就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
Visual Studio Code的扩展，基于CodeBERT的Python文档字符串生成器。
选自towardsdatascience 作者：Dasaradh S K 机器之心编译 机器之心编辑部 Go为什么是2020年最受欢迎的语言？这篇文章也许能够给你答案。 30年前，Python首次出现，但它花了20年的时间才获得开发者们的赏识。直到2019年，Python才成为最受开发者喜爱的第二大语言。Python在过去，尤其是在过去5年中的增长是非常巨大的。如今它已成为机器学习和数据科学开发者的首选语言。 在接下来的几年中，Python无疑还将继续在这些领域占据主导地位。但是，与一些新兴语言相比
这周热点是什么？youtube-dl！就是那个超过 72k+ star，又因为版权问题被 GitHub 关闭的项目，GitHub Trending 上一篇“哀嚎”，凡是带有 youtube-dl 字眼的项目开源当天基本上都能在 Trending 榜单上。不过，本周的热点速览并未收录 youtube-dl 相关 Repo，相比这个视频资源小抄，cheat.sh 这个 Linux / UNIX 让你可以快速了解到遗忘命令用法的“小抄”更深得我意。除了 cheat.sh 之外，vscode-stories 这个让你“窥探”到其他研发人员的编程故事的小 Repo 也是获得了海外许多研发人员的喜爱，发布不到 48 小时已经获得了超 13k 的安装量…
博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲，所有可以区分每个人不同声音的特征，都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在，声纹和指纹一样，衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外，声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别，却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。
机器之心报道 编辑：陈萍 C++ 是一门古老又新颖的语言，现代C++ 具备哪些新特性呢？这本书带你了解。 C++ 自发明以来，经历了多次修订，每一次修订都为C++ 增加了新的特性并作了一些修改。 纵观C++ 的发展史，从 C++98 的出现到 C++11 的正式定稿经历了长达十年多之久的积累。C++14/17 则是作为对 C++11 的重要补充和优化，而C++20 将这门语言领进了现代化的大门，所有这些新标准中扩充的特性，给 C++ 这门语言注入了新的活力。 现代 C++ （指 C++11/14/17
最近，我被一款叫做 ChatGPT 的人工智能（AI）聊天机器人，刷屏了。网上有人说它是搜索引擎杀手，还有人说它将取代程序员...
今天看到这样的一则新闻：不禁感叹，人工智能这股风来的太快，已经掀起全民学习Python的浪潮。 2017年中观察：看上去这个大纲内容基本是这样了，但是实行年份可能要往后推了，不在2017年执行了（据说技术科目的另一部分，通用技术，也在进行教改）。 2017年初消息：浙江省信息技术新教材，即将在2017级（2017年9月入学）高中新生中开始使用。 据了解，与目前的选考（可以理解为高考科目）要求的信息技术教材由3本《信息技术基础》、《多媒体技术应用》、《算法与程序设计》3本组成，涉及软件（应用软件与编程软件）包
GitHub上现在托管有超过300种编程语言。从最广泛使用的语言比如Python，Java、Javascript等，到一些非常非常小众的语言例如Befunge，应有尽有。
一般地，开发一个对话系统或者机器人问答系统会涉及诸多领域的技术，除了硬件系统之外，还包括语言识别，自然语言处理/识别，知识图谱的搭建，自然语言生成及TTS播报等等，这对于企业及开发者个人而言，几乎是难以完成的任务。
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产生兴趣！
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
本文介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及如何在实际项目中应用。作者通过个人经历，介绍了神经网络和深度学习的发展，以及其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面的应用。文章还介绍了Andrew Ng开设的“深度学习工程师”的微专业，以帮助读者进一步了解和掌握神经网络和深度学习的进展。
多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
人工智能的前景是无量的。家用服务机器人、亚马逊的智能 Echo、无人机送货、精准的医疗诊断……在 AI的帮助下，这些智能设备正以飞快的速度走进每家每户。人们可以想象到的任何匪夷所思的应用可能都和 AI 有关。 然而，大家可能会忽略人工智能对另一个领域的颠覆——AI 软件自身的发展。 想象一下，如果计算机不需要人类就能理解自己的语言，它们会怎么样？ 如今大部分的 AI 研究人员都倾向于开发特定用处的人工智能应用，如人脸识别、智能驾驶、语音识别甚至是智能搜索等等。而如果这些算法可以在不需要人类帮助的情况下就能自
为什么说是大部分呢？因为还有一个神奇的区域，叫做Unicode代理对。它们需要使用4个字节来表示一个字符。
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CIO/
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
本文共1800字，建议阅读6分钟。 让一系列免费的机器学习与数据科学书籍开启你的夏日学习之旅吧！
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后，会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。 我相信现实生活中，这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数，而且还很多。 毕竟，从事数据行业的人连2%都不到，更别说真正理解数据的人了。 你也许会说，人工智能是那么高深的技术，我又不做相关的技术，了解那么多干什么。 其实，今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术，请注意文章前面的标题：时代。 是的，我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。说的更本质一些，其实是在说，这样一个新时代（人工智能时代），人类的思维发生了怎样的改变？进而，我们思考这种思维改变会给个人未来的成长带来怎样巨大的改变和机会。 进一步，你最后会明白这几个问题的答案： 1）为什么中学老师在许多年之后总是感叹： 最终，真正有出息的，都是当年成绩一般般的... ... 2）从1984年洛杉矶奥运会开始，到尽头，国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们，除了李宁和郎平，剩下的谁记得呢？ 3）为何以前起作用的死磕思维，在人工智能时代，不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是，你要真正明白什么才是人工智能时代的核心？ 好了，废话不多说，我们先来看看在没有人工智能之前，人类的思维模式是怎样的？ 1.单维度死磕思维 在这之前，计算机并不擅长于解决人类智能的问题，也就是我们现在所说的人工智能。 怎样才算人工智能呢？ 真正科学定义这个概念的是电子计算机的奠基人 阿兰·图灵（Alan Turing）。
