能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明:
具备数据库基础知识,了解数据库的分类,具备安装MySQL数据库的能力,掌握MySQL数据类型知识,基本了解常用SQL语句,对阿里云数据库产品有基本认知。
暂时未有相关云产品技术能力~
热爱技术
借助达摩院智能语音购票技术,乘客对着售票机说出模糊目的地,语音AI即可自动确定附近地铁站,并快速规划最优换乘方案。乘客选站所需时间,从平均15秒下降至1.6秒,购票体验大大提升。
本文主要详细介绍语音对话中的纠错系统。纠错系统旨在对错误的语音识别结果进行鲁棒理解和修正,给业务后续搜索提供更准确的输入,以及改善识别展示结果。
「阿里语音AI」十篇论文入选语音顶会INTERSPEECH2020,论文研究方向包含语音识别,语音合成,说话人识别,语音增强和信号处理
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别(Automatic SpeechRecognition)的应用越来越广泛,对于多语种多口音语音识别的需求也在日渐增加。虽然语音识别系统的基本原理和框架是不受限于语种的,在建立一个新语种的ASR模型时,还是需要结合到语言本身的特点,才能得到较好的效果。
自动语音识别 (ASR) 原始输出的文本不含标点,且口语的ASR识别结果通常包含大量不顺滑的短语。随着自动语音识别(ASR)技术的广泛应用,以标点预测和顺滑检测为代表的语音识别文本后处理技术越来越受到重视。文本后处理技术能提升语音识别输出文字的可读性。此外,ASR的下游文本处理应用,包括机器翻译、对话系统等等,通常开发在顺滑和含有标点的规范文本上。因此,文本后处理技术还能提升下游任务的性能。本文将揭秘阿里语音AI原创的可控时延后处理模型CT-Transformer。
说话人日志(speaker diarization)也叫说话人分离,它是从一个连续的多人说话的语音中切分出不同说话人的片段,并且判断出每个片段是哪个说话人的过程。借助说话人日志技术可以完成对音频数据流的结构化管理,具有广泛的应用价值,例如可以利用分离结果进行说话人自适应,以提高语音识别的准确率;可以辅助会议、电话数据进行自动转写构建说话人的音频档案;也可以利用说话人分离技术,实现语料库的自动跟踪和标注。
盲源分离(Blind Source Separation, BSS)是解决“鸡尾酒会问题”的利器之一,其目的就是要将各个源信号,或后续问题中需要用到的某个或某些源信号从观测得到的混合信号中分离出来。所谓“盲源”,指的是源信号本身的波形、源信号的数目、信号源的位置等关于源信号的先验知识,以及观测点的位置、混合环境的信息等关于混合环境的先验知识未知,需要仅从观测信号中进行分离。
TTS(Text-To-Speech 语音合成) 是AI领域一颗小而美的“珍珠”,有了它,才让智能应用和智能硬件长出“嘴巴”活起来。作为语音解决方案的发声环节,它既可以像你现实中常见到的——主持人播报新闻、教师授课、明星导航。也可以定制特色人声,用或奇趣、或软萌、或激越的声音来读小说,朗诵诗歌,解说视频等等。本文将为大家介绍基于阿里最新 KAN-TTS语音合成技术的精品人声定制产品。
本文将回顾阿里语音AI在第七届对话系统技术挑战赛 (DSTC7)所获的成绩和解读背后所用到的原创核心技术-ESIM。
“ 对未来十年作出预测,绝对是一件冒险的事情。事实已经无数次证明,科技的发展往往远远超过人们的想象,且近年来各类技术进展的加速度,更有不断加快的趋势。站在一个全新十年的节点上,我们不妨回望过去,再试图展望未来。试着通过这些回望和展望,能够寻觅到技术新十年的蛛丝马迹。回望过去,在语音技术的应用和研究领域发生了许多有意义的标志性事件。”
