首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

Wikipedia方言版本

今天,我惊奇地发现,wikipedia竟然有方言版本。...wikipedia是一个严肃网站,而方言版接近于戏谑和恶搞,根本没有实用价值。希望能够废除这种做法。 举例来说,文言版新闻页面是这样写: # 津巴布韋大疫已四月,亡者四百餘。...在所有方言中,我只能看懂吴语版。但是,它更恶心,请看德国著名诗人里尔克条目。 里尔克 (1875年养勒奥匈帝国个布拉格)是二十世纪顶顶有名个德语诗人之一。...这完全是苏州俚语,非常粗俗,简直不堪入目。 也许很快,上海话版本就会出现。而且,一个版本还不够,因为市区上海话,同川沙和南汇上海话不一样,可能要三四个版本才够。...[相关链接] * wikipedia265种语言版本一览表 * 申请开设新语言版本官方指南 (完)

1.4K20

手写数字识别基本思路

如何使用Pytorch实现手写数字识别?如何进行手写数字对模型进行检验?...使用Pytorch实现手写数字识别 1.进行数据预处理对于MNIST数据集,可以通过torchvision中datasets进行下载。...而全连接神经网络输入要是一个行向量,所以我们要把28×28矩阵转换成28×28=764行向量,作为神经网络输入 3.优化器选择,参数设置 使用优化器和损失函数。...net.load_state_dict(torch.load('model_best.pth')) test(test_loader,net,loss_fn) 6.读入自己写入数字,进行识别...手写数字识别首先需要初始化全局变量,构建数据集。然后构建模型,构建迭代器与损失函数,进行训练测试。最后可以将训练模型进行保存,通过读取自己写数字进行识别验证,完成一个简单深度学习。

19530
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

科大讯飞:智能语音识别率高达98%,支持22种方言

全方位展示+深度解读关于智能营销,那些你不知道事…… 2017年人工智能领域一大关键词——“语音” 2017年,“语音”成为人工智能领域一大关键词,也将会是下一代人机交互主要方式。...对于广告而言,语音交互广告拥有着超越传统广告形式巨大潜力。 众所周知科大讯飞智能语音技术处于全球领先水平,以讯飞输入法为例,今年语音识别的准确率提高到了98%,并支持22种方言。...基于科大讯飞领先语音合成、语音识别、语义理解技术,语音互动广告、明星合成广告、视频互动广告和H5互动广告都开始被广泛应用。...受众在展示广告界面说出语音指令,经后台识别处理,与广告主设置营销信息相匹配后进行反馈,让广告能听会说会思考。...流量甄别平均响应时间为5ms,在已知无效流量集上综合识别准确率达98%。

3.8K60

前端识别验证码思路分析

相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上图像识别技术望而生畏,觉得此类识别技术只能通过更加底仓高级语言才能实现(诸如c等),本文试图从前端角度出发介绍如何通过canvas来进行简单图像识别...,一个是通过html5 canvas getImageData 方法获取图片像素信息,可以很方便通过方法导入到把网络图片或者本地图片导入至canvas中并获取图片像素信息,可以修改像素信息后通过另外一个重要方法...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片canvas 程序(利用canvas导出原图二进制数组,然后等分数组后出单个图片序列库...) 2、简单做个爬虫程序,利用步骤1完成程序到需要识别的网站下载该网站二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应真实含义,并建立图片到真实含义map表。...4、设计自动图片识别程序,导入需要识别的原二维码后,按照1步骤进行等分,分别拿等分后图片依次对比步骤2获取图库,对比出对比度最接近图片,然后通过步骤三翻译出来map 表获取对应图片真实含义

66870

前端识别验证码思路分析

本文作者:IMWeb 莫卓颖 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上图像识别技术望而生畏,觉得此类识别技术只能通过更加底仓高级语言才能实现...(诸如c等),本文试图从前端角度出发介绍如何通过canvas来进行简单图像识别。...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片canvas 程序(利用canvas导出原图二进制数组,然后等分数组后出单个图片序列库...) 2、简单做个爬虫程序,利用步骤1完成程序到需要识别的网站下载该网站二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应真实含义,并建立图片到真实含义map表。...4、设计自动图片识别程序,导入需要识别的原二维码后,按照1步骤进行等分,分别拿等分后图片依次对比步骤2获取图库,对比出对比度最接近图片,然后通过步骤三翻译出来map 表获取对应图片真实含义

