修复一个无法识别的类问题通常需要以下步骤:
如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试以下方法:
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有用户在上传多声道的视频至EasyDSS平台内,通过EasyDSS转码成ts文件,随后使用播放器播放ts文件时出现无法播放的问题。...通过将有问题的ts文件和正常的ts文件进行对比,初步的分析是因为视频文件多声道的问题,导致播放器无法解析多声道,所以播放不出来。
问题背景在使用 NumPy 计算统计结果时发现,NumPy 能够接受原始数据列表来计算标准差,却无法接受经过计算后的结果列表。...使用 print(type(f10), type(solf10)) 检查数据结构,发现它们都是 类型,推测数据结构并非导致问题的根源。...解决方案答案 1 指出问题在于 solf10 列表中包含的元素是 sympy 的 Float 对象,而非 NumPy 可以识别的 C double 对象。...答案 2 指出了 m10kg 列表中元素的类型问题。由于整数除法会产生整数结果,导致 m10kg 中的元素全部为 1,而不是预期的浮点数。将除法运算符更改为浮点除法 x/1000.0 可以解决此问题。
从一个 query 到结果,识物引擎是如何完成一次图像识别全过程呢? 首先我们会对 query 的图片做目标检测,去除背景干扰。 然后以图像主体进行检索,拿到图像召回的列表。...这些搜索引擎在 10 年前就上线了图像搜索,并且经过多年经营,已经成了一个很大的入口。 微信识图又是怎么样的,如何基于微信的场景做出差异化?这是我们首先思考的问题。...微信识图 接下来这个图,是我对微信识图的一个设计蓝图。...然而现实场景中的真实的数据分布往往是离散,且存在较大交叉边界的,这会导致以下问题。 检索的开集问题,比如未出现过的子类容易分错; 类间混淆性,从视觉上存在歧义。...检索篇 | 通用以图搜图之无监督的分库 上面提到的是识物的检索方案实现,回到通用的以图搜图场景,我们无法简单的把图片定义成 N 个库出来,所以我们用了无监督的分库方法。
但新的问题开始涌现:古籍被整理好后就放入了图书馆、博物馆妥善保存,普通人想看一眼并不容易。如何让「有研究兴趣的人容易去研究」、让文明触手可及成为了新时代「整理国故」的新命题。...书同文古籍数据库收费较高,普通读者无法随时随地进查阅和使用。中国哲学书电子化计划目前囊括了超过三万部著作,但未能解决一个基本问题——用户常常无法访问。相比之下,「识典古籍」访问起来要便利得多。...而且,「识典古籍」项目负责人对媒体解释说,「识典古籍」不只是一个数字化平台,还是一个针对古籍保护的完整项目,包括古籍修复、数字化、活化三大方向。...这一流程的难点在于,古籍用的是繁体字,而繁体字又存在异体字和生僻字,同样一个简体字在古籍中的写法可能有十几种,如何识别并将它们在搜索结果中完整呈现是一项巨大的挑战。...在聊完古籍的数字化问题之后,王军提出了一个更加尖锐的问题:「如何让一个习惯刷手机的普通用户来看这些晦涩难懂的古代文献呢?」 他给出的答案是:重新阐释。
聊一聊它 我:肯定用过啊,然后把build的线程池十八问一顿巴拉巴拉 面试官:不错不错,挺了解的嘛,那你知道怎么给线程池命名?手写一个工厂类给线程池命名吧 我:啊这,现场手撕吗?...如何给线程池命名?这是一个好问题,如果我们的项目模块较多,在运行时调用了不同模块的线程池,为了在发生异常后快速定位问题,我们一般会在构建线程池时给它一个名字,这里我们提供几种线程池命名的方法。...springThreadFactory); exec.submit(() -> { log.info(exec.toString()); }); 方法二: 通过Google guava工具类提供的...Apache commons-lang3 提供的 BasicThreadFactory工厂类,也可以给线程池命名,咱这里就不贴代码了,原因是他们的本质都是通过Thread 的setName()方法实现的...所以,我们其实自己也可以设计一个工厂类也实现线程池的命名操作! 方法三: 自定义工厂类实现线程池命名 先定义一个工厂类,通过实现ThreadFactory的newThread方法,完成命名。
