awesome-go:很全的go语言资源合集
awesome-go
:一个很全的go语言框架,库,软件合集
前面发过关于awsone-python, awsone django, flask。最近在学习golang,所以找到awsone-go
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由于内容太多,这里只是列出主要的目录,每一项下面又有很多内容。具体详细的内容,请到官网查看。
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智能语音自学习平台震撼发布!
摘要:虽然随着智能语音交互技术飞速发展,语音识别准确率不断提升,但在实际落地过程中很多业务场景仍需要针对性地进行语音识别优化。传统的语音识别优化方式需要依靠语音厂商的AI专家来进行,周期通常以周计甚至月计,环节多、周期长、风险高。为了解决传统语音智能识别优化的问题,使得智能识别优化不再依靠AI专家,而是让不懂技术的业务人员可以零门槛地进行识别优化,阿里云震撼发布了智能语音自学习平台。本讲中,让我们跟随阿里巴巴语音智能高级专家了解这款产品的特点、优化过程和效果。 演讲嘉宾简介: 周躜,阿里巴巴语音智能高级专家,来自阿里巴巴机器智能技术实验室。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本次演讲视频观看,请戳这里! 本次的分享主要分为二部分: 一、智能语音交互:该部分主要介绍智能语音交互的相关情况。 二、智能语音自学习平台:该部分主要介绍智能语音学习平台概览、优势,同时简单演示了使用该平台进行自学习优化的过程和识别效果。 一、智能语音交互 随着LFR、DFSMN等自研语音关键技术的突破,阿里云智能语音交互产品的语音识别准确率在不断地提升,目前已经将全球最大的免费语音识别数据库的识别...
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重大突破!斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明,可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明,光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能,进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。 据光学领域权威期刊Optica的报道,美国斯坦福大学的研究人员已经证明,可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明,光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能,进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。 “相比使用数字计算机,使用光学芯片进行神经网络计算更有效,能够解决更复杂的问题,”斯坦福大学研究团队的负责人范汕洄(Shanhui Fan)说:“这将增强人工神经网络的能力,例如,使其能够执行自动驾驶汽车所要求的任务,或者能够对口头问题做出适当的回答。这将以我们现
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