双12英语口语评测推荐 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。

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AI英语口语评测软件：技术如何破解口语练习痛点？

而AI英语口语评测软件的出现，正凭借核心技术打破这一僵局，让高效、个性化的口语评测走进日常学习，成为无需额外花费的“智能练习伙伴”。...不同于普通的语音转文字工具，AI英语口语评测软件的ASR引擎经过了海量英语语料训练，能适配不同口音特点，区分美式、英式等发音差异，避免因“口音不同”误判为错误，让评测更客观公正。...比如用户说“I very like this book”，软件不仅能标注语法错误，还会推荐“I like this book very much”的标准表达，让练习从“说得对”升级为“说得好”。...动态自适应评分模型则让评测更具个性化，解决了“一刀切”的问题。...AI技术让英语口语评测告别了“依赖人工、反馈滞后”的旧模式，而AI英语口语评测软件正是通过ASR、NLP等核心技术的深度融合，让精准、便捷的口语指导触手可及。

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【精品投稿】推荐系统评测心得

推荐系统评测心得做推荐算法的质量工作将近一年，这一年尝试了很多东西，踩了不少坑，也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得，现在分享出来，希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨，也欢迎多拍砖，多提意见。...人工评测：顾名思义，邀请一帮人来对你的推荐系统的结果进行评测。...，如何让评测者进行感知，这些都是比较难的，并且和基准的对比也不是很好做，所以这里不是很推荐用这个方法，但是还是要提一下。...其含义为最终未被用户真正感知的数据的占比，未感知包含未推荐和推荐出去后未被点击的内容。健壮性定义：算法健壮性的评测主要利用模拟攻击。...最后，通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性。总结：适合在离线环境进行完成，针对模型本身的评测。

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如何更为合适地评测推荐算法？ Top-N物品推荐算法评测设置回顾

各种top-N物品推荐算法已经被开发出来，特别是基于深度学习的研究取得了很大的进展。为了证明推荐算法的有效性，需要在基准数据集上建立可靠的评价实验。...这个问题对于回答如何选择合适的数据集进行评测很有用。...4 结语我们通过实验检验了三个重要因素对于top-N推荐算法评测的影响。我们的实验结果为物品推荐算法提出了一些经验建议。...首先，对于数据集切分，建议使用基于比例切分方式并且使用随机物品排列方式（非时序推荐任务），而leave-one-out切分方式可以用于较小数据集或者加快评测流程（如调参过程）。...Chua, Neural CollaborativeFiltering,in:WWW, 2017, 173–182, 2017. [12] G. Zhou, X. Zhu, C. Song, Y.

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腾讯TMQ在线沙龙回顾|推荐评测

推荐评测活动时间：2018年1月9日　斗鱼直播分享活动介绍：TMQ在线沙龙第三十八期分享 ? 本次分享的主题：推荐测试。共有65位测试小伙伴报名参加活动。想知道活动分享了啥吗？请往下看吧！...分享主题推荐评测测试思路本次分享，嘉宾给我们介绍了以下内容：推荐类实例&流程推荐类模型抽象&评测白板建设测试思路问答环节 1、相同类型的文章怎么测试它们的热度，再推荐给用户？...2、用户多标签情况下，推送的优先级送达怎么评测？答：我理解你的意思是：比如用户有好几个兴趣点，那现在用户来拉一刷新闻，应该怎么下发新闻。...4、这套推荐评测系统，除了资讯评测，还有应用到其他评测上吗？好移植吗？...答：其实推荐的思路都是差不多，推荐算法也都是开源的，基本上都是围绕人的profile、内容的质量和分类、推荐算法以及环境特征、UI来展开的。

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推荐系统相关效果评测指标总结

但是与传统评测相异的是，推荐系统具有没有传统意义上的输入与输出，模型、算法等中间过程难以介入，一切的效果与性能目的都需要落地到提升用户体验等特点，这给评测带来了较大难度。...二、相关评测方案推荐系统一般结构： ? 目前常见对推荐系统的评测主要着眼于三个方面：模型离线实验、ABtest在线实验以及用户反馈和用户调研。...三、评测方案指标总结对于不同的推荐系统评测方式，我们需要使用不同的指标对其进行衡量： 1、模型离线实验离线实验目的旨在对算法进行评价，所以评价指标强相关与所使用的推荐算法，传统的评分预测问题通常使用均方根误差...有些推荐系统也会像推荐广告系统或是学习排序算法一样使用pCTR或者Precision-Recall曲线评估推荐效果的优劣，所以评测推荐算法的指标较为复杂。...从评测的角度提升推荐系统，我们不仅需要提供各组件相关评测指标、输出badcase之外，还应该关注竞品对比、真实用户行为以及badcase的快速追查以保证整体推荐系统的可用、高效、准确。

