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从人脸识别到情感分析,这有50个机器学习实用API!

还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域: 人脸和图像识别 文本分析,NLP,情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相关API的简述则是基于2018年4月16日之前在他们的网址上找到的信息完成的。如果我们遗漏了一些主流的API,欢迎大家在评论区中补充~ 人脸和图像识别 Animetrics Face Recognition:可用于检测图片中的人脸并将其与一组已知的人脸进行匹配。API还可以添加或删除可搜索的图库中

DFSMN在阿里巴巴的应用以及如何采用开源代码训练DFSMN模型

本文作者:镭铭,谵良 DFSMN模型是语音识别中一种先进的声学模型,语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在。具体来说,声学模型是根据输入语音进行发音可能性的识别,结合语言模型、解码器,就构成了完整的语音识别系统。本次开源的DFSMN模型,是阿里巴巴的高效工业级实现,相对于传统的LSTM、BLSTM等声学模型,该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。 一、采用DFSMN模型的产品 那么这个模型对普通人来说意味着什么呢?我们从研发团队获得的最新消息,即日起,阿里云所有公有云、专有云用户都可以享受到这个技术所带来的优势。在2017年的云栖大会上,阿里巴巴公开了关于语音识别声学模型的一个最新的技术进展,即这次开源的DFSMN技术。DFSMN模型技术是阿里巴巴语音识别的基础能力之一,在这些基础能力之上,阿里

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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。

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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。