近几年,End2end技术发展迅速,在各个领域都有广泛的研究。在语音合成领域,研究人员也提出了基于End2end技术的语音合成系统。在End2end语音合成系统中,只需要文本和对应的wav数据,任何人都可以利用强大的深度学习技术得到还不错的合成语音。
在声纹识别的应用中,常遇到的一个挑战是,应用场景需求的多样性、复杂性、以及明显的信道差异,使得基础声纹模型无法适配多个场景,声纹识别效果不理想。在跨信道、跨领域时,声纹识别性能会明显下降。为确保高准确率,通常需要针对应用场景精确地标注数据,从而优化训练出特定模型。然而,昂贵的标注成本意味着无法对众多独立的应用场景进行数据标注。在产品更新换代速度极快的互联网时代,人工标注的效率也时常难以跟上产品迭代的速度。因此,工业界急需一套能在无标注数据的情况下,利用海量线上未标注数据,实现非监督自我学习的训练框架。
2019年是阿里巴巴语音AI再一次突破性增长的一年。这一年,阿里语音AI致力于为客户提供功能全面、开箱即用的智能语音服务,在功能和易用性上都取得了突破性的进展。在上一篇文章里我们盘点了阿里语音AI在自学习平台、产品性能持续性优化、语音识别方言以及领域模型的拓展、语音合成音库、语音新能力的拓展、语音认证体系等产品及技术上的重点突破,本文将继续盘点阿里语音AI在公共云、本地部署方面取得了哪些重大进展。
“「人工智能」已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今,AI不再只是「能够在围棋比赛中战胜世界冠军」的技术了,人们对于它有了更多的期许。而在AI技术和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟,如何弥补这一鸿沟,为AI技术的终端用户产生真正的价值?本文中,达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。”
2019年是阿里巴巴语音AI再一次突破性增长的一年。这一年,阿里语音AI致力于为客户提供功能全面、开箱即用的智能语音服务,在功能和易用性上都取得了突破性的进展。本文将为大家盘点2019年度阿里语音AI原子能力产品的所有关键词。
一元复始,万象更新,在二十一世纪第三个十年之始,环球墨非与阿里巴巴达摩院共抓新机遇,融合新技术,联手出击,抢占智能文娱领域市场。
6月21日,国际权威研究机构IDC发布《中国人工智能软件及应用市场研究报告-2020》,阿里AI在语音语义领域表现强劲,市场规模年增长率达96.6%,在中国主要语音语义厂商中排名第一,同时,总营收跻身中国前二。
近日,高德地图发布新版本,由达摩院语音实验室提供全链路技术支持的“小德”智能语音助手实现了业内首家支持实时公交查询和播报的功能。公交车到哪儿了,动动嘴即可实时掌握。目前,该语音助手已实现地点查询、驾车导航、公交地铁查询、实时公交、打车等全出行场景的语音操控。
Spring Cloud微服务架 Spring Cloud微服务架构设计与开发实战课时1.8—微服务架构的设计策略 。Java Spring Cloud是全球范围内最成熟、最完善、最流行的微服务架构方案体系。被众多的互联网大公司采用,包括阿里巴巴、腾讯、支付宝、网易、IBM、谷歌、京东、百度、滴滴等。电子书+视频为同学带来最佳学习效果,文字、课程链接、图谱地址统统为大家放送了哦!
Spring Cloud微服务架 Spring Cloud微服务架构设计与开发实战课时1.7—微服务架构的经典开发框架 。Java Spring Cloud是全球范围内最成熟、最完善、最流行的微服务架构方案体系。被众多的互联网大公司采用,包括阿里巴巴、腾讯、支付宝、网易、IBM、谷歌、京东、百度、滴滴等。电子书+视频为同学带来最佳学习效果,文字、课程链接、图谱地址统统为大家放送了哦!