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腾讯英语君落地四川天府新区 “AI考官”助力高效开展英语口语测试

同时，腾讯英语君依托先进的语音识别、口语评测、自然语言处理等技术，可以对学生口语发音进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评，甚至可以精确检测到哪个音节发音标准，哪个还不够理想，从而更精准地呈现学生的英语能力...，助推当地英语口语自动化考试改革落地。...依托于腾讯三大AI实验室，腾讯英语君将神经网络算法、图像识别技术、语音识别和口语评测技术、自然语言处理、大数据应用等AI能力与英语教育中的实际场景相结合，帮助学生提高英语听说应用能力。...其中，腾讯英语君的口语评测技术已有10多篇论文入选全球顶级语音大会INTERSPEECH，并已授权或公开专利40余篇。...接下来，腾讯英语君将进一步加强在日常教学、练习场景中的应用，通过英语君教考练一体化平台，一站式提升区域教学质量和学生水平，助力区域英语教学信息化、智能化升级，为各地学校落实“双减”要求，践行义务教育英语新课标等提供服务支持

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腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课，英语好不好AI告诉你

而且，单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全，还有不同维度的打分，对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上评测完后，分享了自己的体验。...数据显示，智聆口语评测整体评测准确度在业界处于先进水平，特别是在K12教育领域，其实际测试中相关度高达97%。...除了得益于其为K12教育中常见问题指定的优化算法外，也与其“3+5产品组合拳”方式有很大关系。...智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上，可广泛应用于英语口语类教学业务中 “5”指五种评测模式即通过单词、句子、段落、自由说、情景对话不同模式，重塑学习场景，深度渗透教、管、练...同时，针对不同的用户，推出四大应用场景：在口语能力测评场景里，快速了解学生英语口语评测，提供多维度的语音评测结果，方便课程安排；在在线绘本跟读中，针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测；在课堂质量评估场景

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英语听说数据全程追踪分析腾讯英语君打通英语教学“堵”点

随着“双减”政策的深入，英语听说教学面临着提升课堂教学质量、提高作业设计水平的新命题。...据了解，目前腾讯英语君已授权或公开专利40余篇，涉及中英文口语评测、韵律度评测、口语考试系统NLP技术、口语考试系统语音技术、口语考试系统评测、作文批改、语法纠错等多个领域，为科学高效的AI英语教学提供驱动力...无论是集体作业、小组训练还是个人作答，都能实现精准评测，并实时生成评价反馈。...与此同时，腾讯英语君也被多地应用于考试场景中，去年，腾讯英语君就被引入青海、山东等地的高考英语口语考试，助推英语口语自动化考试改革落地。...“双减”政策之下，提升课堂教学质量、提高作业设计水平正成为学校教育发展的重要方向。

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双链笔记·思源笔记综合评测：优点、缺点、评价

优点所见即所得：目前双链笔记中貌似只有 Obsidian 和思源笔记实现了所见即所得。...支持完整的大纲编辑器功能：比较有名的双链笔记几乎都是大纲型编辑器，只有Obsidian 和思源笔记属于文档型编辑器。Obsidian 虽然插件生态极其完善，绝大部分功能都很棒。但是总感觉差临门一脚。...下面是我关于另外一款工具 FlowUs 的测评，主要介绍了这些产品的优点和缺点，感兴趣推荐阅读。FlowUs 息流笔记介绍一款具有特色的、 Notion 类的 All in One 生产力工具。...如同《Notion 类软件横向评测：Notion、FlowUs、Wolai》这篇文章中根据这三款软件的具体功能和价格对比，FlowUs 具有高性价比。...国产组件库 NotionPet：为笔记嵌入可视化模块 ——关于 NotionPet 的专文评测生产力工具——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具

