北京阿里云ACE会长
数字孪生(Digital Twin)是一种数字模型,它可以模拟现实世界中的物体、设施、系统等的结构、行为和性能。数字孪生技术将物理世界与数字世界相结合,通过实时数据和历史数据,
AI-Generated Metaverse,简称 AIGM,是指由人工智能生成的元宇宙。元宇宙是一个虚拟的三维空间,由各种虚拟场景和物体组成,用户可以在其中自由地移动和交互。AIGM 则更进一步,利用人工智能技术自动生成元宇宙中的虚拟场景和物体,极大地丰富了元宇宙的内容,提高了用户体验。
预期违背理论(Expectancy Violations Theory)是由心理学家 John Bowlby 提出的,该理论认为人们在社交互动中会根据以往的经验和预期来判断他人的行为。当他人的行为与我们的预期相违背时,我们会产生一种心理上的不适感,这种不适感可能表现为惊讶、失望、愤怒等情绪。预期违背理论可以用来解释人们在社交互动中的情绪反应,以及为什么人们会对他人的行为产生不同的情感体验。
准试验研究(Quasi-experiment)
人机交互(Human-Computer Interaction,简称 HCI)是研究人与计算机之间如何通过各种交互方式进行有效通信和合作的一门学科。
人人交互(Human-to-Human Interaction)是指人与人之间通过交流、沟通、
AIAM(Artificial Intelligence and Music)模型是一种基于深度学习的音乐生成模型。
人机协同(Human-Agent Collaboration,简称 HAC)是指人类与智能代理(如机器人、虚拟助手等)
AIGM (Adaptive Image Generation and Manipulation) 是一个基于深度学习的图像生成和处理框架。它使用先进的生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 技术,可以实现图像的自动生成、转换、编辑和增强等功能。
MyEduChat 平台是一个在线教育平台,提供各种在线课程、学习资源和互动工具,帮助学生
预期绩效(performance expectancy)量表是一种用于测量人们对特定任务或目标的完成可能性的自我评估工具。
预期努力(effort expectancy)量表是一种用于测量个体认为完成某个任务或目标所需的努力程度的自我评估工具。这个量表可以帮助个人或团队了解他们对某个任务的信心水平,以及完成任务所需的付出,从而为制定计划和决策提供依据。
感知偶然性(perceived contingency,PC)量表。感知偶然性(Perceived Contingency,PC)量表是一种用于评估个体对事件之间关系的认知程度的量表。
感 知 拟 人 性 (Perceived Anthropomorphism,感知拟人性(Perceived Anthropomorphism,PA)量表是一种用于评估人们对于非人类事物 PA)量表。
TTS(Text-to-Speech,文本到语音)是一种将计算机上的文本转换为人类可听的语音输出的技术。这种技术可以帮助人们在无法阅读文本的环境(如驾车、视力障碍等)下接收信息,同时也可以用于语音助手、智能家居等场景中。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。OpenCV 的目的是为人工智能、
ArcFace 是虹软公司开发的一款人脸识别 SDK,它具有高性能、高精度、高鲁棒性等特点,支持多种人脸检测、识别和跟踪技术,可用于多种场景,如手机解锁、身份认证、人脸支付等。
全球范围内有很多公司在研发语言模型,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
Proof of Concept(简称 POC)是概念验证的意思。在软件开发领域,POC 通常用于验证某个想法或概念是否可行。它通常是一个小型项目或原型,可以通过实际操作来证明某个想法或技术的有效性。POC 可以帮助开发者在项目开始之前确定技术的可行性,减少开发过程中的风险。
全球范围内有很多公司在研发 AI 绘画技术,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
RTE(Real-Time Ethernet)是一种实时以太网技术,它允许在以太网网络中实现确定性的数据传输。RTE 通常用于工业自动化、控制和监控应用,要求在严苛的实时环境中传输数据。
云服务是一种基于互联网的计算方式,它通过提供共享计算资源、存储、应用程序和其他服务来满足企业和个人的需求。云服务公司排名可能因地区、服务范围、行业应用等因素而有所不同,以下是一些全球知名的云服务公司及其排名:
Bootstrap 是一个流行的前端开发框架,用于构建现代、响应式、移动设备优先的 Web 应用程序。它提供了大量的预构建组件和样式,使开发人员可以快速构建美观且功能强大的网站
PDS 是一款集数据存储、管理和智能分析于一体的云存储平台,适用于个人和企业用户。它提供了目录、文件管理功能,以及影像内容的分类打标、人脸聚类等智能分析功能,基于内容的智能搜索能力,用户体系以及第三方身份系统接入能力。用户可基于此开发一套面向企业或个人的网盘系统。PDS 还提供了一些官方应用,可与您的系统组合使用,简化您的开发。
Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)是阿里云推出的一款支持 Serverless 架构的微服务应用开发、部署和管理的平台。SAE 提供了一系列通用能力,如服务注册与发现、环境隔离、配置管理、服务治理、限流降级、应用平滑上下线、服务鉴权等,帮助开发者低门槛地上云,按需使用、按量计费,节省闲置计算资源。