DevOps 能力反映的是技术研发响应业务变化的能力。随着组织规模的增加和业务复杂性增长,DevOps 能力会变得越来越重要。持续提升 DevOps 的能力成为技术研发的共同挑战。
随着阿里巴巴多元化业务 20 多年的高速发展,技术体系经历了 web 时代、移动化时代、数据智能时代、云计算时代等多个重大变革。在这些变革中,开发者面对的技术体系、工具体系、知识体系也在不断进化。研发工具在其中起到了技术规模化和降本提效的关键作用。
三月春招季马上来了,很多同学都在关注阿里巴巴的校招信息。今天,阿里妹邀请到一位刚刚拿下阿里offer的同学,和大家分享他的求职经验。
应用运维智能化的关键技术——《应用智能运维实践(试读版)》
智能运维( AIOps )是依托于阿里巴巴 DevOps 经验沉淀而来的智能化运维平台,通过运维大数据的积累,以及算法团队多种算法的校对,我们将运维提升到新的高度,通过 AI 来帮我们查看数据、判断异常、决策运维操作,形成监、管、控一体化的运维平台。
面向编排的运维是指用户(PaaS 服务以及开发、运维、运营等角色)根据实际业务需要,对多个原子组件通过简单编排的方式进行灵活装配,构造出不同的业务流程以便完成一个完整的运维需求。运维编排可以帮助我们更好地规范、管理和执行自动化运维操作,以模板的方式定义所需要进行的操作,然后再通过系统运行,从而提高整体运维操作的效率、增强运维操作的安全性,并避免人工运维的错误。
DevOps 追求更短的迭代周期、更高频的发布。但发布的次数越多,引入故障的可能性就越大。更多的故障将会降低服务的可用性,进而影响到客户体验。所以,为了保证服务质量,守好发布这个最后一道关,阿里逐步发展出了适应 DevOps 要求的发布策略。
智能、互联时代的应用运维——《应用智能运维实践(试读版)》
作者简介: 阿里巴巴 nacos 项目管理委员会成员 阿里巴巴 spring-cloud-alibaba 项目提交者 阿里巴巴 nacos-spring-project 项目维护者 阿里巴巴 nacos-springboot-project 项目维护者 spring-cloud/spring-cloud-sleuth 项目贡献者 阿里巴巴云原生日讲师 2019年第一季阿里巴巴编程之夏学员 2018年中国大学生服务外包大赛三等奖(国家级) 2017年大学生创新创业大赛校级立项 2017年杭州电子科技大学互联网+大赛二等
智能化是未来企业IT运维的主要趋势。本章综述了通过算法替代人工发现、定位、处理风险,为IT运维提供决策支持的相关技术和产品的演进脉络,介绍了IT运维分析、事件关联分析、自动化运维、人工智能运维和开发运维一体化几个具有普遍认知的相关理念的发展历史及实际应用价值,总结了智能运维技术和产品的发展对企业应用运维管理的推动作用。
欢迎参加由阿里云开发者学堂联合Linux中国组织的“运维自动化 训练营”。 为了帮助大家更好的掌握 Ansible ,阿里云开发者学堂联合Linux中国,一同打造了这一门精品训练营 —— Linux 运维自动化训练营,并邀请一线工程师在线授课,帮助学生掌握 Ansible 的使用和开发。 本期训练营内容充实,无论你是新晋开发者,还是身经百战的大牛,都欢迎报名。
随着云原生技术的发展与演进,微服务和容器化技术成为大型分布式 IT 架构的必然选择。新技术在让 IT 系统变得更敏捷、健壮、高性能的同时,也带来了更高的技术架构复杂度,给应用监控带来了前所未有的挑战。
应用运维保障是软件全生命周期管理过程中的关键环节。软件系统开发上线后,要达到预期的设计目标、稳定服务于目标场景,全靠运维保障支撑。
毕玄,阿里巴巴研究员,平台架构部负责人,淘宝服务框架(HSF)作者,异地多活项目负责人,目前致力于资源统一管理调度系统建设。 又一年的校招进行中,近来面试了一些学生,分享一些感受,希望对学生们有些帮助。
阿里云高级DBA专家玄惭,讲述十年前通过校招加入阿里的经历和心得,希望对大家有所帮助
Spring Cloud微服务架 Spring Cloud微服务架构设计与开发实战课时1.6—微服务架构常用RPC协议 。Java Spring Cloud是全球范围内最成熟、最完善、最流行的微服务架构方案体系。被众多的互联网大公司采用,包括阿里巴巴、腾讯、支付宝、网易、IBM、谷歌、京东、百度、滴滴等。电子书+视频为同学带来最佳学习效果,文字、课程链接、图谱地址统统为大家放送了哦!
