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阿里云总监课第二期PPT下载地址

阿里云总监系列课重磅上线!聚焦人工智能、弹性计算、数据库等热门领域,首次集齐12位阿里云技术高管,耗时半年精心打磨,从理论到实践倾囊相授,从零开始绘制技术大牛成长路径。 第二期《如何打造智能语音交互爆款产品?》特邀阿里云资深算法专家鄢志杰,与志杰老师带领的机器智能技术实验室团队共同为大家带来干货分享。 课程简介: 智能语音交互产品的自研门槛究竟有多高? 三大核心要素——算法、算力和数据又该如何优化? 如何让智能语言交互产品具备自学习能力,改善用户体验? 本节课程将从入门到应用,抽丝剥茧,为开发者们详解智能语音交互技术产品和应用场景。 课程讲师简介: 鄢志杰,阿里云资深算法专家,人机交互首席科学家。毕业于中科大讯飞语音实验室,获博士学位。研究领域主要包括语音识别、语音合成、说话人识别验证、OCR/手写识别、机器学习算法等。在语音及文本识别领域顶级学术期刊及会议发表多篇论文,长期担任语音领域顶级学术会议及期刊的专家评审,并拥有多项美国及PCT专利,目前是IEEEsenior member。 课程大纲: 一、IoT时代的语音交互智能 1.人机交互界面的变迁 2.拥抱IoT时代 3.IoT时代无处不在的语音交互 二、语音基础知识串讲 1.什么是语音识别技术 2.语音识别技术的发展历史和现状 3.当前影响语音识别准确率的主要因素 三、Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用 1.语音识别声学模型技术演进 2.时序模型简介 3.Latency Controlled-BLSTM声学模型及其应用 四、Neural Network Language Model在语音识别中的应用 1.语言模型简介 2.基于NN的语言模型 3.NNLM在语音识别中的应用 五、Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用 1.语音识别声学模型背景介绍 2.FSMN模型介绍:从FSMN到DFSMN 3.FSMN的推广应用 六、阿里云智能语音服务的开通与配置 1. 目前支持的服务类型介绍 2. 服务的开通与配置介绍 3. 服务相关的功能介绍 七、阿里云智能语音服务的接入与使用 1. 接入前的准备 2. 快速接入智能语音服务 3. Java & iOS Demo演示 八、智能语音自学习平台 1. 复杂落地场景带来的识别率挑战 2. 传统的语音识别优化方案 3. 零基础训练语音模型的自学习平台 九、智能语音自学习平台使用实例 1. 如何根据使用场景选择合适的自学习功能 2. 如何通过阿里云智能语音控制台配置自学习功能 点击下载第二期总监课PPT: 一、IoT时代的语音交互智能 二、语音基础知识串讲 三、Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用 四、Neural Network Language Model在语音识别中的应用 五、Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用 六、阿里云智能语音服务的开通与配置 七、阿里云智能语音服务的接入与使用 八、智能语音自学习平台 九、智能语音自学习平台使用实例

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图片地址是BASE64的图片上传(头像上传)

1 package controller; 2 3 import java.io.FileOutputStream; 4 import java.io.IOException; 5 import java.io.OutputStream; 6 7 import javax.servlet.http.HttpServletRequest; 8 import sun.misc.BASE64Decoder; 9 import org.springframework.stereotype.Controller; 10 import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 11 import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; 12 13 @Controller 14 public class UsersMessageController { 15 private String path; 16 @RequestMapping("insert") 17 public String insert(String file,HttpServletRequest request) throws IOException{ 18 path= request.getSession().getServletContext().getRealPath("image/head"); 19 System.out.println(path); 20 String [] base64s=file.split(","); 21 /*System.out.println("OriginalFilename: " + file.getOriginalFilename()); 22 System.out.println("InputStream: " + file.getInputStream());*/ 23 boolean t=GenerateImage(base64s[1]); 24 return "ceshi"; 25 } 26 public boolean GenerateImage(String imgStr) 27 { //对字节数组字符串进行Base64解码并生成图片 28 if (imgStr == null) //图像数据为空 29 return false; 30 BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder(); 31 try 32 { 33 //Base64解码 34 byte[] b = decoder.decodeBuffer(imgStr); 35 for(int i=0;i<b.length;++i) 36 { 37 if(b[i]<0) 38 {//调整异常数据 39 b[i]+=256; 40 } 41 } 42 //生成jpeg图片 43 String imgFilePath = path+"\\1.jpg";//新生成的图片 44 OutputStream out = new FileOutputStream(imgFilePath); 45 out.write(b); 46 out.flush(); 47 out.close(); 48 return true; 49 } 50 catch (Exception e) 51 { 52 return false; 53 } 54 } 55 } $('#test')[0].src 获取图片的src 前台上传图片插件实例 链接:https://pan.baidu.com/s/1iGsa08MLlitTbNnYT6yr3w 密码:hqyy欢迎大家一起说出自己的想法。

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00【在线日志分析】之项目概述和GitHub项目地址

1.前期基本架构图2.最终基本架构图 3.版本 Flume: 1.7 Hadoop: 2.7.3Scala: 2.11Kafka: 0.10.1.0 Spark: 2.0.2 InfluxDB: 1.2.0 Grafana: 4.1.1 maven: 3.3.9 4.主要目的 主要是想基于Exec Source开发自定义插件AdvancedExecSource,将机器名称 和 服务名称 添加到cdh 服务的角色log数据的每一行前面,则格式为:机器名称 服务名称 年月日 时分秒.毫秒 日志级别 日志信息 ;然后在后面的spark streaming 实时计算我们所需求:比如统计每台机器的服务的每秒出现的error次数、统计每5秒的warn,error次数等等;来实时可视化展示和邮件短信、微信企业号通知。 其实主要我们现在的很多监控服务基本达不到秒级的通知,都为5分钟等等,为了方便我们自己的维护; 其实对一些即将出现的问题可以提前预知; 其实最主要可以有效扩展到实时计算数据库级别日志,比如MySQL慢查询日志,nginx,tomcat,linux的系统级别日志等等。 5.大概流程1.搭建hadoop cluster 2.eclipse 导入flume源代码(window7 安装maven,eclipse,eclipse与maven集成) 3.开发flume-ng 自定义插件 4.flume 收集,汇聚到hdfs(主要测试是否汇聚成功,后期也可以做离线处理) 5.flume 收集,汇聚到kafka 6.搭建kafka monitor 7.搭建 spark client 8.window7装ieda开发工具 9.idea开发 spark streaming 的wc 10.读取kafka日志,开发spark streaming的这块日志分析 11.写入influxdb12.grafana可视化展示 13.集成邮件 说明:针对自身情况,自行选择,步骤如上,但不是固定的,有些顺序是可以打乱的,例如开发工具的安装,可以一起操作的,再如这几个组件的下载编译,如果不 想编译可以直接下tar包的,自行选择就好,但是建议还是自己编译,遇到坑才能更好的记住这个东西,本身这个项目就是学习提升的过程,要是什么都是现成的, 那就没什么意义了 6.百度云: http://pan.baidu.com/s/1skXCh8T 密码:m2rs7.GitHub: https://github.com/Hackeruncle/OnlineLogAnalysis(欢迎大家单击Star,持续关注)

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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