- 博客(0)
- 资源 (5)
- 收藏
- 关注
基于Python3.7的讯飞离线语音合成SDK
讯飞支持的语言里面没有python,本实例参考《Linux下 python调用讯飞离线语音合成(tts)》基础上,实现了基于Python3.7的调用C语言封装的函数来间接的使用离线语音识别功能实例。
2020-10-30
使用TensorFlow Serving完成模型上线.docx
习惯上,一般是使用TensorFlow进行模型的训练、验证和预测,但模型完善之后的生产上线流程各式各样,不方便使用。针对这种情况本文介绍了TensorFlow Servering,可以将训练好的模型直接上线并提供服务。
2019-10-16
Ubuntu安装anaconda与tensorflow.docx
本文档给出了在嵌入式系统Ubuntu中一次安装anaconda与tensorflow的详细指令和示意截图,可供相关学习者参考。
2019-10-14
斯坦福机器学习笔记.zip
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中,机器学习帮助我们自动驾驶汽车,有效的语音识别,有效的网络搜索,并极大地提高了人类基因组的认识。在本课中,将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作。更重要的是,不仅得到理论基础的学习,而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后,会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:
(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。
(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。
(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。
本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
2019-09-16
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人