系统的安全受内部和外部双重影响,在防止企业系统受外部影响上,信息安全目前相关的理论研究和产品建设已经较为完善。当前系统故障的更多原因是由于企业内部问题导致的,信息系统安全工程作为降低系统故障的体系化解决方案,未来的相关理论研究、产品服务也将得到快速发展。
Linux训练营震撼来袭!!!本次训练营,为了帮助大家更好的掌握 Ansible ,阿里云开发者学堂联合Linux中国打造了这一门精品训练营 —— Linux 运维自动化训练营,并邀请一线工程师在线授课,帮助学生掌握 Ansible 的使用和开发。
阿里巴巴应用运维监管控一体化的建设随着业务形态和技术架构还在不断地探索和发展,本文主要介绍了应用运维监管控一体化建设的背景和思路。我们以应用为中心,从应用监控管角度出发,通过全视角监控实时掌握应用的运行状态,通过高效发布部署和灵活的运维编排对应用进行安全变更,通过智能化运维和安全防护实现应用的高级防护。
为保证软件交付的质量,我们对交付物有功能和性能上的要求。这些要求体现在交付过程中产生的数据上,包括:代码评审数据、安全扫描数据、回归测试结果等。这些数据以交付物(制品)为载体。我们把这些数据称作制品的元数据。
构建是将源码变成制品的过程。构建包括编译,但不等同于编译。即使对于不需要编译的解释型语言,也要构建成一个压缩包或 Docker 镜像再去部署。无论是在开发阶段还是 CICD 阶段,都离不开构建过程,构建的质量和效率对持续交付影响很大。影响构建效率的因素,包括源码以及构建的依赖。
阿里巴巴在交付阶段的一些实践,包括:以应用和变更为核心的交付流程;基于变更的检查项和卡点;针对应用特征选择研发模式。
应用环境解决方案并不仅仅是将应用的开发环境、基础环境搭建起来即可,还涉及到环境的稳定性如何保证,基于环境如何规范变更的流程,基于环境如何提升开发效率等等。环境治理需要站在更高的角度,综合看待上述问题,否则就会陷入环境问题年年治理、年年被吐槽的怪圈。
在阿里巴巴内部,随着业务规模和技术栈的拓展和更新,业务侧对测试环境的使用也逐步打破原固有模式,快速向多场景、多样化、多职能方向发展,如何能够跟上业务发展速度,及时满足业务侧对测试环境新场景的诉求,基于环境和路由模型的测试环境解决方案是解决问题的关键。
分布式测试为测试速度插上了翅膀,精准测试有效的识别出了测试的范围,增量覆盖率又为测试的不断完备提供了有利的指引,线上覆盖率帮助我们有效的进行应用瘦身。充分利用好这些技术手段进行测试提效,可以让持续交付的过程更加的顺畅
随着业务演进和团队扩张,软件规模和调用链路越来越复杂。如若没有良好的代码检测机制,只依靠功能性验证,团队技术债会越累越高,开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷,最终拖垮迭代进度、协作效率,甚至引发严重的安全问题。
代码评审,英文名是 Code Review,简称 CR,它是结对编程相互切磋相互学习的方式。严肃地讲,CR能够提升代码质量、促进人才成长、培养技术情怀。
云端开发指开发者可基于云平台完成编码、测试、发布等研发流程。一个完整的云端开发平台不仅是提供了一个云端的编码环境,还提供了一整套研发工具和配套设施,让开发者做到在云端即可完成应用程序的需求、编码、测试和运维的全生命周期管理。
开发一个需求,需要先进行代码的编写和个人验证,验证功能符合预期之后,再提交代码,并进入到集成环境,进行进一步的验证及验收。而这个编码和验证的过程占据了整个需求交付的大部分时间,因此提高这部分工作的效率就显得至关重要。
今天,基于云的开发已成为主流,这是效能提升的巨大机会,同时又对工程实践提出了前所未有的要求。比如,云原生基础设施、云原生中间件和新一代的云软件编程方法等等,都要求有与之适配的实践和工具。在适配新的技术发展趋势过程中,阿里形成了以特性为核心的持续交付工程实践,并且将其内建到 DevOps 工具体系中,以保障实践准确、有效地落地。