语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。 图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。...语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。...预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理，以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。 特征提取 特征提取是指从语音信号中提取出有用的特征，以便更好地进行分类。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然，更具人性化。...自然语言处理 自然语言处理是指对人类语言进行理解和处理的技术。自然语言处理可以使语音助手更加智能化，更具人性化。 对话管理 对话管理是指对用户与语音助手之间的对话进行管理的技术。
智能客服是其中一个应用领域，它通过语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本，并通过自然语言处理技术，解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理，以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号，以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。智能客服的基本原理智能客服是指通过人工智能技术，解决用户的问题。...结论智能客服是通过人工智能技术，解决用户的问题。智能客服的核心技术之一是语音识别，它可以将用户的语音输入转换为文本。智能客服的基本原理包括语音识别、自然语言处理和机器学习等。
语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。...语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。...预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理，以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。特征提取特征提取是指从语音信号中提取出有用的特征，以便更好地进行分类。...解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号，以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。语音搜索的基本原理语音搜索是指通过语音输入的方式，进行搜索操作。...文本处理文本处理是指对语音识别后得到的文本进行处理，以便更好地进行搜索。文本处理包括分词、语法分析、语义分析等。搜索引擎搜索搜索引擎搜索是指使用搜索引擎从海量数据中搜索相关结果。
3.0是个什么概念呢？大概就是凡是把大互联网公司这个中间商消除的不同做法的总称。在这个新时代里，浏览网络不再意味着登录 微博、百度、微信、Facebook、Google 或 Twitter等。...“但是当你按下一个按钮打开灯时，你会去关注电力是如何产生的吗？你不会，你不必知道电力是如何工作的，你只需要了解它的好处就可以了。区块链也是如此。”...“浮士德式的讨价还价让人最兴奋的点就是，没有什么能阻止人们建立他们想要的任何社区，我无法阻止某人建造一些令人讨厌的东西，”他说。...“Facebook终归还是要把注意力放在如何把Facebook本身做好，” Williams说。“Facebook的Metaverse这种做法也许不是网络空间应该被管理的方式。”...他说，现在Web3主要还是停留在理论阶段。 很多人需要把手中的钱投资出去”，他说。“在投资之前，他们需要听到一些远见和大饼，这样才能有足够的相信和理由去投入资金。”
序幕才刚刚拉开 到这里，就不难理解为什么一时间会冒出各种各样做RPA的公司，短时间内会有那么多热钱涌入，根本原因是争相恐后抢占市场。...什么是决定RPA企业的未来？ 因此，毫无疑问RPA是当前的风口，谁能为用户带来价值，谁能成为“黑马”，有太多不可预知的因素。 那么，哪些关键因素在决定企业的发展前景？ 第一个先决条件还得是技术。...这本就是一个技术驱动型的领域，十多年前RPA没有大范围普及的一个重要因素就是技术不过关，部署RPA甚至比不部署更耗时耗力，失败是必然的结果。 什么是好的技术？...对于当前的众多RPA企业而言，风口期是培养能力的最佳窗口期。什么能力？商业的本质需要很多能力，技术、产品、落地、商务，一个都不能少。...回到RPA这门生意上，最核心的还是两个方面，一是产品，二是服务，至于价格，对于B端用户体现的没有那么明显。
