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用户标签属性流程处理方法

本文分享自天翼云开发者社区《用户标签属性流程处理方法》,作者:石泽涛用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,目前用户画像算法普遍存在的问题是数据源较少、数据特征不明显、处理效率低下、分析维度单薄。在分布式计算的架构基础上,我们搭载主框架程序,打造5维8类DPI过滤、打标签算法,攻克处理效率低下、耗费资源大的难题,高效、准确的实现用户上网行为进行深度解析,实现每天百TB数据量级处理入库解析,同时大大加强了用户特征的提取与归类,体现数据价值,依靠精细化运营实现对用户的覆盖,以更好的服务好各类用户群体,带来商业价值。用户标签属性流程处理:主框架程序加载通过读取DPI数据并对数据进行过滤、去噪音处理,再把数据依次传给A、B、C标签程序, A、B、C标签程序通过对传进来的DPI数...阅读全文

WeNet语音识别实战

获课:yinheit.xyz14842WeNet语音识别实战:从技术架构到工业级部署全解析一、技术架构与核心设计思想WeNet作为工业级端到端语音识别工具包,其核心设计围绕模块化架构与场景适应性展开,旨在弥合研究模型与实际部署的鸿沟。其架构分为三大模块:数据处理层:支持音频格式转换、动态分帧(3-5秒黄金原则)及噪声注入,针对长音频场景采用滑动窗口+1秒重叠的动态切割算法,确保训练与推理的一致性。模型层:基于Conformer或Transformer编码器,结合双通道方法U2实现流式与非流式统一。流式模式下通过动态chunk-based attention策略(如16帧粒度)降低延迟,非流式则启用全局注意力提升精度,在会议转录场景中CER(字符错误率)可降低15%-20%。解码层:集成CTC...阅读全文