tensorflow2 tensorflow实战 指南

TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)

在TensorFlow中,可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作,这个函数通常是用于卷积神经网络的,但也可以实现信号与系统里的卷积,此处关于信号与系统的卷积,可以参照【官方双语】那么……什么是卷积?_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果:[ 4 13 28 ......
卷积 TensorFlow convolve 信号 系统

【积微成著】性能测试调优实战与探索(存储模型优化+调用链路分析)| 京东物流技术团队

一、前言 性能测试之于软件系统,是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线,系统能力设计工作与性能测试工作,既有先后之顺序,亦有相互之影响。以上,在性能测试的场景决策,架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中,引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......

\\与\在映射网络驱动器时的避坑指南

当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时,你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中,我们将详细剖析这个问题,并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时,我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而,有时候我们在构造网络路径时 ......
驱动器 指南 网络

DeepSpeed 学习 [2]: 从 0 开始 DeepSpeed 实战

从 0 开始 DeepSpeed 实战,Get Start 目录从 0 开始 DeepSpeed 实战,Get StartDDP 初探Minimum DDP ExampleMULTI GPU TRAINING WITH DDP (Single to Multi)Install初始化TrainingM ......
DeepSpeed 实战

SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Variables

Lifecycles, naming, and watching tf.Variable instance have the same lifecycle as other Python objects in Python-based TensorFlow, When there are no re ......

2023CANN训练营第2季————Ascend C算子Tiling切分原理与实战

使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发,开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单,动态shape的算子需要如何去实现呢?本篇笔记从复习切分的基本概念出发,讲述了一种动态shape的切分方法,并编程进行了验证。 ......
算子 训练营 实战 原理 Ascend

一份新手向的字符串入门指南

一份新手向的字符串入门指南 \(\text{0.Introduction}\) 今天模拟赛又遇见了字符串题,又不会做了。恰逢 NOIp,所以写一篇新手向的字符串入门指南。注意这篇博客是写给纯新手的,所以开头会说很多比较简单的东西。 充分理解了此博客中的所有内容后,可以阅读 command_block ......
入门指南 字符串 字符 新手 指南

Anaconda入门使用指南--送Python初学者

打算学习 Python 来做数据分析的你,是不是在开始时就遇到各种麻烦呢? 到底该装 Python2 呢还是 Python3 ?为什么安装 Python 时总是出错?怎么安装工具包呢?为什么提示说在安装这个工具前必须先安装一堆其他不明所以的工具?相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头 ......

SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Tensors

https://tensorflow.google.cn/guide/tensor Introduction to Tensors Tensors are multi-dimensional arrays with a uniform type (called a dtype). tf.dtypes ......

vue 2实战系列 —— 复习Vue

复习Vue 近期需要接手 vue 2的项目,许久未写,语法有些陌生。本篇将较全面复习 vue 2。 Tip: 项目是基于 ant-design-vue-pro ant-design-vue-pro 由于 cms 是基于这个项目开发的,所以笔者就将其下载下来。 下载后运行 // 按照依赖 yarn i ......
实战 vue Vue

SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Writing your own callbacks

Introduction A powerful callback was used to customize the behavior of a Keras model during training, evaluation, or inference. Examples include tf.ke ......

ASR项目实战-任务队列在文件转写特性中的应用

转写时长超出60秒的语音文件,业界的竞品通常会使用创建异步转写任务的方式来提供支持。 一个简单、直接的实现方案,即: 网关服务接收到来自客户的转写请求时,将任务信息持久化至任务队列中。 由算法服务的实例从任务队列中提取任务,并执行转写操作。 待执行完毕之后,将转写结果保存至DB中,供调用方查询。 本 ......
队列 实战 特性 任务 文件

【xss实战】BurpSuite-XssValidator插件 -xss自动化测试

所需软件: 1、burpsuite 2、xssvalidator 源码:https://github.com/nVisium/xssValidator(按照编译指导编译) burpsuite_BApp:https://portswigger.net/bappstore/bapps/download/ ......

SSH 隧道(SSH Tunnel)指南

介绍 SSH 隧道(SSH Tunneling),又称为 SSH 端口转发(SSH Port Forwarding),是一种利用SSH协议为其他协议或网络链接加密的方法。通过SSH隧道,用户可以安全地传输未加密的网络流量,通过远程服务器转发到目标目的地,保证了数据传输的私密性和安全性。 SSH隧道主 ......
隧道 SSH 指南 Tunnel

搜索引擎优化指南:SEO关键字、长尾关键字、短尾关键字以及反向链接

内容 SEO SEO 代表“搜索引擎优化”。它是一种数字营销策略,旨在提高网站或网页在搜索引擎未付费结果中的在线可见性。通常,网站在搜索结果页面中排名越高,或在搜索结果列表中显示的频率越高,它将从搜索引擎用户那里获得的访问者就越多。SEO 策略可以针对各种类型的搜索,例如图像搜索、本地搜索、视频搜索 ......
关键字 关键 搜索引擎 链接 引擎

ASR项目实战-方案设计

对于语音识别产品的实施方案,给出简易的业务流程,仅供参考。 如下流程图,可以使用如下两个站点查看。 web chart Web Sequence Diagrams 文件转写 创建文件转写任务 客户应用->接入网关: 发送创建文件转写的请求 接入网关->安全网关: 转发请求 安全网关->安全网关: 对 ......
方案设计 实战 方案 项目 ASR