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双链笔记葫芦笔记综合评测：优点、缺点、建议

包括 Roam 在内的其他双链笔记还在开发中。...与其他软件的宣传语不同，这句话没有突出葫芦笔记的特点，甚至不知道葫芦笔记是双链笔记。...因此，我一般采用双链笔记 + 在线协作文档工具的使用组合策略。以我为例，我正在使用 Notion 类的 FlowUs. Notion 很多笔记用户都有了解。...如同《Notion 类软件横向评测：Notion、FlowUs、Wolai》这篇文章中根据这三款软件的具体功能和价格对比，FlowUs 具有高性价比。...国产组件库 NotionPet：为笔记嵌入可视化模块 ——关于 NotionPet 的专文评测生产力工具——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具

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IDEA 插件推荐: Cloud Toolkit 入门与评测

Toolkit 的亮点功能 ---- Cloud Toolkit 除了主打的部署能力，还提供了不少亮点功能，我选择了其中的 3 个功能来分享：上传文件、远程 Terminal、内置应用诊断功能来进行评测...作为一个偏正经的评测，我们试用一下远程诊断的功能，选取比较直观的 trace 命令来进行评测。

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12 款 Linux 终端推荐

它能最小化到系统栏上，使用F12能直接把它呼叫出来。它的安装方式： apt-get install guake 从Applications>Accessories>Guake处运行它。

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12 款 Linux 终端推荐

它能最小化到系统栏上，使用F12能直接把它呼叫出来。它的安装方式： apt-get install guake 从Applications>Accessories>Guake处运行它。

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12 款 Linux 终端推荐

它能最小化到系统栏上，使用F12能直接把它呼叫出来。它的安装方式： apt-get install guake 从Applications>Accessories>Guake处运行它。

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腾讯云双11活动COS标准存储产品深度评测

引言每年的双11购物节，已经成为# 腾讯云双11活动COS标准存储产品优惠与产品介绍特性引言每年的双11购物节，作为中国最大的购物狂欢节，吸引了无数消费者的目光。...腾讯云作为国内领先的云服务提供商，在双11期间推出了一系列优惠活动，尤其是其对象存储服务（COS）标准存储产品，吸引了众多用户的关注。...本文将详细介绍腾讯云COS标准存储的产品特性、使用场景、优惠活动以及如何在双11期间最大化利用这些优惠。...三、双11活动优惠3.1 活动时间腾讯云双11活动通常在每年的11月11日进行，活动时间一般持续数天，具体时间以腾讯云官网公告为准。...希望本文能够帮助你更好地了解腾讯云COS标准存储产品及其在双11活动中的优惠信息，助力你的云计算之旅。

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腾讯云数据库双11优惠体验与评测

引言每年的双11购物节，除了电商平台的促销活动外，各大云服务商也纷纷推出了各种优惠活动。作为国内领先的云服务提供商，腾讯云在双11期间推出了多项数据库服务的优惠活动。...本文将详细评测腾讯云数据库在双11期间的优惠活动，包括优惠力度、使用体验、性能评测等方面，帮助用户更好地了解腾讯云数据库的优势与不足。...二、双11优惠活动概述2.1 优惠内容在双11期间，腾讯云数据库推出了多项优惠活动，包括：折扣优惠：部分数据库产品提供高达50%的折扣。...结合双11的优惠活动，用户可以以较低的价格享受到高性能的数据库服务。5.3 用户反馈在社交媒体和技术论坛上，许多用户对腾讯云数据库的双11优惠活动表示满意，认为其性价比高，使用体验良好。...六、总结与建议6.1 总结通过对腾讯云数据库双11优惠活动的体验与评测，我们可以得出以下结论：腾讯云数据库在双11期间提供了丰富的优惠活动，吸引了大量用户。

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效率工具推荐（第12期）

Posture Pal 通过AirPods耳机的动作传感器来帮助你改善颈部和肩膀的体态。

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推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标

基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标：准确率准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...举个简单的例子，三个用户在测试集中的商品个数分别是10，12，8，模型得到的top-10推荐列表中，分别有6个，5个，4个在测试集中，那么此时HR的值是 (6+5+4)/(10+12+8) = 0.5。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估，而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。...：推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习

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推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标

基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标：准确率准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...举个简单的例子，三个用户在测试集中的商品个数分别是10，12，8，模型得到的top-10推荐列表中，分别有6个，5个，4个在测试集中，那么此时HR的值是 (6+5+4)/(10+12+8) = 0.5。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。...2）相关性好的排在推荐列表的前面的话，推荐效果越好，DCG越大。 NDCG DCG仍然有其局限之处，即不同的推荐列表之间，很难进行横向的评估。...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估，而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。

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