前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意. Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别.它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本. Whisper支持自定义模型,可以用于实现…

1个 影城行业 微信小程序(多商户.多平台版), 影业连锁 多商户.多平台版微信小程序.(基于多平台版,支持在业务上 可给 每个单独影城 分发定制单独的小程序版本) 资讯QQ: 876635409   (由于咨询用户太多,请备注:[影城 多平台版本]) 基于 多平台版本 架构,可以为每家影城/商户  分别定制 微信小程序. 实现微信小程序  多商户.多平台版本 的控制和分发.(一般要做到这种程度,其它公司至少需要4个月实现) 已经实现 影城行业 业务架构: 影城集团连锁.影城.影厅及座位.院线…

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.…

基于SourceTree 下的 Git Flow 模型 1. sourceTree  是一个开源的git 图形管理工具,可下载mac版本,windows版本 2. Git Flow 是一套使用Git进行源代码管理时的一套行为规范和简化部分Git操作的工具. 基本的操作流程 1. 先用sourceTree 创建本地git 项目,xxxProject, 2. 在项目里面先提交一次 commit 一下,默认提交在了 master分支: 3. 然后在 sourceTree工具 右上角,点击 GitFlo…

[续上篇] 当基于LTM或者KTM的事务提升到基于DTC的分布式事务后,DTC成为了本机所有事务型资源管理器的管理者:此外,当一个事务型操作超出了本机的范 围,出现了跨机器的调用后,本机的DTC需要于被调用者所在机器的DTC进行协助.上级对下级(包括本机DTC对本机所有资源管理器,以及上下级DTC) 的管理得前提是下级在上级那里登记,即事务登记(Transaction Enlist).所有事务参与者,包括所有资源管理器和事务管理器(即DTC)在进行了事务等级完成之后形成了一个树形的层级结构,该结…

一.基本信息 标题:基于UML网络教学管理平台模型的搭建 时间:2013 出版源:网络安全技术与应用 领域分类:UML:网络教学管理平台:模型 二.研究背景 问题定义:网络教学管理平台模型的搭建 难点:模型的分析与设计, 相关工作:分析阶段,设计阶段,用例模型的构成,静态模型和动态模型的交互联系. 三.创新方法 1.静态模型主要借助类图描述 2.用时序图的形式体现动态模型的交互性 四.实验 实验:网络教学管理平台模型的搭建 要探究的问题:确定创建用例图的参与者,相关模型的构建,系统的分析与设计.…

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

9月25日微软今年一年一度的Ignite 2017在佛罗里达州奥兰多市还是如期开幕了.为啥这么说?因为9月初五级飓风厄玛(Hurricane Irma) 在佛罗里达州登陆,在当地造成了挺大的麻烦.在这之前,微软还一度考虑是否延期或改地点.不容易啊!抛去十一长假,这也就是一周前的事.虽然没能亲身到现场,本着学无止境的无奈和严于律己的觉悟,我这周末还是抽空跟进学习了一番. Ignite 2017官网: https://www.microsoft.com/en-us/ignite/ Satya’s V…

http://blog.csdn.net/guixunlong/article/details/8925990 从头开始编写基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器之一 - 资源篇 首先感谢52nlp的系列博文(http://www.52nlp.cn/),提供了自然语言处理的系列学习文章,让我学习到了如何实现一个基于隐含马尔可夫模型HMM的中文分词器. 在编写一个中文分词器前,第一步是需要找到一些基础的词典库等资源,用以训练模型参数,并进行后续的结果评测,这里直接转述52nlp介绍的“中文分词入门…

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评…