Kibana是一种用于数据可视化和分析的开源工具,它是Elastic Stack(以前称为ELK Stack)的一部分,与Elasticsearch紧密集成。Kibana提供了一个直观的Web界面,使用户能够以交互方式探索、分析和呈现数据。它支持各种图表、图形和仪表板,帮助用户从数据中发现模式、趋势和见解。
会话日志记录是一种记录计算机程序或通讯工具(如 SecureCRT、Xshell 等)会话过程中的操作、消息和事件的功能。会话日志可以帮助用户回顾之前的操作,排查问题,分析系统行为等。以下是会话日志记录的使用方法:
HTML、CSS 和 JavaScript 这三种前端技术。然后学习微信小程序开发相关的技术和框架。以下是一个详细的学习路径:
Tablestore(表格存储)是阿里云提供的一种云原生、高性能、可扩展的 NoSQL 数据库服务。它支持海量数据存储和快速查询,适用于大数据分析、数据仓库、日志收集等场景。
Serverless应用引擎SAE(Serverless App Engine)是一个全托管、免运维、高弹性的通用PaaS平台。SAE支持Spring Cloud、Dubbo、HSF、Web应用和XXL-JOB、ElasticJob任务的全托管,零改造迁移、无门槛容器化、并提供了开源侧诸多增强能力和企业级高级特性。
机器学习中的 Softmax 分类器是一种常用的多分类模型,它将逻辑回归(Logistic Regression)推广到多分类问题中。在 Softmax 分类器中,我们使用一个二维平面(或多维空间中的超平面)来将不同类别的数据分开。这个超平面由一个线性函数决定,该线性函数可以表示为:y = w1 * x1 + w2 * x2 +... + wn * xn 其中,y 是输出变量(通常为类别的概率向量),x1, x2,..., xn 是输入变量,w1, w2,..., wn 是需要学习的权重。 Softmax 分类器的主要优点是它可以处
SPI(Serial Peripheral Interface)是一种串行外设接口,用于在微控制器和其外设之间进行通信。当两个或多个设备使用相同的 SPI 总线时,可能会发生 SPI 冲突。SPI 冲突通常是由于设备之间的时序问题引起的,导致数据传输错误或设备无法正常工作。
CIFAR-10 数据集是机器学习领域中一个常用的数据集,主要用于图像分类任务。它包含 60000 张 32x32 彩色图片,分为 10 个类别,每个类别有 6000 张图片。其中,50000 张图片用于训练,10000 张图片用于测试。
在机器学习中,加载变量通常指从数据集中提取特征变量和目标变量,以便在后续建模和训练过程中使用。特征变量是描述数据样本的属性或特征,而目标变量则是用于评估模型性能的变量。 以下是一个简单的示例,说明如何在 Python 中加载变量:
机器学习中的图像嵌入(Image Embedding)是一种将图像数据转化为连续的、低维度的向量表示的方法,这些向量表示通常用于后续的机器学习任务,如分类、聚类、检索等。图像嵌入的目的是将高维度的图像数据转化为更易于处理的低维度数据,同时保留尽可能多的原始图像信息。常用的图像嵌入方法包括:
聚类是一种无监督学习方法,它通过分析数据集中的特征和规律,将数据自动划分为若干个具有相似特征的簇(cluster)。聚类的目的是找出数据之间的内在联系,为数据挖掘和分析提供有用的信息。在聚类的细分方面,可以根据不同的维度对聚类方法进行分类:
自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种聚类方法,它属于非线性降维技术。SOM 的主要思想是将原始数据映射到一个较低维的子空间,同时保持数据之间的原始结构和关系。SOM 的特点是可视化程度较高,可以直观地展示数据中的簇结构和关联关系。
维特比解码(Viterbi Decoding)是一种用于解码卷积编码(Convolutional Coding)的算法,由 Andrew Viterbi 在 1968 年提出。卷积编码是一种前向纠错编码技术,用于提高数据传输的可靠性。在卷积编码中,数据被组织成一定大小的块,并用一个纠错码附加到数据块中。在接收端,维特比解码算法根据接收到的编码数据,通过比较不同可能的解码路径的权重,来找到最有可能的解码路径,从而实现对数据的解码。
RankNet 是一种用于学习排名的机器学习模型,由 Microsoft Research Asia 在 2005 年提出。
自动编码器(Autoencoder)是一种无监督式学习模型,旨在通过降低数据维度来提高机器学习模型的性能。它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个主要部分组成。编码器的作用是将输入数据压缩成低维度的隐向量,从而捕获数据的主要特征;解码器的作用是将隐向量还原回原始数据空间。自动编码器可以实现类似 PCA 的数据降维和数据压缩功能。
嵌入查找(Embedded Lookup)是一种机器学习技术,它通过将输入数据映射到低维空间,然后在该空间中进行查找。这种技术可以提高搜索和匹配的速度,尤其是在大规模数据集上
循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称 RNN)是机器学习中的一种神经网络结构,主要应用于处理序列数据和具有时序性的数据。与传统的前向神经网络不同,RNN 具有循环结构,可以捕捉时间序列数据中的依赖关系,从而更好地处理时序数据。