在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时，其可以自动的识别所使用的语言。
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾：入门声纹技术（一）：音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
最近拼车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。
机器之心报道 作者：李九喻 微软开发者大会 Build 2018 于 7-9 日在西雅图的华盛顿会议中心举行，本文带你浏览大会第一天的核心亮点。 今年 Build 大会总共吸引 6000 名登记参加者，为期三天的大会将包括 3 个 主题演讲，180 多个分组会议以及 40 多个参展商，今年主推 Microsoft Azure 和 Microsoft 365，微软决心要让计算无处不在，打造多传感器和多设备的智能生态。 今年负责演讲的是 CEO 萨蒂亚·纳德拉、云服务部门负责人 Scott Guthrie、以
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档，请到科大语音官网下载：http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选，按照你的需要下载，其次，下载需要填写资料申请注册，申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
机器之心专栏 作者：李沐 《动手学深度学习》是一本深度学习在线书，其使用 Apache MXNet 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法。作者利用 Jupyter notebook 能将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势，提供了一个交互式的学习体验。 《动手学深度学习》链接：http://zh.gluon.ai/index.html# 本书作者跟广大程序员一样，在开始写作前需要来一杯咖啡。我们跳进车准备出发，Alex 掏出他的安卓喊一声「OK Google」唤醒语言助手，
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
【新智元导读】 许多人对AI的想象都停留在应用层，而忽视了技术层AI也将产生颠覆——让机器自己编程。谷歌大脑、DeepMind、Facebook甚至Viv 都在这一方向上努力，发表了一系列研究论文。Venture Beat 作者 Lucas Carlson认为，机器自我编程其实离我们并不遥远，将很快实现。一旦机器做到这一步，在软件发挥重大作用的所有领域，将会经历一场颠覆性的变革。 想象AI 的未来是很有趣的：家庭服务机器人、亚马逊的智能家庭中枢（Echo）等设备将走进每家每户，还有无人机快递和更加精准的医学
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了应用在了打车上，其他都是扯淡，没啥用。
在本周举行的Microsoft Build大会上，Microsoft公开了由Project Brainwave支持的Azure机器学习硬件加速模型，以及Microsoft Azure机器学习SDK。在此配置中，客户可以使用Azure大规模部署的英特尔FPGA（现场可编程门阵列）技术，来使他们的模型获得业界领先的人工智能推理性能。
1.编程的目的？ 将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传达给计算机，从而像计算机能够像人脑一样 自动执行的效果
pycharm pro Mac版编程软件的智能代码编辑器为Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复！节省时间，而PyCharm负责处理例程。专注于更大的事情，并采用以键盘为中心的方法来充分利用这款软件的许多生产力特性。
【新智元导读】亚马逊的李沐也要做深度学习课程了，名字叫《动手学深度学习》，侧重代码和实现。第一课的直播9月9日开始。昨天，他在知乎写了下面这篇文章，从头开始介绍机器学习。“精确定义机器学习就像定义什么是数学一样难，但我们试图在这章提供一些直观的解释。” 本书作者跟广大程序员一样，在开始写作前需要去来一杯咖啡。我们跳进车准备出发，Alex掏出他的安卓喊一声“OK Google”唤醒语言助手，Mu操着他的中式英语命令到“去蓝瓶咖啡店”。手机这时马上显示出识别的命令，并且知道我们需要导航。接着它调出地图应用并给出
AI科技评论注：本文作者为深度学习平台MxNet的作者李沐，文章由AI科技评论整理自作者的机器学习网站“动手学深度学习”。在这个网站中，李沐介绍了他做这个项目的初衷： 两年前我们开始了MXNet这个项目，有一件事情一直困扰我们：每当MXNet发布新特性的时候，总会收到“做啥新东西，赶紧去更新文档”的留言。我们曾一度都很费解，文档明明很多啊，比我们以前所有做的项目都好。而且你看隔壁家轮子，都没文档，大家照样也不是用的很嗨。 后来有一天，Zack问了这样一个问题：假设回到你刚开始学机器学习的时候，那么你需要什么
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
各位小伙伴，大家好，我是泽奀。相信看过我前面文章的小伙伴知道，我前面介绍过<C语言>、以及<单片机>的内容，那么这篇博客我在来介绍下关于：python. 在这里说下python相对于其它语言是称得上是：简单，易学的，想学python的小伙伴可以去学。特别是你是有C语言基础的，那学python可谓是"直接拿捏就完了"，众所周知，"万物基于C"，哈哈哈，那在这里就不去多说了，直接进入正题吧，米娜桑(＠＾０＾)
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
简而言之，就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件，就能得到相关的信息。
有些人喜欢学习新的编程语言，也有一些人觉得学习一种都是可望不可及的事情。在本文中，我将向你展示如何像程序员一样思考，这样你就可以自信地学习任何一门你想要学习的编程语言。
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