Silverlight for Linux....这里面提到两件事情Silverlight for linux 和 DLR（Dynamic Language Runtime ）,这是两项激动人心的技术。...Miguel de Icaza作为Mono的主持者，还有现在Novell同微软的关系，我们完全可以相信Silverlight for linux 是完全可行的。...微软秘密进行的另一个计划：提供一个新的软件层，方便动态语言能够更容易、更紧密地和它的.Net Framework结合在一起，这就是上面提到DLR（Dynamic Language Runtime ）。...Hugunin是2004年加入微软的，他在开发IronPython的过程中，不得不自己在.Net的核心完成大量的Python和Common Language Runtime（CLR）集成的工作。
还有，数组名a一般都是代表首个元素的地址，但是有两种例外，第一，sizeof(a)这里的数组名代表整个数组，而不首元素，第二，&a，这里的数组名代表的是整个数组，取的也是整个数组的地址 注意，int*...左边时，修饰的是*p，也就是说：不能通过来改变*p（num）的值 放在指针变量的*右边时，修饰的是指针变量p本身，p不能被改变了 为什么内存里存的都是二进制的补码？...是数组名，所以它代表的是第二行数组的首元素的地址，故*(a+1)也代表的是第二行数组的首元素的地址 两个地址相减，比如000c-0008，结果看起来是4，其实不是，结果还是除以这个类型的大小，比如int...后生成test.i)，编译(gcc -S test.i后生成test.s,也就是把C代码编译成汇编代码)，汇编(gcc -c test.s后生成test.o也就是把汇编代码编译成二进制指令)三个过程 Linux...，vector(ve)是创建一个匿名对象,并把ve的内容拷贝一份，swap之后，相当于原本指向ve的指针反过来指向这个匿名的空间，而这个匿名的指针则去指向原来的ve的空间，由于匿名对象的生命周期在当前行
What is Natural Language Processing (NLP) Natural language processing (NLP) is the discipline of building...machines that can manipulate human language — or data that resembles human language — in the way that...target language....Some systems also perform language identification; that is, classifying text as being in one language...Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) is
. ---- shader language，称为着色语言，shade 在英语是阴影、颜色深浅的意思，Wikipedia 上对 shader language 的解释为： “The job of a...但随着技术的进步，目前的 shader language 早已经用于通用计算研究。...language 的语法设计非常类似于 C 语言。...不过高级语言的一个重要特性是“独立于硬件”，在这一方面 shader language 暂时还做不到，shader language 完全依赖于 GPU 构架， 这一特征在现阶段是非常明显的！...在 shader language 存在之前，展示基于图形硬件的编程能力只能靠低级的汇编语言。
Artificial Intelligence Language Objective We know, a true AI program should have ability to understand...Approach: AI language AI language is a language in between natural language and computer language, it...is natural-language-like, and provides an accuracy which helps generating computer code from its sentences...Usage Build a bridge between human languages and computer languages We can translate natural language...into the AI language We can use the AI language to generate code What we expect an AI program do Matching
三.Metal的数据类型 Metal的数据类型包含表示向量和矩阵的类型,原子数据类型,缓存,纹理,采样器,数组,自定义结构体,还会描述类型对齐和类型转换. 3.1 标量数据类型 Metal 支持如下表格的类型...floatnxm nxm分别指的是矩阵的行数和列数. 3.3 访问向量的分量 向量的分量可以使用数组下标进行访问存取....Metal 支持(,)作为选择向量分量进行访问操作符.可以使用坐标分量或者是颜色分量的字母来存取向量.向量名.xyzw,或是向量名.rgba; 分量语法也能允许多个分量同时被选择访问....分量选择语法允许多个分量乱序或是重复出现 注意: 用如下的向量分量访问方法是不被允许的会导致编译错误 访问分量时,如果超过了向量声明的维度数会产生错误.一个2维向量可以通过xy,或者rg范围访问其分量...指向向量分量的指针或者引用也是不合法的.