ASR项目实战-决策点

针对语音识别的产品,分别记录设计、开发过程中的决策点。 实时语音识别 对于实时语音识别来说,客户端和服务端之间实时交换语音数据和识别的结果。 客户端在启动识别时,即开始发送语音数据,期望在等待较短的时间后,即收到最初的识别结果。第一段语音数据和第一个识别结果之间的时延,一般称为首字时延。 客户端在停 ......
实战 项目 ASR

AutoGPT实战

1.概述 人工智能(AI)的能力持续在全球范围内引起轰动,并对我们日常生活和职业生涯带来重大变革。随着像ChatGPT这样的先进生成型AI模型以及从GPT-3到GPT-4的加速,我们在高级推理、理解更长上下文和输入设置方面看到了重大改进。像ChatGPT这样的工具要求用户编写Prompt,以获得所需 ......
实战 AutoGPT

ASR项目实战-架构设计

一般而言,业务诉求作为架构设计的输入。 需求清单 对于语音识别产品而言,需满足的需求,举例如下: 功能需求 文件转写。 长文件转写,时长大于60秒,小于X小时,X可以指定为5。 短文件转写,时长小于60秒。 实时语音识别。 长语音识别,时长大于60秒,小于Y小时,Y可以指定为5。 短语音识别,时长小 ......
架构 实战 项目 ASR

ASR项目实战-项目交付历程

本文记录,作为项目主要负责人,完整参与语音识别项目的交付历程。 2019年12月中旬 接到项目交付任务,收集基本知识,启动业务分析工作。 2020年1月 完成竞品分析的整理。 梳理合作伙伴的清单,整理项目计划,启动和各合作伙伴的沟通工作。 启动架构方案、设计方案的准备工作。 2020年2月 和合作伙 ......
项目 实战 历程 ASR

ASR项目实战-交付团队的分工

对于通常的软件项目,参与角色,比如可以有用户,消费者,产品团队,研发团队(研发团队包括开发和测试),运营团队,运维团队,管理团队。 通常认为,用户,负责购买服务的群体,而消费者,负责使用业务的群体。这两个群体,不在本文的讨论范围之内,因此后续的介绍中,除非明确说明,否则默认均不涉及。 产品团队,研发 ......
实战 团队 项目 ASR

ASR项目实战-产品分析

分析Google、讯飞、百度、阿里、QQ、搜狗等大厂的ASR服务,可以罗列出一款ASR服务所需要具备的能力。 产品分类 ASR云服务产品,从用户体验、时效性、音频时长,可以划分为如下几类: 实时短音频转写,可以用于支撑输入法、搜索、导航等场景。 实时长音频转写,可以用于支撑视频字幕、图文直播、会议直 ......
实战 项目 产品 ASR

ASR项目实战-前处理

本文深入探讨前处理环节。 首先介绍一些基本的名词,比如 文件名后缀 文件格式 音频格式 采样率和位深 预备知识 文件名后缀、文件格式和音频格式 常见的音频文件,比如.wav、.mp3、.m4a、.wma等,这些都代表什么? 仅仅是这类音频文件的后缀而已,不一定和音频文件的编码、音频数据的编码相关。 ......
前处理 实战 项目 ASR

ASR项目实战-后处理

本文深入探讨后处理环节。 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。 分词 和NLP、搜索等场景下的分词含义不同。对于拼音类的语言,比如英语、法语等,句子由多个单词组成,语音输出的结果,需要按需在各个单词之间补充或者去掉空格。对于中文来说,字和词之间不以空格作为边界 ......
实战 项目 ASR

Java 21 虚拟线程:使用指南(一)

虚拟线程是由 Java 21 版本中实现的一种轻量级线程。它由 JVM 进行创建以及管理。虚拟线程和传统线程(我们称之为平台线程)之间的主要区别在于,我们可以轻松地在一个 Java 程序中运行大量、甚至数百万个虚拟线程。 由于虚拟线程的数量众多,也就赋予了 Java 程序强大的力量。虚拟线程适合用来 ......
使用指南 线程 指南 Java 21

ASR项目实战-数据

使用机器学习方法来训练模型,使用训练得到的模型来预测语音数据,进而得到识别的结果文本,这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。 对数据的要求 训练集 相关要求,如下: 地域,需要覆盖使用人群所在的地域,且数据的比例适中。 口音,需要覆盖典型的口音。 年龄,从18 ......
实战 项目 数据 ASR

ASR项目实战-构建Kaldi

准备工作 安装构建时依赖的基础软件 软件清单如下: bzip2 python3 automake libtool cmake gcc g++ gfortran git subversion 不同平台安装软件的方式不同,比如可以使用yum或者apt-get等。 下载开源软件 软件清单如下: Libun ......
实战 项目 Kaldi ASR

ASR项目实战-语音识别

本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。 语音识别 业界流派众多,比如Kaldi、端到端等,具体选择哪一种,需要综合考虑人员能力、训练数据量和质量、硬件设施、交付周期等,作出相对合理的交付规划。 基于Kaldi的方案,优点在于其发挥稳 ......
实战 语音 项目 ASR

大厂性能测试监控指标及分析调优指南

一、哪些因素会成为系统的瓶颈 CPU:如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 内存:Java内存一般是 ......
性能 指标 指南

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别 产品官网:https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例,本篇中 ......
TensorFlow 实例 深度 环境 服务器
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