你是什么级别的程序员？ 对于这个问题，相信各位在以往的面试中，应该有被问过的吧。很明显这个是一个开放式的问题，没有标准的答案。我是这样回答的： 我觉得我是一个中级程序员。为什么这样说呢？...很明显在我们这行，高级的程序员还是少数。你认为的高级程序员，在我这里可能只是个合格的程序员 。并不是能说是一个高级程序员。...领导：那么，他为什么是个高级程序员呢？ 我：呃呃呃呃呃！ 领导： 一个合格的软件，并不是一蹴而就的。就以我们做的东西来说，是我们这个团队用一行一行的代码建造起来的。...框架（framework）是一个框子——指其约束性，也是一个架子——指其支撑性。是一个基本概念上的结构，用于去解决或者处理复杂的问题。 领导：为什么这样说呢？...结尾 很感谢你能看到最后，那么问题来了你是一个什么级别的程序员呢？ 如果觉得对你有帮助，可以多多评论，多多点赞哦，也可以到我的主页看看，说不定有你喜欢的文章，也可以随手点个关注哦，谢谢。
，还是人为的操控呢？...不，是值的拷贝，CommonJS 模块输出的是值的拷贝，也就是说，mod.version是一个原始类型的值，会被缓存，那么我们怎样解决这个问题呢?...module.exports = { get version() { return version }, incVersion, }; 或者用es6的import引用，那么这又是什么呢...CommonJS 模块输出的是一个值的拷贝，ES6 模块输出的是值的引用。 CommonJS 模块是运行时加载，ES6 模块是编译时输出接口。...x ✓ 多个 export default x ✓ 单个 require ✓ ✓ 导出的内容是module.exports的指向的内存块内容/ es6时是一个对象（{default:xxx}） import
什么是企业架构？ 企业架构有很多定义。有些重叠。有些冲突。一些人将这一概念推向了新的方向。我并没有试图设定EA是什么的标准定义，所以我更愿意投入其中，让你知道我是如何看待它的。...当然–它们是企业特定方面的模型。 但问题出现了：孤立的模型最终会收敛。组织模型开始定义流程。数据模型指的是系统架构。流程模型包括数据模型和系统架构。 趋同：好，坏，还是丑？...只是重申一下：模型收敛是好的——它有助于创建一致性并降低成本，但前提是治理和管理得当。当它不受管理时，它可能会产生问题。...您也可以针对系统架构这样做：“什么先出现，系统架构，或在该结构中执行的流程？”您可以针对企业体系结构的任何方面这样做。去吧，好好想想。我会等的。 … 你有没有想过，在大多数情况下，流程必须放在第一位？...因此，在考虑流程模型时，为什么不考虑一个没有组织结构、业务规则、自动化等的陷阱呢？为什么不考虑创建一个结构化的构建块，遵循结构化的业务规则来确保一致性？为什么不考虑PCF？
到了最后还是没有搞懂。 自从看了周志明老师的《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》之后，我才真正搞明白理解隔离级别的关键是对数据库锁的理解。...但现实情况是不可能没有并发，那么，要如何在并发下实现的数据的安全访问呢？ 为什么需要隔离级别，而不是所有的事务都串行化执行呢？...，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。...串行化是最高级别的隔离。...锁刚好是理解隔离级别的钥匙。 参考资料： 《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》 《深入理解分布式事务：原理与实战》
大家好，我是工程师看海，原创文章欢迎点赞分享！ 前段时间，交流群里有位同学提了个问题：手机插着充电器时，是充电器给手机供电还是电池给手机供电？觉得这个问题蛮有意思，所以系统的讲解下方便大家学习。...其实这题换种说法就是：手机插着充电器时，电流路径是从充电器到手机主板还是从电池到手机主板？这个答案是看使用情况的，不同情况的电源路径是不同的。...1、系统电流Isys大于充电电流Iin 当系统电流Isys大于充电电流Iin时：优先通过电池给系统供电，此时手机CPU、存储、屏幕、相机等电流是主要从电池流入，见(a)中红色电流路径。...当只有充电器而没有电池时：系统的供电只能来自充电器，这里需要格外说明的是，在手机研发的初级阶段，手机的软件系统功能比较简单、充电功能单一，快充功能还未实现，在系统功耗或者开机功耗低的情况下，只插USB充电线就可以开机...，而随着手机研发节奏的推进，手机会加入更多的功能，功耗逐渐增加，开机峰值电流甚至会逼近3A，因此在研发后期，只插USB充电线的话，手机往往不能开机，还是需要连接着电池。