问题2:拒识类别代价设定困难。代价设定的初始原因之一是由于数据不平衡要保护小类。在无拒识分类情况中,人们采取了“再平衡”策略获得客观的误差代价设定,即大类误差对应小类概率,小类误差对应大类概率。...然而,当分类扩展到包括拒识类别,如何给定或分配拒识代价值基本上无规律可寻。 客观性在机器学习中是一个挑战。我们认为各种自由参数(如代价)是由数据决定的方符合客观性。任何人为设定方式都是主观的。 ?...而互信息分类器的漏检率是低于40%,说明它至少是一个有用的弱分类器。 我个人理解该例题的理论意义在于否定了所谓“贝叶斯大脑”的假说?该假说认为贝叶斯定理是大脑推理的统一解释理论。...根据“证伪原理”,一个反证实例即可以推翻一个假说。而证实则要穷举,因此实际中是无法实现的。至少该例题支撑了信息指标可以解释不平衡分类中保护小类的机理。 ? 该章前面的例题都是解析解。...另一方面我们首次考察了拒识分类以及多值分类中代价矩阵的独立参数个数,这与分类器类型无关。 存在问题:如何发展互信息为学习目标(基本上为非凸函数)的高速有效的学习方法仍是开放问题。
机器之心:能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求? 陈继东:在保证极低误识率的同时拥有很高的准确率,是人脸识别金融级精准度的基础要求。...但是在金融的场景下,这个误识率是无法满足的,这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户,盗用我的资金,这个安全等级是远远不够的。...但是这个要求对于人脸识别来说比较困难的,因为人脸本身存在一个较大的类内变化以及较小的类间变化。...所以综合来看,人脸识别技术的大规模应用,特别在金融场景下的应用,不仅仅是算法问题,更多的是一个产品和系统工程问题。...陈继东:除了人脸检测、人脸比对之外,活体检测是最核心的技术,也是所有生物识别里必须要解决的问题。活体检测的算法目前也有很多,一类是纯软件的方法,一类是与传感器相关的解决方案。
我们可以观察到在p1=pc处,小类一个拒识与大类一个误差具有等同的“信息代价”。 ?...当p1<pc时,小类一个拒识的“信息代价”低于大类一个误差的的“信息代价” 当p1>pc时,小类一个拒识的“信息代价”高于大类一个误差的的“信息代价” 另两个曲线产生的排序不发生变化 ?...由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。根据“丑小鸭定理”,我们首次提出了显式表达的“元准则”策略方法。...本章在拒识决策中从“误差类别”与“拒识类别”同时考察的角度展开研究。这也是来源于应用中的问题。由于常规分类评价指标已经无法适用于拒识结果评价,我们对24个信息论指标进行系统性考察。...本章最后为有兴趣的研究者指出一个我们未能解决的的(挑战性?)问题:“在拒识分类中,如何设计或发展能够同时满足三个元准则的分类评价指标”?( 信息论或经验性指标都可以)。
数据版本 数据版本主要分为两类,一是算法模型版本,我们有 10+种业务模型,平均每周有 2-3 个模型迭代升级。...发现问题的时间越晚,修复的成本越高,对业务的影响越难以估计。 如何科学的监控和管理数据质量,使系统有良好的可维护性。...这样的好处是,如果某天数据发现有问题,只需要修复当天数据后再进行合并即可;如果需要丢弃某些数据,如旧数据,合并时不选取即可。 ?...3 分布式计算 我们每天平均有 1500w 增量数据,全量为十亿级别的数据。单机必然无法满足处理的实效性,唯有分布式计算才能满足要求。...图14 上报字段 5.2 一致性检查 数据可视化方便了我们检查问题,但是还不利于我们发现问题。我们还需要在数据出问题时,能及时告警、迅速修复。
在听到好听却没听过的歌曲时,如何快速准确得到该歌曲的歌名成为当务之急。LiveVideoStackCon 2022 北京站邀请到了腾讯音乐的孔令城老师,为我们介绍QQ音乐在听歌识曲方面的成熟方案。...怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。 用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。...即便是更短的片段时长,QQ音乐识别的精准率仍然保持在100%,尽管在更短的情况召回率降低,但在一定程度上也能提升用户体验。 使用经典听歌识曲系统,无结果中的样本中,翻唱歌曲占60%甚至更多。...可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子,经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。其中的原因我们也不言而喻。因此我们迫切需要进行技术更新。...-02- 下一代听歌识曲系统 想要解决上述的问题,就需要下一代听歌识曲系统。 什么是翻唱?以画作为例,同样是蒙娜丽莎,不同艺术家可以创作出不同的版本。版本不同,但看起来都会令人想到是蒙娜丽莎。