40120

前端识别验证码思路分析

作者:莫卓颖 相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上图像识别技术望而生畏,觉得此类识别技术只能通过更加底仓高级语言才能实现(诸如c等),本文试图从前端角度出发介绍如何通过canvas...来进行简单图像识别。...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片canvas程序(利用canvas导出原图二进制数组,然后等分数组后出单个图片序列库...) 2、简单做个爬虫程序,利用步骤1完成程序到需要识别的网站下载该网站二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应真实含义,并建立图片到真实含义map表。...4、设计自动图片识别程序,导入需要识别的原二维码后,按照1步骤进行等分,分别拿等分后图片依次对比步骤2获取图库,对比出对比度最接近图片,然后通过步骤三翻译出来map 表获取对应图片真实含义

2.3K00

语音识别-人工智能重要手段

如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年PC时代,到现在移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索效率和局限性相比语音差了很多。...所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音中词汇内容转换为计算机可读输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。...语音识别的目的就是让机器赋予人听觉特性,听懂人说什么,并做出相应动作。 现在越来越多APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。...从互联网诞生之日起,搜索框便成为人们进入互联网重要入口,但语音识别一经出现,搜索框地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。...不知道未来我那一口不标准普通话能否精确翻译呢? 另外,哪里方言最考验语音识别技术呢?

1.1K20

人工智能之头像识别

图像识别人工智能一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习: 随着圣诞到来,大家纷纷@官方微信给自己头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。...但是作为一个学习图像处理技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手小项目,工作量不大,而且很有意思。 我们用下面这张图作为我们测试图片。...用dlib正脸检测器进行人脸检测,用dlib提供模型提取人脸五个关键点。代码如下: #!....circle(img,(point.x,point.y),3,color=(0,255,0)) # cv2.imshow("image",img) # cv2.waitKey() # 选取左右眼眼角点...mask mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h)) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 帽子相对与人脸框上线偏移量

2.4K100

人工智能图像识别技术

伴随着图像处理技术飞速发展,推动了图像识别技术产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。...图像识别技术概述 图像识别技术含义 图像识别人工智能一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式目标和对像技术。...图像识别技术过程 由于图像识别技术产生是基于人工智能基础上,所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像过程大体一致,归纳起来,该过程主要包括4个步骤: 1是获取信息,主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换...物体识别主要指的是对三维世界客体及环境感知和认识,属于高级计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础结合人工智能、系统学等学科研究方向,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。...小编相信,通过本次科普,很多同学都对图像识别有了更深理解,希望可以拓宽同学们思路,利用人工智能图像识别技术解决更多问题,造福社会,造福世界!

2.2K10

python进阶——人工智能视觉识别

前言 python在人工智能方面可以毫不客气说,比其他所有语言都要有优势,因为python背后有一个非常强大资源库来支撑着python运作。...opencv库 opencv是最经典python视觉库,它里面包含了很多种视觉识别类型供开发者们使用。...opencv库下载 我们可以在我们pycharm里面输入以下代码进行下载,但这里我们下载是阉割版。...只需要记住安装在哪里,当我们使用时候直接调取我们安装目录就可以!) 当安装完成之后,我们就可以看到安装路径下这些文件:  里面包含眼睛识别,面部识别等一些强大识别算法!...: recogizer.read('tupian/tupian.yml') 定义名称数组: names=[] 识别全局变量定义: warningtime = 0 识别视频中人脸模块: def face_detect_demo

23330

python人工智能-图像识别

PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。...错误提示很明显: No such file or directory :”tesseract” 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别...国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独OCR产品,但是他们研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入了自身软件系统。...TesseractOCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确三款识别引擎之一。然而,HP不久便决定放弃OCR业务,Tesseract也从此尘封。...0:定向脚本监测(OSD) 1: 使用OSD自动分页 2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别) 3 :

3.2K40

python实现人工智能识别水果

2.卷积模型搭建:采用keras搭建模型,卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层 3.模型训练把数据集在建立模型上进行训练,并把最好模型保存到h5文件中,便于直接对模型进行测试。...测试前代码: from keras.applications.resnet50 import ResNet50 #//导入AI软件平台keras 里AI模型 ResNet50 from keras.preprocessing...np #//载入模型 model = ResNet50(weights='imagenet') #//使model指向ResNet50模型 img_path = '鸟.jpg' #//等待识别的图像...(可用车,水果等),注:需把图片放该代码同目录下 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) #//载入图像 #//-图像预处理...,第二个是字体大小 font = ImageFont.truetype('msyh.ttc', 30, encoding='utf-8') # 第一个参数是文字起始坐标,第二个需要输出文字,第三个是字体颜色

