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人工智能和机器学习领域的一些有趣的开源项目

1、GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。( 详情) 项目主页: http://graphlab.org/ 2、Vowpal Wabbit Vowpal Wabbit(Fast Online Learning)最初是由雅虎研究院建设的一个机器学习平台,目前该项目在微软研究院。它是由John Langford启动并主导的项目。 项目地址: http://hunch.net/~vw/ 3、scikits.learn scikit-learn是一个开源的、构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具,可用于数据挖掘和数据分析,适合于任何人,可在各种情况下重复使用、构建在 NumPy、...

体验 Vista Speech Recognition,使梦想成为可能

还记得我们经常在电影里看到的一个场景么?某人在操作计算机时不单单只是使用键盘或鼠标与计算机进行对话,而是使用语音来直接控制操作计算机,这便是语音识别技术。这项技术其实很早就已经开始在使用,但是应用面却非常有限。早期我们只是通过语音识别来输入文字或进行简单的人机交互操作,随着多媒体应用技术的发展,硬件性能的提升,操作系统功能的日益完善,使得这个梦想成为了可能。今天,使用 Vista 操作系统的用户可以使用到这项更加完善的技术,并有效提高我们的效率,为我们使用操作系统带来前所未有的体验。 要使用 Speech Recognition 这个功能,我们需要对音频子系统进行配置并激活这个程序,在激活之后,系统会自动运行语音识别指南来帮助我们认识如何使用语音识别技术与计算机进行交互式操作,在学习后我们便可以使用语音命令来进行操作了。为了提高语音识别的准确率我们可以使用 Speech Recognition 的学习功能进行计算机识别训练。 下来就让梦想成为现实吧。 首先,在任务栏下的系统栏区域找到并鼠标右击小喇叭图标(Volume Mixer),之后点击“Recording Devices”。...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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