不讲废话，直接看技术： 人脸识别流程 人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选...活体鉴别： 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片...人脸识别的最新研究成果表明，深度学习得到的人脸特征表达具有手工特征表达所不具备的重要特性，例如它是中度稀疏的、对人脸身份和人脸属性有很强的选择性、对局部遮挡具有良好的鲁棒性。...识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。...将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。
将数据层看作是“控制平台”，它让营销人员在应用程序之间关联和共享客户数据。...为什么要关注标签管理？ 标签管理给企业带来了很多好处。以下是三个核心场景和相关的好处： *建立秩序- 随着营销人员使用越来越复杂的解决方案来吸引客户，数字营销已经变的越来越混乱。...标签管理通过统一的数据层，使营销人员能够使用他们想要的任何解决方案，无论是来自Salesforce、Adobe还是Oracle仍然能够一起工作。...标签管理的另一个被低估的价值是它通过降低技术复杂性来统一内部团队，无论是管理关键任务应用程序还是整合关键客户数据。 营销正进入一个令人兴奋的新时代。...具有讽刺意味的是，唯一站在他们前面的是技术和数据太多，而且无法有效管理它。 通过标签管理和完善的技术战略，营销人员可以轻松跨入下一个营销前沿。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为什么需要扩容？...0的一个newCapacity)，之所以需要和2的幂相关，是因为散列表的hash算法是根据移位来进行计算的，而我们都知道计算机是二进制的，移位也只能是进行＊2或者／2因此，扩容的大小要符合这个标准，否则会造成没必要的浪费甚至错误...判断何时需要扩容 知道什么场景下会造成扩容，下面聊聊扩容是如何实现的： 扩容方法 首先判断原本的capacity是否已经是static final intMAXIMUM_CAPACITY=1<<30;...(这个方法一个有趣的地方是：是否rehash是可选的，而选择的方法是通过hash因子来决定的，这边暂时不多做讨论)在执行完这些东西之后，hashMap的扩容就结束了。...另外引申一个问题，为什么hashMap会使用着么复杂的结构，而且在元素并没有将数组填充满的情况下就进行扩容？
首先，什么是社区团购？...在中国人眼里利益总是大于风险，对于潜在风险根本无暇顾及或者说毫不关心，唯恐没能站上风口，成为一只被风吹起的猪，风险意识差趋利性强是我们的通病。...社区团购起步阶段需求尚未呈现指数级增长，有限的需求可以让平台应对自如，一旦规模扩大，需求剧增，那么物流供应链必须第一时间跟上，而短期内建立起庞大的仓配体系和运营体系对于初创企业而言是个不小的挑战。...这里所说的供应链压力的问题是基于平台业务快速发展为前提，但短期内拓展更多区域业务真的有那么容易吗？...目前爆出多家社区团购企业相继退出，黯然离场，竞争加剧，过热之后风险初现，是否意味这2019年将成为社区团购行业洗牌元年，答案是肯定的。
虽然文字很长，但无非讲了几点： 为什么编译型语言比解释型快，引入的间接层越多，速度越慢 JIT与字节码的使用，带来了Java和C#这样介于前两者之间的中间选择 影响语言速度的因素还有很多，包括在语言设施上的投入力度...、微软和Mozilla等公司大力投入，与Python之间拉大了距离），语言本身的设计（Fortran直接支持数组运算，这时C仅凭指针就无法匹敌） 当然，其中对一些基本概念（比如编译过程）的解释很通俗，还是有价值的...评论中，有读者正确地指出，语言的速度当然重要，但更重要的是知道什么时候选择正确的语言，很多情况下我们不需要使用执行速度最快的语言，因为开发的速度更重要。...他们的经验是： 执行速度不太重要而且没有图形界面时，用Python而不是C，开发速度快10倍 如果有图形界面，或者逻辑复杂，用C#（WinForms和WPF），比C++/Qt开发快 如果执行速度很重要，
