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...
...的一小部分。基于有限标记数据的少样本学习，甚至无人监督的语音识别是有帮助的，但这些方法的成功取决于自监督模型的质量。 近日，Meta 正式发布 XLS-R ——一套用于各类语音任务的新型自监督模型。XLS-R 由海量公共数据...
...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、有监督学习与深度学习从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章，本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。 神经网络、有监督学习与深度学习 深度学习正在...
神经网络、有监督学习与深度学习从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章，本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。 神经网络、有监督学习与深度学习 深度学习正在...
神经网络、有监督学习与深度学习从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章，本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。 神经网络、有监督学习与深度学习 深度学习正在...
...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...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
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