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    自动语音识别快速入门,远比你想象的更简单 | Q推荐

    对话式人工智能正在改变我们与计算机交互的方式。简单来说,对话式 AI 就是人与机器之间的交互,它识别语音和文本、意图以及各种语言,以模仿自然语言或人类对话。 我们可以看到,如今语音识别的应用远不止于“替代输入法”,手机中必备的语音助手、小屏的便携设备,乃至于智能家居、无人驾驶汽车语音指令交互等众多场景中,语音接入都扮演着不可或缺的角色。然而,当下基于深度学习的语音识别技术应用在实践场景下依然有着门槛偏高、难以快速普及的难题。 而 Nemo,一个基于 PyTorch 的开源工具包,正是为对「对话式人工智能」感

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    大数据技术之_19_Spark学习_06_Spark 源码解析 + Spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交流程 + Spark Shuffle 过程 + Spark 内存

    上图展示了 2 个 RDD 进行 JOIN 操作,体现了 RDD 所具备的 5 个主要特性,如下所示:   • 1)一组分区   • 2)计算每一个数据分片的函数   • 3)RDD 上的一组依赖   • 4)可选,对于键值对 RDD,有一个 Partitioner(通常是 HashPartitioner)   • 5)可选,一组 Preferred location 信息(例如,HDFS 文件的 Block 所在 location 信息) 有了上述特性,能够非常好地通过 RDD 来表达分布式数据集,并作为构建 DAG 图的基础:首先抽象一个分布式计算任务的逻辑表示,最终将任务在实际的物理计算环境中进行处理执行。

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