摘要 上一篇，提到了互联网公司的内容审查业务慢慢从幕后被大家了解。我们用“数据驱动”的“三环四步法”，对审查业务进行了全面深刻的重新思考，达到了如下效果： 30人用一双“天眼...
发简信
IP属地：北京
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怎么看内容审核系统厉不厉害？“天眼”内容审核系统（二） -
[ML] "Hey,Siri" --- Small-footprint Keyword Spotting语音唤醒技术1. 背景 "Hey,Siri", 很好奇iPhone是如何从一堆嘈杂的声音中识别出这句对她的呼喊的？当然大的来说，这是个语音识别问题，但是完全按照NLP(Neuro-Lin...
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支持向量机(SVM)基本原理
SVM 看了很多关于SVM的博客，但是常常只能保存书签之后看，有时候有的博客就突然没了，这里就作为搬运工总结一下之后自己看吧。主要内容来自于：支持向量机通俗导论（理解SVM的...
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＜一＞数据结构（C++语言版）－绪论１．计算机与算法 １．排序 将n个整数按通常的大小次序排成一个非降序列。 这类操作统称排序（sorting）． 从前向后依次检查每一对相邻元素，一旦发现逆序即交换二者的位置。...
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数据结构（C++语言版）（第３版）笔记前奏
时间不知不觉已经到了新一年的１月了，细数自己在这不长不短的一年半的时间里累积的东西还不多．但我也相信，我并没有荒废我的每一天的时光．马上就要寒假，开学后便要面临找实习，刷le...
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内外兼修 你也可以秋已拉开深邃的帷幕，片片落叶渲染出了三清山独特的韵味，每一片落叶都有自己的过往，每一次纷飞都与众不同，每一次落下都肩负使命。启迪着我们每时每刻都应该重新审视纷扰杂乱的日子，指...
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你好，我想问在知道bark划分的基础上，给定一段语音，我应该如何求它的掩蔽阈值集Hearing thresholds呢？若要得的这个掩蔽阈值矩阵用 H(t, k)表示，t代表时间second,k代表频率Hz.十分感谢
掩蔽效应
写在前面 如果大家对音视频相关知识感兴趣，可以订阅我的专题 视频播放器和音视频基础知识。 正文 掩蔽效应概念 所谓的掩蔽效应是指： 一个较弱的声音的听觉感受被另一个较强的声音...
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掩蔽效应写在前面 如果大家对音视频相关知识感兴趣，可以订阅我的专题 视频播放器和音视频基础知识。 正文 掩蔽效应概念 所谓的掩蔽效应是指： 一个较弱的声音的听觉感受被另一个较强的声音...
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想问下这里关于HCLG的讲解原文在哪里，想更详细学习一下
Kaldi中FST(Finite State Transducer)含义及其可视化
1. FST含义 1.1 本文仅简单介绍如何利用Kaldi所依赖的工具openfst中的两个函数fstprint和fstdraw可视化FST。默认使用者已经顺利产生了.fst...
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本专题主要提供视频播放器相关知识和音视频基础知识。
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你这样说也可以，更好的说法是让G能够生成这样一些图片，它们的一些特征和真实图像的对应特征不可区分。 只是这个特征比较抽象，是一种可被检测能力（某种意义上还是指真假数据的分布），是角度可被D正确区分，像区分真实图片角度分类那样同等区分。
《Self-Supervised Generative Adversarial Networks》论文笔记
说在前面的话，我认为这篇文章的核心思想是，使得G(z)与真实图片接近的保证，除了直接匹配比较两者，还有更多的保证手段，如在真实图像中捕捉到的某种特征，在G(z)中也能捕...
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你好，根据文中G和D的总损失函数（也即我在第三部分贴的这两个式子）来看，Loss_G的式子第二项是基于生成数据的，即P分布下标为G，故也需要将旋转后的生成图片送入鉴别器，以更新生成器！！。 但这个操作确实对鉴别器的rotate loss是无帮助的。
《Self-Supervised Generative Adversarial Networks》论文笔记
说在前面的话，我认为这篇文章的核心思想是，使得G(z)与真实图片接近的保证，除了直接匹配比较两者，还有更多的保证手段，如在真实图像中捕捉到的某种特征，在G(z)中也能捕...
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《Self-Supervised Generative Adversarial Networks》论文笔记
说在前面的话，我认为这篇文章的核心思想是，使得G(z)与真实图片接近的保证，除了直接匹配比较两者，还有更多的保证手段，如在真实图像中捕捉到的某种特征，在G(z)中也能捕...
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全球交互安全创领者，率先利用生物特征与人工智能技术解决人机交互安全问题，引领着交互安全领域的一次次革命与创新。
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