1.1K61

智能音箱成了巨头宠爱“大玩具”,但我们是不是都想错了?丨科技云·视角

Echo路径让人们意识到,智能音箱凭借天然语音交互优势,已成为最贴近消费者生活的人工智能“入口”。但关于这一轮发生在智能音箱身上热潮,或许人们都“想错了”。...这也成为国内大多数类似产品在设计时沿用思路。阿里巴巴、京东等公司推出智能音箱都强调了其背后内容生态丰富和强势。...但功能越多其实就会越造成用户负担,这不得不让人重温乔布斯对于产品设计Less is More思路:为什么我们认为简单就是好,因为对于一个有形产品来说,我们喜欢那种控制它们感觉;深刻把握产品精髓...首先,是如何让语音识别技术熟悉不同语言、口音和方言,这一点在中国市场体现得尤为明显。为了收集中国各地方言数据,百度在今年推出了方言对话项目。...公司向用户承诺,如果他们为该项目做出贡献,今后便可使用自己方言与百度展开互动。短短两周内,百度就录制了超过1000小时方言数据。 其次,语音识别技术如何在嘈杂环境中识别语音指令。

27710

芒果TV商品意图识别top3思路分享

比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练,希望选手能够设计出一套高效、精准商品意图识别模型,以帮助提升电商搜索效果,改善顾客购买体验。...,下面介绍下我们队伍比赛思路。...数据划分 由于本赛题样本标签分布不均衡,我们采用多折分层采样方式进行划分训练集,然后输入到模型进行训练,直接采用sklearnStratifiedKFold from sklearn.model_selection...import StratifiedKFold 模型设计 由于Bert等预训练模型变体效果要好于传统NLP建模方法,我们一开始实验是从预训练模型开始建模,对比了几个模型变体之间效果,其中本次比赛给出...,然后基于它分数再去分配其他两个单模分数 比赛结论 本次比赛数据因为长度比较短以及粒度为实体名词级别的,ernie效果比较好,确实是意外之喜。

1.1K20

人工智能-深度学习-手写数字识别

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...1.准备数据 手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵图片, 标签为与之对应数字: 数据下载链接: 手写数字识别数据集 2.将数据格式化为 npz 文件 """ 将图片和标签整理为...个像素值作为特征向量, 这种训练方式很暴力, 后期如果有其他更精巧训练方式再来补充, 大家可以先把这种训练当成深度学习中hello world """ 手写数字识别(以交叉熵为激活函数深度学习)...绘制训练结果 # 建立编号为1, 大小为 14 * 8 画图窗口 figure fig = plt.figure(1, figsize=(14, 8)) # 指定放置子图网格几何形状, 为 5 行...(即标签矩阵中最大值得索引) idx = D[index] # 获取预测结果矩阵中指定预测标签矩阵中数字, 即置信度 prob = P[index, idx] # 书写 label, 在 x 轴方向上

40930

理解 Linux shell 中一个方言:2>&1

前言 在使用 linux 命令或者 shell 编程时,这个用法常会遇到 2>&1 如果是刚开始接触Linux,这个东西的确不好理解,因为他没有直观含义,不像一个命令,例如 cp是 copy 简写,...我以前刚用Linux时就对这个东西迷糊了一段时间,今天刚好看到一篇文章介绍他,感觉很有必要总结出来,分享给还不是很理解这个方言朋友。...下面看一个命令示例,然后分析下他是如何工作: ls foo > /dev/null 2>&1 首先需要了解两个基础概念:I/O重定向、文件描述符 I/O重定向 重定向 作用是把一个命令输出结果发送到另一个地方...&1 表示:文件描述符1 值,也就是标准输出值,那么 2>&1 就是 标准错误输出 与 标准输出 一样,也是重定向到空设备。 所以这个命令意思是:正确信息和错误信息都不显示了。...> output 是 command 1> output 简写 &文件描述符 是引用某个文件描述符值 2>&1 是错误输出位置与标准输出位置相同

932120

语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

,是如何做到,Java又是如何识别语音?...与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音说话人而非其中所包含词汇内容。...、人工智能等等。...想骗过语音识别系统要有高质量录音机,那不是很容易买到。一般录音机不能记录声音完整频谱,录音系统质量损失也必须是非常低。对于大多数语音识别系统,模仿声音都不会成功。...用语音识别来辨认身份是非常复杂,所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价硬件设备,大多数计算机都有声卡和麦克风,也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点

7.4K60

思路】学习前端思路问题

大家好,今天是周五,祝大家周末快乐,今天我们聊一下《学习前端思路问题》。...(3)解决问题不知如何动手做东西思路是什么? (4)要提升JS,怎么作? // 1,前端核心是学什么? 这个问题我个人主观理解,其实是分成二个层面的。...就是从业务角度去说明,他们某个设计需求是不合理,也是做不到。否则,就变成,他们什么都想好了,就差个写程序了。 前端开发工作流程,这个说范围就可大可小了。...// 3,解决问题不知如何动手做东西思路是什么? 通过刚才对第二个问题分析,相信我们已经在一定程度上找到了问题原因,那么如何解决呢?...说回提升JS具体路径,至少在目前,我个人认为,在工作中提升是最好方式。因为可以面对真实业务,真实需求,真实压力。

60221
领券