我在牛客网刷题的时候，发现有些题的解法，如果你是采用暴力的话，是异常简单的，但是每次遇到这种题，我都不会轻易马上写代码，而是苦思一会，看看有没有优雅的解法。...最重要的是，比你最开始想的解法好多了就行了。 案例2：数组中重复的数字 题目描述：在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。...时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(n)。 这两种解法相信都不难，也很容易想到，不过请记住，很容易想到的解法大多数时候都不是最优解。那么有更好的解法吗？...答是有的，更好的解法是时间复杂度是 O(n),空间复杂度是 O(1)。...2、i = 0,由于 arr[0] = 3，不满足 arr[i] = i,所以我们的下标还是不能右移，还是得继续交换。
AWS Outposts是由AWS硬件和软件组成的计算和存储机架，将允许需要本地基础结构的企业客户在自己的数据中心中运行AWS云基础架构。 ? Outposts源起于什么?...Jassy同时强调，AWS Outposts的推出是应广大企业客户的呼声。...AWS到底是进军混合云，还是私有云? AWS一直是纯粹的公有云供应商，即使它已经对混合云做出了点头，但未曾有过其他大的动作。...此次的共同声明可能是AWS的默认，即企业永远不会完全放弃本地基础设施，以便在公共云环境中完全运行。...但现在，在完全致力于在客户的本地上管理云基础架构之后，很明显AWS已经加入了越来越多的共识，即混合云是企业的主要运营模式。
Chris Lattner 作为一名70后程序员，发明了 LLVM、Clang、Swift，同时还是Xcode的Header，可以说是牛逼轰轰，大神中的大神，一个不可一世的人才。...而主要投入精力到Swift的研发上一样，LLVM彼时已建立起成熟的开发者社区，彼时的LLVM已是社区的LLVM，Chris Lattner在将主要精力转向Swift的研发上时，LLVM项目自身的存活与否已经不会有什么影响...一个可选的值是一个具体的值或者是 nil 以表示值缺失。在类型后面加一个问号来标记这个变量的值是可选的。...因此写成以下这种判断就会编译错误，因为a = 0的结果是a是Int型而非布尔型。Yoda表达式这种变通写法再也没有必要。 Swift里面的Bool常量值是true和false。...Swift是一门静态编译语言，Objective-C是一门运行时动态绑定语言，因为Objective-C的动态特性，导致编译器能做的优化工作是很有限的，很多工作只能放到运行时处理，所以从这方面看Swift
AXI全称Advanced eXtensible Interface，是Xilinx从6系列的FPGA开始引入的一种接口协议，主要描述了主设备和从设备之间的数据传输方式。...该协议是AMBA3.0（Advanced Microcontroller Bus Architecture）中最重要的部分，是一种面向高性能、高带宽、低延迟的片内接口协议。...使用字节选通，支持非对齐的数据传输 基于burst传输，只需传输首地址 读、写数据通道分离，能提供低功耗DMA 支持多种寻址方式 支持乱序传输 易于添加寄存器级来进行时序收敛 AXI并非总线（Bus），总线是如下图所示的数据传输和互联方式...，而AXI是点对点（Point-to-point）的主从接口协议。
答案：PHP是后端 PHP（Hypertext Preprocessor）是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言。它最初设计用于处理Web开发任务，特别是生成动态网页。...与许多其他编程语言不同，PHP的执行是在服务器上进行的，而生成的结果则发送到用户的浏览器。因此，PHP主要用于后端开发，负责处理与数据库的交互、业务逻辑的执行以及动态内容的生成。...PHP是一种开源的、易于学习和使用的语言，具有强大的数据库支持，尤其是与MySQL的集成。它在Web开发领域得到了广泛的应用，许多知名的网站和Web应用程序都使用PHP作为其后端技术。...前后端的协同工作是现代Web开发中的关键，确保用户获得高度交互和良好性能的Web应用程序。 收藏 | 0点赞 | 0打赏
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