Metal Shading Language简述 Metal 着色语言是用来编写3D图形渲染逻辑 和 并行计算核心逻辑的一门编程语言，如果需要使用Metal框架来实现某些逻辑则需要使用该语言 Metal...，然后为每个顶点生成数据输出到绘制管线 fragment：表示该函数是一个片元着色函数，它将为片元数据流中的每个片元 和其相关联的数据执行一次，然后将每个片元生成的颜色数据输出到绘制管线中 注意点： 被函数修饰符修饰的函数体内不能调用任何被函数修饰符修饰的函数...函数参数与变量的传递修饰符，即属性修饰符 图形绘制 或者 并行计算着色器函数的输入输出都是通过参数传递，除了常量地址空间变量和程序域定义的采样器之外, 其他参数修饰的可以是如下之一，常用的有以下5种属性修饰符...： device buffer 设备缓存：一个指向设备地址空间的任意数据类型的指针/引用 constant buffer 常量缓存：一个指向常量地址空间的任意数据类型的指针/引用 texture...]]: 用于表示当前节点在多线程网格中的位置，只能用在kernel函数中 [[stage_in]]：片元着色函数使用的单个片元输入数据是由顶点着色函数输出然后经过光栅化生成的，也就是片元函数的入参用于对应顶点函数的返回值
socket_error 调用wsaStartup函数初始化wsa int WSAStartup(WORD wVersionRequested, //指定winsock加载winsock库的版本...LPWSADATA lpWSAData //保存WSAStartup函数返回的Winsock库的版本信息 ); //此函数调用成功返回0，失败可调用WSAGetLastError函数确定原因...=0） return 0; Socket函数的原型： SOCKET socket( int af, //用来指定套接字使用的地址格式，这里只能用AF_NET int type, //指定套接字的类型...提供有连接的可靠传输 SOCK_DGRAW：数据包套接字，使用UDP提供无连接的不可靠的传输 SOCK_RAW:原始套接字 协议类型：使用TCP通信用TCP，使用UDP通信用IPPROTO_UDP...句柄：一个long型的数据，它是windows用来标识被应用程序所建立或使用的对象的唯一整数 详情请看：http://www.wuchuimeng.com/37.html
The OCaml Language Cheatsheets OCaml v.4.08.1 Syntax Implementations are in .ml files, interfaces are
Created by Jerry Wang, last modified on Sep 14, 2015 InitModel里决定language： service container location
但有时候当前的语音输入可能并不能对应实际的文本token，所以预测要额外多一个为空的类别，表示模型不知道要输出什么，因此最终会得到V+1大小的概率分布 ?...CTC的这种预测方式，会让它的数据标注变得很难，因为要确保刚好每个输入声音特征都对应一个正确的token。而标注语料的数量，会直接影响模型评测的表现。...此外，一个序列正确的标注方式又可以存着很多种，造成标注多标准问题。这也加大标注数据选择的困难 ? CTC的效果如何？...单纯使用CTC的效果并不是很好；单纯使用CTC的WER处在30左右；采用CTC+LM的WER普遍能够达到10左右 ?...从这个角度来说，CTC并不是end-to-end的 CTC有什么问题？ 最大的问题就在于每个时间步之间的独立性假设，每个MLP的解码器工作是独立的。它可能会遇到一个奇怪的问题。
Dynamic Language Runtime(DLR)。...新的动态语言运行时（Dynamic Language Runtime，DLR）向CLR中加入了一小部分核心特性，使之得到显著改善。...Mono之父Miguel de Icaza 参会微软Mix 07大会，估计不久就开始忙活DLR在Mono上的支持，DLR是开源的，这么好的东西哦，有兴趣看看Silverlight for linux 和...DLR（Dynamic Language Runtime），微软的CLR已是一流的运行时，有一流的GC，高效的JIT，完整的类型系统，和相对强健的安全机制。...A Dynamic Language Runtime (DLR) First DLR talk video from MIX The One True Object (Part 1) The One True
相较于HMM、CTC和RNN-T，LAS在计算P(Y|X)时，是直接计算的，不存在对齐的问题 ? 训练的时候，是找一个最优的模型参数，来让P(\hat{y}|X)越大越好。...而测试解码的时候，则是用Beam Search来遍历所有可能的Y，来让P(Y|X)越大越好 ? 对于CTC和RNN-T，它们额外的需要对齐操作。...但是，CTC和RNN-T只能计算某一种对齐方式的概率，而难以计算产生某一个声学特征的概率，怎么办呢？我们可以借鉴HMM的做法，把所有可能的对齐方式都加起来。...它只考虑走到右下角终点的所有路径。对于一直往右、没走到右下终点的路径，是非法的 ? CTC和HMM不一样在，它多了一个空类别。这会让它的对齐算法变得很不一样 ?...因为如果产生两个一样的token连在一起，按照CTC处理的规则，它会自动把相同的token合并。这样就不能保证长度对齐了 ?
