一个月前,谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音(Text-to-Speech,简称TTS)技术上取得代际突破,接着该公司又对其语音转文字(Speech-to-Text,简称STT)API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型,根据特定用例量身定制:短语音命令、打电话或视频,在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今,升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
在新推出的Comprehend服务之后,亚马逊今天宣布其自动语音识别(ASR)服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
【编者按】随着机器学习算法的流行,Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手,并提供许多的API来吸引用户。本文中,Janet Wagner,ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor,根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10,并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为,Project Oxford等少数API虽然没有上榜,但仍值得称道。 如今,机器学习无处不在。它可以
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
在现代前端开发中,处理二进制数据变得越来越重要。从图像、音频到文件上传,这些数据类型常常以二进制形式存在。这个分享将带你深入探索 ArrayBuffer、Blob、File 以及流(Stream)等概念,探讨它们如何在前端开发中发挥作用,解锁了解和利用二进制数据的强大能力。
API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域:
大数据文摘作品 编译:大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域: 人脸和图像识别 文本分析,NLP,情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。
与其他静态语言不同的是,Go 新增了一个通道类型,该类型主要用于并发编程时不同协程之间的通信,后面介绍 Go 语言并发编程的时候会详细介绍它。
byte[] byt = BitConverter.GetBytes(65536);//转为byt,默认就是转成4字节
对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下:
在使用NumPy进行数组运算时,有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因,并提供一些解决方法。
计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各 种数值。但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本、图形、音频、视频、网 页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型。在 Python 中,能够直 接处理的数据类型有以下几种:
数据类型是编程中不可或缺的基本概念。在 Python 中,有多种数据类型,每种都有其独特的特点和用途。本文将带你深入了解常见的 Python 数据类型及其实际应用。
在 JavaScript 中,我们经常需要处理大量的数据,包括从后端获取的数据、用户输入的数据等等。而在处理这些数据的时候,我们经常需要对数据进行排序、筛选、分组等操作。这时候,DataView 对象就成为了我们的得力助手。本文将详细介绍 DataView 对象的使用方法,并给出具体的实例。
在 FFmpeg 中,time_base 是一个关键概念,它用于表示时间单位。在处理音频或视频流时,time_base 可以根据不同的采样频率或帧率来定义。timebase 在 FFmpeg 的定义是一个 AVRational 结构体:
Go 语言整型可以分为平台无关整型和平台相关整型这两种,它们的区别主要就在,这些整数类型在不同 CPU 架构或操作系统下面,它们的长度是否是一致的。
这篇文章主要介绍了PHP7标量类型declare用法,结合实例形式分析了PHP7中标量类型declare的功能、特性与相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
用以生成一个batch的图像数据,支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据,直到达到规定的epoch次数为止。
移动端机器学习不再是2020年热门新事物,将应用程序智能化早已成为行业的标准做法。
在Rust的核心库中,源代码路径rust/library/core/src/num/saturating.rs所对应的文件是用来实现饱和运算的功能。
直接改变数组的值自 PHP 5 起可以通过引用传递来做到。之前的版本需要需要采取变通的方法
C++中整数的基本数据类型有三种, int long short. 在 VC6.0中,int long所占内存都是4字节. short两个字节. 以16进制为例 int long 分别就是4个字节. short两个字节. 一个字节是8位.
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
Python可以处理的整数和数学上的写法一模一样,例如:10,-10,0等。十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5c3d2等。
第1章 PHP概述 1.1 历史(PHP4、PHP5、PHP5.3、PHP6[未发布]) 1.2 一般语言特性(实用性、强大功能、可选择性、成本[开源]) 第2章 环境配置 2.1 安装的前提条件(apache或IIS7) 2.2 在Linux上安装Apache和PHP 2.3 在Windows上安装Apache和PHP 2.4 在Windows上安装IIS和PHP 2.5 测试安装 2.6 配置PHP 2.7 运行时配置 2.8 选择代码编辑器 2.9 选择WEB托管服务商 第3章 PHP基础 3.1
特点: 1. 弱类型 2. 基于对象。(因为面向对象需要具有封装、继承、多态的特征)
1.在javascript中使用 == 比较,会自动转换数据类型再比较,有时候会 得到非常诡异的结果;一般情况下使用 === 比较,它不会自动转换数据类型,如果数据类型不一致,返回false,如果一致,再比较
https://blog.csdn.net/Easonmax/article/details/134298830?spm=1001.2014.3001.5501
借鉴java的管理机制,c的函数,最开始交Mocha,后改为LiveScript,当时java特别火,和sun公司合作以后改名为JavaScript。(与java毫无关系)
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
通过美元$变量名称来表示变量,可以声明变量在使用,也可以不声明,可以一次声明一个,也可以一次声明多个
今天遇到一个很奇怪的问题,在MySQL客户端输入,用不同科学计数法表示的数值,展示效果却截然不同:
自动类型转换是指在运行时,PHP自动将一个数据类型转换为另一个数据类型,以便进行运算或比较。例如,当我们将一个整数和一个浮点数相加时,PHP会将整数转换为浮点数,以便进行计算。同样,当我们将一个字符串和一个整数相加时,PHP会将整数转换为字符串,以便进行连接。
对于软件开发,有许多方法、模式和技术用于构建、部署和运行应用程序。DevOps是一种以软件开发和操作的整体观点来描述软件工程文化的艺术方法论。
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时,采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
大家好,这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章,讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
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