准确性(Accuracy):衡量系统或算法输出结果与真实结果之间的接近程度。通常使用分类准确率、回归误差等指标来评估。 精确率(Precision)和召回率(Recall):主要用于评估分类模型的性能。精确率衡量预测为正例的样本中实际为正例的比例,召回率衡量实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例。
L1范数(L1 norm),也称为曼哈顿距离(Manhattan distance)或绝对值范数(Absolute value norm),是向量中各个元素绝对值之和。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化项或稀疏性度量。
在机器学习和数据分析中,数据分割是指将可用数据集划分为训练集、验证集和测试集等子集的过程。这种分割的目的是为了评估和验证机器学习模型的性能,并对其进行调优和泛化能力的评估。下面我将解释为什么要进行数据分割,以及如何进行数据分割,并提供一个简单的示例。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库,使用 C 语言编写。它旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 介于关系数据库和非关系数据库之间,支持的数据结构非常松散,类似于 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 的最大特点是支持强大的查询语言,其语法类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。
反向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的常用算法。它通过计算神经网络中各个参数对于损失函数的梯度,从而实现参数的更新和优化。神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型,用于解决各种机器学习和深度学习任务。
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库,由 Facebook 开发,主要用于搭建前端 UI。React 的特点包括声明式设计、高效、灵活,可以与已知的库或框架很好地配合。它采用 JSX 语法,使得开发者能够更方便地描述应用的结构和样式。
Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架。与其它庞大的框架不同,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,使其易于学习和集成到现有项目中。
Taro 是一款用于开发微信小程序的开源框架,提供了一系列的 API 和快速工具,让开发者能够更、更高效地开发出功能丰富、性能优良的微信小程序。
loose_innodb_trx_resume 允许在只读节点上恢复并提交这个事务,从而提高了系统的可用性和稳定性。
开启事务恢复功能可能会增加系统处理事务的复杂性,从而对性能产生一定影响。但是,这种影响通常是为了提高系统的健壮性和用户体验。
检查GitLab实例是否真的已经配置为允许来自公网的访问。有时可能需要在服务器的防火墙设置或云服务的安全组规则中进行相应的调整。
使用ping或nslookup命令来测试域名是否可以正确解析到服务器的公网IP地址。
连接通常依赖于数据库驱动程序和数据库服务器的配置,这可能会有最大连接数的限制。如果 Flink CDC 作业需要维护大量的连接,可能需要调整数据库服务器的连接限制设置。 管理连接的生命周期,包括连接的创建、使用和关闭。
网络问题导致无法拉取基础镜像或依赖。
监控流水线构建过程中的资源使用情况,确保没有达到资源限制。
检查你的代码中使用的 ACCESS_KEY 和 ACCESS_KEY_SEC 是否正确,并且确保它们已经通过了RAM授权
Flink CDC 会根据配置和同步的需要,适时地释放内存。例如,在完成一次全量快照读取后,Flink 可以配置为仅保留变更数据的状态,从而释放与全量快照相关的内存资源。此外,Flink CDC 还支持增量快照算法,这允许它在读取数据时不需要锁定表,减少了对数据库性能的影响,并提高了读取的并发性
在调用client.recognizeAllText(recognizeAllTextRequest)之前,检查这两个变量是否已经正确初始化。
确保这个方法不会在任何情况下返回null。如果这个方法依赖于外部服务,确保服务是可用的。
CompletableFuture<RecognizeAllTextResponse> responseFuture = client.recognizeAllText(recognizeAllTextRequest);
if (responseFuture != null) {
responseFuture.thenAccept(resp -> {
System.out.println(new Gson().toJson(resp));
}).exceptionally(throwable -> {
System.err.println("Error processing response: " + throwable.getMessage());
// 这里可以根据需要进行更复杂的错误处理
return null;
});
