处理更加复杂的问题。算起来，神经网络已经发展了很多...
近日，深鉴科技的 ESE 语音识别引擎的论文在 FPGA 2017 获得了的较佳论文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA。该项工作聚焦于使用 LSTM 进行语音识别的场景，结合深度压缩以及专用处理器架构，使得经过压缩的网...
...这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括较先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算...
语言模型对于语音识别系统来说，是一个关键的组成部分，在机器翻译中也是如此。近年来，神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题，使得模型很难表征大型的文本，...
...深度学习的研究进展。这项机器学习技术为计算机视觉、语音识别和自然语言处理带来了巨大的、激动人心的进步，也相应的带来了具体应用的产品。科技巨头们——谷歌、Facebook、亚马逊和百度纷纷涉足这个领域：四处挖掘人...
...来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层...
...和研究员，目前就职于Google，他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验，LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋，我...
...相似度，然后算法修改了互动语言。这是很寻常的事。2. 语音2.1 WaveNet：一种针对原始语音的生成模型DeepMind 的研究者基于先前的图像生成方法构建了一种自回归全卷积模型 WaveNet。该模型是完全概率的和自回归的（fully probabilist...
...e Dahl，展现了他们在一个更具有挑战性的任务上的努力：语音识别（ Speech Recognition）。利用DBN，这两个学生与Hinton做到了一件事，那就是改善了十年间都没有进步的标准语音识别数据集。这是一个了不起的成就，但是现在回首...
...和研究员，目前就职于Google，他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及无数其他的在线工具，LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。我非常兴奋，我们发现一...
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...
Binguner
付永刚