Introduction The W3C OWL 2 Web Ontology Language (OWL) is a Semantic Web language designed to represent...OWL 2 is a language for expressing ontologies....OWL 2 is not a programming language....OWL 2 is not a schema language for syntax conformance....In particular, OWL provides language elements for logical and, or, and not.
文章目录 百度百科版本 Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。...NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发。NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。...其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。 查看详情 维基百科版本 NLTK是一套库和方案，象征性和统计自然语言处理写在（NLP）英语Python编程语言。...它附有一本书，解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念，以及一本食谱。 NLTK旨在支持NLP或密切相关领域的研究和教学，包括经验语言学，认知科学，人工智能，信息检索和机器学习。...NLTK已成功用作教学工具，个人学习工具，以及原型设计和建立研究系统的平台。美国有32所大学，25所国家的课程使用NLTK。NLTK支持分类，标记化，词干化，标记，解析和语义推理功能。 查看详情
文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks 1....内容简介 这篇文章算是我司今年发表的一篇颇有影响力的文章了，连不做cv的我都有所耳闻，毕竟刷指标刷的委实是有点厉害，简直堪比18年bert刚出来时候的状况，所以就来跟风看一下这篇文章，看看他到底是怎么做的...具体而言，这篇文章提出了一个Beit3模型，其模型的本身其实本质上还是一个Transformer的架构，和近年来非常流行的将transformer引入到cv领域的思路是一脉相承的，倒是没啥特别创新的思路...我们给出文中给出的这张颇为震撼的结果图如下： 下面，我们来具体看看模型的结构细节以及其在实验上的效果。 2. 模型结构 首先，我们来看一下Beit模型的具体模型结构。...，具体可以参考下图： 可以看到，本质上模型的输入还是一个self-attention + ffn layer的设计，不同的是，ffn层的选择对于不同的层以及不同的输入会有所区分，V-FFN用于处理图片信息
RNN和language model整理： 代码在https://www.kaggle.com/code/sarlren/rnn-timemachine/notebook
目前在语音识别领域，有哪些常用的算法？ 语音识别也和图像处理一样，有传统的语音识别算法和基于DeepLearning的语音识别算法。当然，现在的主流都是采用Deep Learning去做的。...比较常用的是前面3个（LAS, CTC, RNN-T），LAS是可以和CTC一起使用的。另外，传统的HMM模型也可以结合DNN模型，做一些融合。...下图为2019年NLP顶会100+paper，所采用的各种模型的比例 ?...Spell（Decoder） 将得到的$c^0$和之前的$z^0$作为解码器RNN的输入，输入是$z^1$，$z^1$代表的是一个词表V中所有可能词预测概率分布向量。...这种跨度（指注意力观测的范围）很大的注意力，在语音上用会有种杀鸡焉用牛刀的感觉。因为语音上，每次注意跳跃是有限的。而不会出现像机器翻译那样，源句子的第一个词可能是目标句子的最后一个词。
一段声音信号中，它的组成其实包含了好几个维度，比如说的内容，说的方式，以及说的人的音色。...过往的语音合成只关注说的内容正确，而这次我们希望能按照我们的方式去控制合成的语音，以不同的方式、不同的音色去说 指定某个人去说一段话的技术叫声音克隆。...它不是内容，不是说话者的声纹，也不是环境的混响 对于可控的 TTS，我们希望给定一段文字，再给定一段参考的声音（不一定要说文字内容），我们希望模型能够生成出语气、停顿和参考声音相仿的合成语音。...更神奇的是，这些学到的 Vector set 每个维度向量对应了说话的每一种方式。...假设 TTS 和 ASR 的模型都是 Seq2Seq 模型。对于 TTS 的注意力而言，输入的字母会对应它产生的声音信号。我们期待 ASR 的注意力在看到同一段声音的时候，应该也要产生相同的字母。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
