提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
中文分词操作是中文信息处理的第一站，中文分词效果的好坏直接影响后续自然语言处理任务。...c 中文分词中P、R、F1的计算 由于F1值的本质就是计算精准率P和召回率R的调和平均值，因此有了精准率和召回率，自然可以求出F1值，因此接下来主要介绍如何计算中文分词的精准率和召回率。...前面介绍的混淆矩阵是由分类问题引出的，并且真实的样本个数和预测的样本个数相等，而中文分词是一个分块任务（chunking），并且标准答案的分词和中文分词算法预测分词结果的单词数不一定相等，以"结婚的和尚未结婚的...如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题： 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题？ 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中，进而求出精准率和召回率？...综上，中文分词下的精准率和召回率的计算公式如下： 依然以"结婚的和尚未结婚的"为例，计算在中文分词下的精准率、召回率以及F1值。
未标题-1.png 概述 腾讯云智聆口语评测（英文版）（Smart Oral Evaluation-English，SOE-E）是腾讯云推出的语音评测产品，是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术...，应用特征提取、声学模型和语音识别算法，为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。...腾讯云智聆口语评测（英文版）支持单词和句子模式的评测，多维度反馈口语表现，可广泛应用于英语口语类教学应用中。...本 SDK 为智聆口语测评（英文版）的 Web 版本，封装了对智聆口语测评（英文版）网络 API 的调用及本地音频文件处理，并提供简单的录音功能，使用者可以专注于从业务切入，方便简洁地进行二次开发。...默认值 InitUrl String 初始化接口地址 是 无 TransUrl String 评分接口地址 是 无 WorkMode Integer 上传方式：语音输入模式
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第2篇。 “你是做什么行业的？”...在厨房这个场景下，屏幕上可以语音搜索，做菜烘培类的视频资源等，可以用知乎，抖音，下厨房等任意地方的内容，这个细分领域，维系好内容建设，成本并不高。...再比如说，市面上一些热门游戏，已经有了自己的智能助手，有些做的好，有些不好。 在这里可以寻求的服务可以有：提供游戏攻略、提供客服入口以及服务、收集用户建议，做运营营收类动作一类系统整合服务。 ?...机器人会非常细心的告诉我，先点哪里，然后点哪里，然后点哪里就可以找到了。 问题就是他是一串纯文本，为什么就不能给我一个直接跳转到指定页面的功能按钮呢？显然，它并没有提供一个【跳转】的功能样式。...所以评测点是，是否能够理解用户需求，使用丰富的反馈样式，提升用户体验。 【服务提供】（4）内容展示合理程度 这一块其实非常考验人的设计功底，好的UI界面一定是简单而优雅的。
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第3篇。...【交互流畅】（1）服务稳定性 “正常运行”、“不出bug”、“鲁棒性好”。 评测点已经讲完了，十分清晰，几乎每一个互联网从业者都能够说出个1234，然后呢？...当用户发出了需求，希望尽快拿到反馈， 现在的用户极其没有耐心，速度一旦过慢，注定会被弃而不用。 ? 而在智能语音助手交互对话的过程中，又包含哪几个阶段呢？ ? 先明确一点，一味追求快并非是好。...人们去饭店点完了菜，等上菜的过程中，中间服务员还会过来帮忙缓解，这个过程较长，一定要考虑好等待体验管理，不至于让用户无聊。...而当我们的产品被用户首次体验的时候，如果没有新手教学，用户也许就呆滞在那里，并不知道如何使用。 新手教学体验是非常重要的一个环节。 体验各家智能语音助手，在这一块的表现上各不一致，故而列为评测点。
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第1篇。...至于处理逻辑是直接给于结果，还是通过追问的形式二次判断，就是具体业务具体场景的选择了。 不过多举例，但是有无处理方案，应该纳入进评测点。...AI回复，好的，你想从哪里到哪里？用户第二句话：从北京到上海。AI回复，您想什么时候出发？用户第三句话：明天下午出发。AI回复，为你找到如下车次，请问你想要第几个。用户第四句话：那就第一个吧。...好的完善和引导，则是： 如果用户填充了AB，AI应该追问CD的例子：我想看《魔童哪咤》，帮我在附近找个最近的电影院。...笔者可以讲清楚是什么，解决方案以及思考后续会以独立文章的形式分享。 既然是评测指标，自然是有权重之分。
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第4篇。...前三篇文章，依次拆解了【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】三个维度，如果这些维度的各个评测指标全部达标，即是一款水平线以上的智能语音助手，但是距离“令人愉悦和兴奋”还少了一个维度，即——人格化。...好，下面有请，NBA两届最佳防守球员，在NBA两只球队获得总冠军并2次捧起FMVP奖杯，前段时间又在2020年捧起全明星赛AMVP的当红炸子鸡——Kawhi Leonard发表自己的获奖感言。 ?...大厂制造，资源齐备，各个性能表现都十分优秀，同一个时期的产品，硬件配置，技能，语音交互表现差不太多。...高德语音导航这个工具的使用体验无疑是做得令人愉悦的，与它们的互动充满了乐趣。 ?
MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的，本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集，分别是Aishell，Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus，THCHS-...自定义的语音数据需要符合一下格式：语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。
《如何评测语音技能的智能程度》是5篇系列文字，来自一位创业者，也是DuerOS开发者的投稿，老曹尽量不做变动和评价，尽量保持系列文章的原貌，这是第5篇，也是最后一篇。...评测语音技能的智能程度有4大维度： 如何评测语音技能的智能程度（1）——意图理解 如何评测语音技能的智能程度（2）——服务提供 如何评测语音技能的智能程度（3）——交互流畅 如何评测语音技能的智能程度（...例如：某语音技能的定位是用来听歌的，“意图理解“中的模块做得非常好，但是由于版权原因，很多歌曲无法播放，这个技能的用户体验就会非常糟糕，因为满足不了用户听歌的需求。...语音技能评测指标的选择和量化 这份清单花了笔者太多的时间，仍然有太多的问题值得讨论： 为什么是4个维度，而不是5个或者是3个？ 基于什么依据设置每个维度的重点和加分项？...语音技能服务的上限和下限 除去调研和评测其他智能语音技能，这份清单的还可以用于服务的产品定位，以及作为清单来评价语音技能服务表现。
智能锁，已经广泛的应用于生活的各个场景，确实是一个好产品，我自己都在用，也很方便而锁基本上都搭配有语音芯片或者蜂鸣器，低端的产品都是蜂鸣器，中端的产品基本都搭配语音芯片而智能锁方案中，关于语音芯片的需求第一种...不使用语音芯片，使用Flash存储，使用MCU的DAC加功放组成。这种方案有一定的门槛，稳定性和效果需要一定的能力。第二种，使用集成语音芯片方案。...这里强烈推荐KT148A-sop8的语音芯片，flash型，可以重烧，可以用户自己修改语音，当然，在多语音，长语音的应用中，成本是非常的有优势当然面对智能锁的需求，我们也开发了实用型的功能扩展超出255...地址范围的语音，很多otp的芯片最大也只能支持的255的地址，而flash的KT148A可以扩展到65535的地址范围极致的语音压缩，可以存储将近440秒的高音质，如果音质稍微在压缩一下，存放600秒也是可以实现的...，就需要做音质的取舍Flash型的语音芯片，最大的好处就是芯片只有一种，没有任何其他的型号，不需要区分物料，不需要担心库存，即使生产有异常，也可以在线烧录，不至于拆机或者报废KT148A用户自己下载语音的最小系统板如下
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
源码地址：VoiceprintRecognition-Keras使用环境：Python 3.7Tensorflow 2.3.0模型下载数据集类别数量下载地址中文语音语料数据集3242点击下载更大数据集6235...创建数据本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ，这个数据集一共有3242个人的语音数据，有1130000+条语音数据。...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为语音文件路径\t语音分类标签>，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...在create_data.py写下以下代码，因为中文语音语料数据集 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，在创建数据列表之后，可能有些数据的是错误的...首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为audio_db，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。
国家鼓励和支持中文域名系统的技术研究和推广应用。”。语音输入中文域名作为语音访问网站服务的通用接口将有法可依和有法可循。 ...随着推动中文域名邮箱、中文域名超链接和语音输入中文域名的广泛支持，中文域名便于记忆，易于品牌宣传，利于移动互联网时代的手写输入和语音输入，让众多老幼人群更便于接入互联网。 ...以上，其中4%不到的错误率是因为有极少部分中文词汇的同音同调特性所致，且并不足以影响语音输入中文词汇的日常使用，目前语音输入中文词汇在手机、智能音箱、智能电视和智能空调等智能家居设备上已经普遍作为操控设备的简短指令...，这为语音输入中文域名的实现提供了非常有价值的经验基础。...语音输入中文域名的应用场景可以多种多样，例如回到家通过语音操控打开智能电视，可以语音换台，如果能支持语音输入中文域名，还可以实现语音浏览网页，以下是智能电视实现语音操控浏览网站的假想场景：当用户语音打开家里的电视
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
红中 2022-1-18 11:03 拜读了您的大作“DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头”，想找一些各个行业的领域模型观摩观摩，大作中提到两本案例集有中文版吗？...潘老师是否方便再推荐一些资料，最好是中文的。 UMLChina潘加宇 那两本有中译本。...（2000年之前）的文献，目的是批驳Eric Evans的“前面20年几乎没人写点什么”的说法。...如果说想要看“各个行业的领域模型”，下面的文献比《DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头》列举的文献可能内容更丰富一些。...（5）《非程序员》电子杂志1-51期 UMLChina在2001-2005年发布的电子杂志，翻译了不少篇各个领域的模式文章。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
最近项目需要，分析了一下Wordpress的特色图像 Feature Image的上传、保存方式，这一分析觉得Wordpress的数据结构设计还真是有想法。...注意：不能将GUID作为永久链接（虽然在2.5之前的版本中它的确被当作永久链接），也不能将它作为文章的可用链接。GUID是一种独有的标识符，只是目前恰巧成为文章的一个链接。...wp_postmeta 表 与这张表相关联的，还有一个 wp_postmeta 表，用来存储与文章相关的元数据。这个表的表结构比较简单。 字段 含义 meta_id 元数据记录的ID。...post_id 就是元数据相关联的post,用户（user）,评论(comment)的ID。 meta_key 元键（meta key）(这个值在不同的记录中经常是重复的)。...wp_posts 中的记录ID，从而可以取到图片对应的地址和相关信息。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
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