语音识别算法的核心性能指标包括：准确率（WER/CER，不同场景要求5%-20%）、响应时间（实时交互<300ms）、噪声鲁棒性（适应不同环境）、语言口音支持、计算资源效率（移动端轻量化）等。不同场景需求各异，如医疗要求高精度WER<5%，语音助手需低延迟<300ms。优化方向包括数据质量、模型架构、后处理技术和硬件加速，需根据实际应用平衡准确率与效率。

YOLO系列算法的参数量随版本和配置差异较大：YOLOv3约29.9M，YOLOv4达155M（Tiny版26M）；YOLOv5从nano版2.8M到x版66.3M；YOLOv8进一步优化，nano版仅2.3M。不同规模模型适用于不同场景：轻量版适合移动端，大模型适用于高性能需求。版本迭代中，参数量可能降低而性能提升。选择时需权衡计算资源和精度需求。

遍历每一个文件，将它们分别送入ASRExecutor进行识别，所有识别文本集中保存到列表words里，最终写入result.csv文件。通过auditok.split来对音频进行切分，切分后新建目录：change/audio/文件名/，将文件存入该目录。一段python办公自动化抖音广告语，因为有背景音乐，所以判断为Music。执行后qiefen(“1.wav”)后，可以把1.wav进行切分。Pa

我们在上一篇文章中已经学习了Hive的常用命令，但是如果使用其他的语言如何跟Hive进行交互呢。Thrift简介Hive拥有HiveServer(Thrift)或者Hiveserver2组件，提供了JDBC驱动服务，使得我们可以用Java代码或者Python来连接Hive并进行一些关系型数据库的sql语句查询等操作。HiveServer或者HiveServer2都是基于Thrift的，...

我们在之前的文章中已经学习过了presto的安装部署和连接hive使用。 并且在cli命令界面中进行了操作。数据仓库(十)—分布式SQL查询引擎—presto安装部署和连接hive使用不过我们最终的应用场景肯定是在可视化web中进行查询分析，所以有必要在web的框架中使用presto对hive进行查询。因为我们一直用的比较多的都是SpringMVC框架，所以在这个基础上进行配置使用。...

简介我们在上一篇数据仓库选型中已经确定了用使用Pentaho作为BI可视化分析工作。Pentaho的中文文档多，国际化做的比较好。巧合的是我们之前使用的ETL数据清洗工具kettle也是属于Pentaho公司的。Pentaho是世界上最流行的开源商务智能软件。Pentaho是基于Java平台的商业智能套件，之所以说它是套件是因为它包括一个Web Server 平台和几个工具软件：报...

大家早上好，非常高兴能来参加这次上海站的数据驱动增长大会。以前说到数据驱动业务增长，我们第一个想到的可能是数据分析的方法。但就目前来看，数据驱动业务的增长已经成为一个不仅仅是分析方法和模型，而是包括了数据人才培养、数据架构的设计，甚至整个公司组织架构设计的企业治理问题。所以今天我想从途家数据团队的发展、部门的构成及职责这两个方面去跟大家分享一下途家网的一些实践。如果对一个公司的业务没有足够...

api官网链接：http://api.amap.com/Javascript/example#http://api.amap.com/Javascript/plugin_detail/id/0代码示例如下(保存为html打开可见效果如下图)：按关键字查询body{ margin:0; padding:0;font:12px/16px Verdan

转载请注明出处：java中提交argo工作流背景argo是一个建立在k8s框架之上的工作流调度工具。 详见工作流workflow任务调度工具argo需求是通过api来进行argo的调度脚本提交，不通过shell的手动提交方式。方案思路argo的提交 通过argo sumbit命令如下:argo submit --watch https://raw.githubusercontent....

名词概念解释持续集成互联网软件的开发和发布，已经形成了一套标准流程，最重要的组成部分就是持续集成（Continuous integration，简称CI）持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员每天至少集成一次，也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。自动化构建 举例来说我们提交代码