快速搭建的第一个系统，并进行迭代 如果正在考虑建立一个新的语音识别系统，其实可以走很多方向，可以优先考虑很多事情。 比如，有一些特定的技术，可以让语音识别系统对嘈杂的背景更加健壮，嘈杂的背景可能是说咖啡店的噪音，背景里有很多人在聊天，或者车辆的噪音，高速上汽车的噪音或者其他类型的噪音。有一些方法可以
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
理解人的表现 人类水平表现这个词在论文里经常随意使用，但现在告诉这个词更准确的定义，特别是使用人类水平表现这个词的定义，可以帮助推动机器学习项目的进展。还记得上个博客中，用过这个词“人类水平错误率”用来估计贝叶斯误差，那就是理论最低的错误率，任何函数不管是现在还是将来，能够到达的最低值。先记住这点，
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
什么时候该改变开发/测试集和指标？ 有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。 来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
https://zhuanlan.zhihu.com/p/386035885 OTF 相对于 TTF 是一个较新的数字字体标准，由 Adobe 和 Microsoft 共同开发。 .otf 是指基于 PostScript 开发的 OTF 格式（实际体验中，部分场景微软对其支持不佳，例如：word 无
我在这里和大家聊聊关于OTA的那些事儿，就以扫地机器人或者类似的其他电子产品为例吧。希望和同行多多交流，或许我所说的都是错的。
初探富文本之OT协同算法 OT的英文全称是Operational Transformation，是一种处理协同编辑的算法。当前OT算法用的比较多的地方就是富文本编辑器领域了，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持多个用户同时编辑文档，不会因为用户并发修改导致冲突，而导致结果不一致甚至数据丢失的问题。
初探富文本之OT协同实例 在前边初探富文本之OT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、为什么仅有原子化的操作并不能实现协同、为什么要有操作变换、如何进行操作变换、什么时候能够应用操作、服务端如何进行协同调度等等，这些属于完成协同所需要了解的基础知识，实际上当前有很多成熟的协同实现，例如ot.js、
http://www.verydoc.net/erlang20/00002791.html 2.1简介 本文档介绍如何构建和安装Erlang/OTP-20。Erlang/OTP应该可以在任何Unix/Linux系统（包括OS X）上从源代码构建。建议您在尝试构建和安装Erlang/OTP之前阅读整个
https://www.cnblogs.com/Otiger/p/16220187.html 性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡：万兆网卡 硬盘：固体硬盘，关注IOPS和BPS指标 CPU：更快主频
 > > 这篇文章全面探讨了Python作为数据科学领域首选语言的原因。从Python的历史、特性，到在数据科
摘要：珠宝加工厂，如何通过IoT边缘技术，OT/IT数据融合，实现成本的下降、效率的提升 本文分享自华为云社区《玩转物联网IoT边缘服务系列二-珠宝加工的成本下降空间在哪里？》，作者：eleven1111 。 本期主题： 珠宝加工厂，如何通过IoT边缘技术，OT/IT数据融合，实现成本的下降、效率的
Like运算符很好用，特别是它所提供的其中*、?这两种通配符，在Windows文件系统和各类项目中运用非常广泛。 但Like运算符仅在VB中支持，在C#中，如何实现呢？ 以下是关于LikeString的四种实现方式，其中第四种为Regex正则表达式实现，且在.NET Standard 2.0及以上平...
https://tidb.net/book/book-rush/best-practice/other-practice/tidb61-on-openEular2003 背景 最近对国产操作系统很感兴趣，也有一些场景需要验证落地，官方支持银河麒麟 V10（X86，ARM），统信 UOS 等国产操作
目录前言使用 elastic 构建可观测性平台在 ASP.NET Core 应用中集成 OTel SDK安装依赖基础配置Instrumentation 配置创建自定义 Span 和 Metric完整的代码演示kibana 中查看数据TracingMetricsTracing 和 Logs 的关联 前
https://unchartedterritories.tomaspueyo.com/p/world-chessboard Fallacies of distributed systems are a set of assertions made by L Peter Deutsch and ot