} else {
System.err.println("The response future is null, check the client and request initialization.");
}
计算机或开发环境的资源(如CPU、内存)有限,开启代码补全可能会占用大量资源,导致性能下降。
项目代码库非常大,代码补全功能在尝试提供建议时可能会需要更长的时间来搜索和匹配。
换个电脑试试看
确保你使用的方法是正确的,并且存在于 UniASR 类中。
使用的 modelscope-funasr 库的版本不包含 export 方法,或者该方法已经被弃用或更改了名称。
文件可能已损坏或不完整。尝试重新生成或下载文件,然后再次上传。
.不稳定的网络连接可能会导致上传过程中断,从而导致读取失败。确保网络连接稳定。
多线程 问题
避免使用全局解释器锁(GIL):
如果你的程序是 CPU 密集型的,使用多线程可能不是最佳选择,因为 Python 的 GIL 会限制多线程的并行执行。
使用线程池的示例代码:
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def client(app_key, app_secret):
credential = dingtalk_stream.Credential(app_key, app_secret)
client = dingtalk_stream.DingTalkStreamClient(credential)
client.register_all_event_handler(MyEventHandler())
client.register_callback_handler(dingtalk_stream.ChatbotMessage.TOPIC, MyCallbackHandler())
client.start_forever()
def main():
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
futures = [
executor.submit(client, "xxx", "xxx"),
executor.submit(client, "yyy", "yyy")
]
# 等待所有线程完成
for future in futures:
future.result()
if __name__ == "__main__":
main()
确保应用程序和数据库之间的交互使用正确的字符编码。如果出现乱码, 因为编码不一致或编码转换不正确。
如果新主节点在指定时间内恢复了可读写能力,请求将被路由到新主节点。如果未能恢复,可能需要重新建立与应用程序的连接。
MySQL 8.0引入了一些新特性,而PolarDB for MySQL 5.7可能不支持这些特性
MySQL 8.0的默认字符集是utf8mb4,而MySQL 5.7可能是latin1。如果脚本中使用了默认字符集,可能需要在导入之前更改字符集设置。
MySQL 8.0默认使用caching_sha2_password作为密码验证插件,而MySQL 5.7默认是mysql_native_password。如果用户密码在脚本中被创建或更改,需要确保使用兼容的密码验证插件。
因为页面上某些元素(如广告、浮动窗口等)的遮挡,错误地将页面判断为白屏。
阈值过高或过低都可能导致误判。在这个配置中,阈值设置为 0.9,可能需要调整。
增加 pixels 的值,以便 ARMS 能够更准确地检测页面内容。
根据页面布局调整 horizontaloffset 和 verticaloffset,确保截图能够捕获到页面的主要内容。
添加错误处理:
在调用 disconnect 前添加检查,确保对象不是 null。例如:
if (myObject && typeof myObject.disconnect === "function") {
myObject.disconnect();
} else {
// 处理 myObject 为 null 或者 disconnect 不是函数的情况
}
设置的 scan.startup.mode 应该为 initial 或 latest-offset。initial 模式会从最早的日志开始读取,而 latest-offset 会从最新的日志开始读取。
properties.setProperty("scan.startup.mode", "initial");
从检查点恢复,snapshot.mode 应该设置为 initial 或 when_needed 而不是 never。
properties.setProperty("snapshot.mode", "initial");
连接尝试没有成功。
确保 Flink 作业的连接配置正确,包括端点、端口、数据库名称、用户名和密码。
检查 Flink 作业与 HoloGraph 数据库实例之间的网络连接是否通畅。
错误日志和启动日志, 确定失败的原因。
shading 配置不正确或不完整 。检查是否有遗漏的类或资源没有被正确 relocation。
版本冲突问题
更新或降级项目中的Newtonsoft.Json库,使其版本与SDK所需的版本相匹配。
在Unity编辑器中,执行清理操作(Clean Project),然后重建项目(Rebuild Project)。
确保提供的token是有效的,并且具有足够的权限执行语音识别。
通常,需要发送语音数据的API调用应该使用POST请求而不是GET请求。GET请求通常只用于请求数据,而不是发送数据。