一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR), 狭隘一点白话说:将语音转换为文字的技术. 维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/语音识别 Findyou:一般使用ASR缩写. 1.2.句错率(SER) 句错误率:Sentence Error Rate 解释:句子识别错误的的个数,除以总的句子个数即为SER 计算公式:(

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的

转载: http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则

package com.yangzl.basic; import java.util.Scanner; /** * 分别统计出其中汉字.英文字母.空格.数字和其它字符的个数 * @author Administrator * */ public class Count_Input_Str_Num { public static void main(String[] args) { System.out.print("输入字符:"); Scanner s = new Scanner(Sy

package tes; import java.util.Scanner; //java统计英文字母,空格,数字和其它字符的数目 public class ZiFuTongJi { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("输入字符串:"); int letterCount = 0; // 英文字母个数 int blankCount

直接上代码: package horizon.graphx.util import java.security.InvalidParameterException import horizon.graphx.util.CollectionUtil.CollectionHelper import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.

一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断,需要导入词典或编写判断规则,很复杂. %最简单的办法是直接统计英文词频,并由空格直接划分词语.然后再翻译即可得到中文词频. %从官方网站上下载的pdf,转成reportfulltext.txt,存到workspace进行操作 全文共25003个字符. clc; clear; report=fileread(

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的

lucene 是开源搜索引擎 solr 是基于 lucene开发的搜索引擎 IK 是中文分词. lucene 不是一个搜索引擎,只是一个基础的文件索引工具包,或者叫“搜索引擎开发包”.不能单独作为程序运行,但是可以使用它来开发搜索引擎.你可 以认为它就是一个普通开发包.必须用它开发自己的应用后才能 运行.lucene定义了并处理索引数据的数据结构,在disk上的分布等.提供创建和读取 索引文件的接口. 索引文件是lucene用于存放索引数据的真正位置. 而solr就是一个基于lucene开发包开

本文转自Ruby china, 原文地址:https://ruby-china.org/topics/24920 一.关于UTF-8 UTF-8 Unicode Transformation Format-8bit.是用以解决国际上字符的一种多字节编码. 它对英文使用8位(即一个字节) ,中文使用24位(三个字节)来编码. UTF-8包含全世界所有国家需要用到的字符,是国际编码,通用性强. UTF-8编码的文字可以在各国支持UTF8字符集额的浏览器上显示.如果是UTF8编码,则在外国人的英文IE

题目:请实现一个函数,把字符串中的每个空格都替换成"%20".例如输入"We are happy." 则输出"We%20are%20happy." 这道题一看到就能想到直接从前到后遍历字符串,当遇到空格时候先将空格后面的字符串中每个 字符向后移动两个位置,然后再把空格及空格之后的两个字符替换为"%20" 剑指Offer书上这样说到:假设字符串长度为n,每遇到一个空格,需要移动后面的O(n)个字符, 那么对于n个空格来说算法时间

题目: 请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”.例如,当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy. 1.使用python自带的replace方法: # -*- coding:utf-8 -*- # -*- python3.6.6 -*- # -*- JluTiger -*- # -*- 替换空格 -*- class Solution: # s 源字符串 def replaceSpace(self, s): # write code

根据任务,构建ComputationRequst 编译ComputationRequst,获取NnetComputation std::shared_ptr<const NnetComputation> computation = compiler_.Compile(request); 创建计算--CreateComputation compiler.CreateComputation(opts, computation); 从输出节点开始逐步向前计算依赖关系 ComputationGraph

  半角的不断行的空白格(推荐使用) 也就是咱们经常在英文状态下面使用的空格按键    半角的空格  他的宽度为中文字符的一半长度    全角的空格他的宽度为中文字符的长度

一.什么是卡尔曼滤波 在雷达目标跟踪中,通常会用到Kalman滤波来形成航迹,以前没有学过机器学习相关知识,学习Kalman时,总感觉公式看完就忘,而且很多东西云里雾里并不能深入理解,最后也就直接套那几个递推公式了.通过上一篇CRF,我们可以顺便回顾一下HMM,事实上,这几种算法和Kalman之间是有联系的,这个联系,据说是在PRML这本书的第13章里讲的线性动态系统(LDS)讲的,有机会一定好好拜读一下!那么什么是Kalman滤波呢? 首先,简单的理解就是:对于一个目标,它会具有一定的速度,如

一.关于UTF-8 UTF-8 Unicode Transformation Format-8bit.是用以解决国际上字符的一种多字节编码. 它对英文使用8位(即一个字节) ,中文使用24位(三个字节)来编码. UTF-8包含全世界所有国家需要用到的字符,是国际编码,通用性强. UTF-8编码的文字可以在各国支持UTF8字符集额的浏览器上显示.如果是UTF8编码,则在外国人的英文IE也能显示中文,他们无需下载IE的中文语言支持包. 二.关于GBK GBK 是国家标准GB2312基础上扩容后兼容G

在控制台输出数据的时候,也就是用printf()的时候,我们经常用\t来控制对齐,以使输出的结果更加整齐美观. 然而有时候我们发现及时使用了\t 也会出现数据对不齐的情况,这就跟\t究竟对应几个空格有关系. 先给出程序和运行结果,再进行解释. 代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(int argc,char* argv) { printf("123456\t123\t45\n"); printf(