我用keras (用于情感语音识别的LSTM分类器)与python一起构建了一个深度学习模型,它在本地工作得很好,但是当我加载模型或传递音频分类时,我得到了很高的内存使用量(到目前为止没有问题,因为我的机器中有16 in )。我试图在一个烧瓶web应用程序中将我的模型部署到Azure中,我的问题是:我需要一个云中的“超级机器”来运行我的模型,或者还有其他方法来部署它,以降低成本?
var dataObj = [];
// Get data service
VSS.getService(VSS.ServiceIds.ExtensionData)
// the callback on the next line returns x` promise, which the JavaScript engine will follow, so you don't need to nest the next `then`
.then((dataService) => d
我从这里的和本文的中发现Okapi相似性度量可以用于计算文档相似度
我希望使用Okapi相似度方案和Lucene计算文档集合中的文档之间的相似度
例如,我有10个文档(文档#A、#B、#C、#D等)在我的文档集合中。我将选择一个文档作为查询文档。假设文档#A。那么对于查询文档的每个term=1..n,我将计算
idfOfQueryTerm = log (totalNumIndexedDocs - docFreq + 0.5)/(docFreq + 0.5)
然后,我将使用sum of (idfOfQueryTerm) from 1 to n;idfOfQueryDoc= sum of (idf
我正在Dialogflow中构建一个voicebot,它需要用户输入他们的用户ID和其他信息,以便在用户重定向到IT支持之前预先填充票据。 但是语音到文本API将用户ID中的字母识别为单词,即: USER:"my User ID is BC56“STT转录:"be see 56” 用户ID总是由四个由字母和数字组成的随机密码组成。 我尝试使用apx 200示例(具有自动扩展和关闭)和apx 50训练短语创建自定义实体,但它仍然将字母转录为单词。 我可以使用Fullfilment创建自己的词汇表来翻译"be=b";"see=C",但我想肯定有更好
我只想将一个文档的主体添加到另一个文档的主体上
var tempBody = DocumentApp.openById(inputDoc).getBody();
var outputBody = DocumentApp.openById(outputDoc).getBody();
outputBody = outputBody + tempBody; //this is wrong of course
如何将一张单据的正文追加到另一张单据的正文上。我找到了所有的附加命令,但它们都是关于单个元素附加不超过一个元素。