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腾讯云录音文件识别请求和结果查询

结果获取请参考 录音文件识别结果查询。...ResTextFormat 是 Integer 识别结果返回形式。0: 识别结果文本(含分段时间戳); 1:仅支持16k中文引擎,含识别结果详情(词时间戳列表,一般用于生成字幕场景)。...如果用户使用回调方式获取识别结果,需提交该参数;如果用户使用轮询方式获取识别结果,则无需提交该参数。 Url 否 String 语音的URL地址,需要公网可下载。...输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。...这里的返回结果只是返回一个taskid,所以在这里通过taskid去查询结果

2.9K41

python小代码之阶乘求和

需求: 阶乘:也是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,就使用“!”来表示。如h阶乘,就表示为h!;阶乘一般很难计算,因为积都很大。 提问:求1+2!+3!...,可以直接求和,也可以定义一个列表将for遍历遍历得到的阶乘结果追加到列表,然后使用sum()函数求和。...两者代码行数一样多都可以实现其功能。...完整源代码以及结果: #/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ def  recursion(n):     '定义递归函数实现求阶乘功能'     if n==...(i) print(sum_0) 结果: *****************************将1-20的阶乘写入列表,使用sum函数求和*****************************

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有趣的算法(三)——Hash算法

2、直接取余法——适用整数 用关键字k除以hash表的大小m取余,得到的结果即为结果。 h(k) = k mod m。例如哈希表大小20,关键字是30,则h(20) = 10。...3、乘积取整法——适用小数 使用关键字k乘以一个常数A(0<A<1),取出kA的小数部分,乘以hash表的大小,向下取整即可。...4、ASCII码处理法——适用字符串 字符串无法进行取余或者取整,则可以使用把每个字符取整求和,再按照上面的方法对结果进行处理。...该算法的核心是将每一位都乘以33,再加上原来的值。...3)通过hash函数把关键字映射到数组的某个位置,并在此位置上进行数据存取。 2、用PHP实现hash表 1)定义hashtable类 <?

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开工大吉:几个让你月薪3万+的excel神技能

- 01 - IF函数 用途:根据逻辑真假返回不同结果。作为表格逻辑判断函数,处处用得到。...- 动图教程 - ▲举例:60分以上的晋级,低于60分的补考,低于30分的淘汰 - 02 - SUMIF和SUMIFS函数 用途:对一个数据表按设定条件进行数求和。...有的字符串中部分字符有特殊意义,可以将其截取出来,或对截取的字符做二次运算得到我们想要的结果。...函数公式: =MID(字符串,开始位置,字符个数) 函数解释: 将参数1的字符串,从参数2表示的位置开始,截取参数3表示的长度,作为函数返回的结果。...- 动图教程 - ▲举例:求某部门某产品发货次数 ▲举例:求某部门某产品发货总金额(只要将上面的公式后面乘以求和列就可以)。 - 08 - RANK函数 用途:用于排名计算。

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Softmax梯度推导

1.损失函数 矩阵乘法 矩阵相乘,矩阵A的一行乘以矩阵B的每一列,不用循环B矩阵乘法公式: 对于下面这个,则不用循环W矩阵,否则通常做法还得循环W矩阵的每一列!...在实际计算的时候,需要给分子分母同时乘以常熟C,一般C取-maxfj,目的是防止数值爆炸,所产生的导致计算机内存不足,计算不稳定!...# 防止数值爆炸,保持稳定性 score-=max(score) # 分子 去指数 score = np.exp(score) # 分母,S矩阵每一行求和...Si表示S矩阵中每一行数据,那Sj对Wj求导如下: 现在取X矩阵第一行[X11,X12,…..X1n] 取W矩阵第一列[W11,W21….Wn1] X与W矩阵相乘得S矩阵,上面X第一行与W第一列相乘得到...S1表示第一行,Si表示第i行 现在回到求导,那么当Si对Wj进行求导得时候,我们从列向量表示得S矩阵(12)与原始矩阵S(11)相比较,我们知道,Si对wj求导为xi,其余全为0,得到下面结果,记作(

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五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

L1的权重平方求和加上L2的权重平方和,注意尽量用一个小于1的值来乘,如这里的0.1。...Overfitting问题cost = T.mean(T.square(L2.outputs-y))#L2 regularization#0.1乘以L1的权重平方求和加上L2的权重平方和#惩罚机制: 快要进入...Overfitting问题cost = T.mean(T.square(L2.outputs-y))#L2 regularization#0.1乘以L1的权重平方求和加上L2的权重平方和#惩罚机制: 快要进入...Overfitting问题cost = T.mean(T.square(L2.outputs-y))#L2 regularization#0.1乘以L1的权重平方求和加上L2的权重平方和#惩罚机制: 快要进入...Overfitting问题cost = T.mean(T.square(L2.outputs-y))#L2 regularization#0.1乘以L1的权重平方求和加上L2的权重平方和#惩罚机制: 快要进入

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