人:都1点了,我去点外卖了. 你帮我也点一个。 人:好,退出。...所以这种与小爱没有交互意图的声音需要拒识。还有一类是电子人声,比如在电视旁边放了一个小爱智能音箱,电视里有人说话,小爱音箱如何识别出来?这是我们要解决的问题。 ?...比如一段无意义的人声如果被识别成有头部意图的query的话,很容易干扰拒识的工作。 第二个问题是有些时候我们无法单纯从文本确定是不是在和小爱说话,比如用户对着旁边的孩子说给我背一下《弟子规》。...语义判不停要解决的问题是如何更加准确地对用户说话中存在的一些停顿判断句子是否结束。...A:我理解这个问题是问响应时长,这与用户的网络,还有具体的query都有关系。 Q:多模态拒识中用到了哪些语音和文本高级特征。 A:语音特征,在PPT中都提到了一些在策略拒识中用到的特征。
弱监督检测标注 该算法的核心思想是标注图片中所含物体的类别相比标注框+类别的时间成本要低很多,如何只利用全图类别信息来自动推断物体的位置信息,从而完成自动检测标注呢?...原因如下图 21 所示:训练检测器的数据有限,而用户上传的图片可能千奇百怪,那么训练库未出现的子类很容易造成检测器分类错误,其次是类间混淆性也会带来分类错误。 那么该如何提升类目识别的精度呢?...,即如何区分相似款和同款;2.同款召回问题,即同款本身存在较大差异,如何有效的检索出同款。...这里有个问题,不同任务权重如何设计?...但是实际上,我们无法直接利用该算法用于商品同款检索,原因在于我们的 query 是用户评论图,而检索图是商家图,他们存在很大的差异,造成互 k 近邻会失效,后续我们重点是如何优化特征度量空间,让模型的域差异减小
播放器UI简洁,挖掘酷我音乐展示,聚合四大音乐平台搜索接口,智能解析音乐源,也可以自选搜索接口。支持同时下载音乐同时下载歌词文件、专辑图片,支持电脑听歌识曲,播放MV,歌词页显示。...更新日志 20222.06.25 v2.6.5 - 修复资源失效无法播放下载的问题 - 修复WYY无法搜索的问题 - 修复其他已知BUG 运行要求 .Net Framwork
手写一个异步工具类 我是小识,新来了一个公司。这个公司呢,有个特点,就是很鼓励大家封装各种实用的工具类,提高开发效率。 于是我就到处看项目的源码,看看有没有什么能改进的?果然让我发现了。...「小识」:使用工具类的人 「杰哥」:这不对了,你可以定义一个线程数量参数,让用户来决定开多少线程。「另外你这个工具类还个问题,队列满了会直接抛出异常!」...但是我最近遇到了一个问题,我用了CountDownLatch批量执行任务,但是我这个任务好像卡住了,我用jstack想看看线程的执行情况,快告诉我你异步线程的名字设置的是啥?...「小识」:哎呀,我们没设置线程的名字,应该用的是默认的线程名字 Thread-n 「小亮」:你可得给工具类加个线程名字的参数啊,不然一个一个看线程的状态太累了,而且效率也不高 「小识」:我这就加 第四版...赶紧加了一个线程名字的参数,然后再次提交代码 「杰哥」:哎呀,没想到我也疏忽了,没发现这个问题,确实应该加个线程名字的参数,代码的可扩展性太重要了,改来改去可不行 「小识」:是啊 「杰哥」:你觉得你只加一个线程名字参数
相信你一定碰到过界面上只是多展示一个参数,后端接口不得不做超级复杂的逻辑控制和计算,由此引入性能问题。...经常被忽视的还有一类,就是业务安全。如何在复杂的业务流转和依赖中,识别出漏洞并修复,也是架构师的职责之一。...舌 识 ? ? 舌尝味。 HOLD ON, 到这里我觉得不少人开始头疼嗅觉和味觉的事了。没错,上面鼻识讲的“味”是“气味”,靠嗅觉;而舌识的“味”是“味道”,靠味觉。...这句话不是危言耸听,在没有考虑好数据如何持久化,如何分片,如何缓存的情况下,谈架构都是耍流氓。通常的概要设计里都会有的ER图,DDD里的领域实体,实际上都与最终的数据设计有千丝万缕的联系。...我这里就抛出几个问题作为基本的checklist: - 系统是自恰的么?(单元测试、幂等、无状态) - 系统是透明的么?(接口说明、日志轨迹、埋点监控、易于排障) - 系统是灵活的么?
