卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习的代表算法之一，在深度学习中占据着重要地位。CNN 的发展历程可追溯至 20 世纪 80 至 90 年代，时间延迟网络和 LeNet - 5 是最早出现的卷积神经网络。随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，CNN 在 21 世纪后得到了快速发展，并被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。CNN 的

《48小时深度体验openEuler：从安装到AI环境搭建全记录》文章详细记录了作者从下载镜像到搭建AI开发环境的完整过程。作为一款自主创新操作系统，openEuler22.03LTS在安装流程、系统性能和云原生支持方面表现突出，特别是简洁的安装界面、流畅的DNF包管理以及对Docker的良好支持令人印象深刻。虽然桌面应用生态和硬件驱动仍有提升空间，但A-Tune智能调优等特色功能展现了其技术优势

FunASR是阿里巴巴达摩院开源的高性能语音识别工具包，具备语音识别、说话人分离、标点恢复等核心功能。项目采用先进的Paraformer非自回归架构，在中文识别任务上表现优异，支持实时与非实时处理模式。通过预训练模型和易用API，可快速搭建智能语音助手、会议转写、视频字幕等应用场景。技术亮点包括：多说话人识别能力、低词错误率、抗噪性能强，并支持模型微调和多语言扩展。未来将深化与NLP、CV技术的融

本文系统介绍了人工智能、机器学习和深度学习三大技术领域。第一部分阐述了人工智能的定义、发展历史、核心概念(如知识表示、搜索算法等)及其在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。第二部分详细讲解了机器学习的基本理论，包括监督学习、无监督学习等关键概念，重点介绍了常用的机器学习算法及其实际应用案例。第三部分深入探讨了深度学习技术，包括神经网络、激活函数等核心要素，并分析了CNN、RNN等主流架构及其创新

本文探讨了电科金仓数据库在发电行业数字化转型中的关键作用。文章通过具体案例展示了金仓数据库在电力现货交易、电网调度、燃料管理等核心业务中的应用，包括毫秒级响应的交易系统架构设计、30TB大数据量处理技术、以及AI驱动的预测性维护方案。技术实现方面，详细介绍了分区表优化、读写分离配置、物化视图等性能优化手段，以及从Oracle到金仓的平滑迁移策略。随着"双碳"目标推进，金仓数据库

在深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景下，安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力，或提供更流畅的图形显示效果。如果您在创建GPU计算型实例（Linux）时未同时安装Tesla驱动，则需要在创建GPU实例后，单独安装Tesla驱动（Linux）。本文为您介绍为Linux系统的GPU计算型实例手动安装Tesla驱动的方法。

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深度学习在语音处理领域取得了显著的成就，为语音识别、语音合成、语音增强等任务提供了强大的解决方案。通过深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等模型，能够从语音信号中提取特征并进行处理，提高了语音处理的准确性和鲁棒性。同时，数据预处理技术如采样、分帧、加窗等也为深度学习模型的应用提供了基础。在实际应用中，智能语音助手和语音翻译等案例展示了深度学习在语音处理领域的价值。案例一：使用 Python 的

本文分享了金仓数据库(KingbaseES)在政务云平台Oracle迁移项目中的实战经验。文章详细介绍了Docker环境搭建和数据持久化配置，重点测试了三大核心特性：JDBC透明读写分离使系统吞吐量提升35%；批量协议优化使插入性能提升7.5倍；按需提取能力有效解决大数据量查询内存瓶颈。测试验证了金仓在分布式事务(Seata)、中间件适配(Mycat)及Oracle语法兼容方面的优异表现。作者认为

摘要：本文详细记录了在Ubuntu系统上安装电科金仓KingbaseES数据库(V9R1C10)的全过程，包括环境准备、镜像下载、用户权限配置、安装步骤及常见问题解决。特别针对Oracle兼容性进行了功能测试，包括INTERVAL类型、动态SQL、BULK COLLECT和集合操作等PL/SQL特性，验证了KES在数据类型、SQL语法等方面对Oracle的高度兼容性。文章还提供了相关技术文章的索引