拒识和误识二者不可兼得,所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时(例如0.1%)的拒识率。...不同于imagenet这种close-set的分类任务,人脸识别问题实际上是在一个open-set上进行测评,所以是一个特征提取的问题,需要找到一个合适的特征度量空间,softmaxLoss训练的分类器虽然可以将相似样本成功划分...为了解决这个问题,学术界提出了一系列方法来聚拢类内距离,增大类间距离,从而学到一个泛化能力更强的特征表示。...重点介绍我认为一个突破性的工作sphereface,这个工作提出将weights归一化,同时将bias置0,把问题转化为角度约束,表示更加清晰,变为 ?...这些数据集存在一个普遍问题就是噪声很大,需要清洗,而且我们实践发现用公开数据训练出的模型有一个很普遍的问题就是对东方人识别能力不够优秀。
像美剧硅谷一样,我不应该对我的团队过多干涉,尊重每个人的想法,让大家自由发挥,每周必须要搞高大上的技术分享,技术也要紧跟潮流,go,虚拟化,机器学习一个都不能少。...这样就可以做出牛逼的产品,吸引更多的牛人加入 单靠这两种思路都无法带出强力的团队,本质在于只重了形,而没有关注神,真正好的管理是“无为而治”。...下面说说我自己总结的“识人流程” 先识人再做事 和之前说的一样,当你在组建或接收一个团队的时候,先不要急着去改变既有的做事方式或流程。...应该把重点先放在识人上,搞清楚你的团队有哪些人组成,他们在意需要什么,目标是否和你一致,他们的能力和潜力如何。...普通程序员 维持现状,无资源倾斜 简单来说,所谓的用人策略就是:如何定义人的角色,如何安排事务,如何安排资源的综合计划。有一个关键点是集中你的精力做好最关键的事,把精力放在真正需要关心的人身上。
像这种线上问题,尤其是本地无法复现的线上问题,是他最喜欢的。定位这些问题的过程,就像是侦探在探案,从最初的案件出发,将看似毫无关联的线索逐一梳理过滤,那最终唯一的真相也会慢慢浮出水面。...但这次用户被踢出的问题,齐识前前后后处理过三次,都无法定位。...上传文件的API若无其事地待在那里,一脸蔑视地看着齐识。 “有新的线索吗?”老夏又端着保温壶过来了。现在是下午3点,壶里应该泡上了新茶。老夏喜欢在午饭后泡一壶酽茶。 “今天的普洱味道如何?”齐识问。...老夏微笑地看着齐识,“现在情况如何?” “我现在在看上传文件的API。我发现每次用户调用完这个API之后就会被踢出去。” “哦?有意思,这个API做了什么见不得人的事了吗?” “并没有。...齐识打开发心跳请求的JavaScript文件,就是一个简单的setInterval,没有什么特别的。是什么,让这个2分钟的轮询停止了呢? 老夏呢?老夏呢?这老家伙跑哪去了?
我们如何更好地应用AI时代的全双工呢? 本文试图解释这些问题。 ? 什么是全双工? 全双工(Full Duplex)是通信传输的一个术语。...还以种树的游戏为例,我能否直接对智能音箱说“我要种树”,“浇水”,“施肥”等等呢?如果音箱支持全双工的话,是没问题的。...但这样会带来另一个问题,如果没有唤醒的话,智能音箱需要随时处于拾音的状态,而且语音识别在云端完成的话,可能会涉及用户的隐私问题。...在DuerOS中,拒识能力分布在不同的子系统中,除了语音识别的拒识之外,同样在NLP方面提供了不同策略的拒识。...4 注意事项 鉴于全双工中的拒识限制,对于在技能中完全自行使用NLU的情况,可能暂时无法使用全双工的能力。
对于人类而言,听音识物是一件小事,但是放在AI身上就不一样了。 因为视觉和音频之间对应关系无法直接关联,过去算法往往依赖于手动转换或者人工标注。...然后运用聚类的方法,让AI把所有的样本进行划分。聚类的每一个簇,被认为能够代表一种语义类别的视觉表征集合。 由此一来,AI便在无形之中掌握了不同乐器在外观和声音上的关系,也就是可以听音识物了。...在这个过程中,研究人员针对每个簇进行特征提取并打上伪标签,可以构建出一个物体视觉表征字典。...那么不听音乐、只听日常的声音,表现又会如何呢?...直播报名 | 如何建立AI生态的“Android” 从感知到认知,AI还需要多久才能触及生产核心?从软件到数件,AI生态该如何建立自己“Android”?
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