一般而言，业务诉求作为架构设计的输入。需求清单对于语音识别产品而言，需满足的需求，举例如下：功能需求文件转写。长文件转写，时长大于60秒，小于X小时，X可以指定为5。短文件转写，时长小于60秒。实时语音识别。长语音识别，时长大于60秒，小于Y小时，Y可以指定为5。短语音识别，时长小于60秒。支持多个语种。其它功能需求，比如：前处理支持多种音频文件格式。支持多种采样率和位深。支持去回声和抗噪。支持在音频文件中处理多个声道。中间处理支持VAD。支持区分音频文件中的多个讲话人。支持输出文本对应的时间偏移。支持使用热词提高字准率。后处理支持输出标点符号。支持输出拼音类语言的大、小写。支持数字、符号的归
一般而言，业务诉求作为架构设计的输入。需求清单对于语音识别产品而言，需满足的需求，举例如下：功能需求文件转写。长文件转写，时长大于60秒，小于X小时，X可以指定为5。短文件转写，时长小于60秒。实时语音识别。长语音识别，时长大于60秒，小于Y小时，Y可以指定为5。短语音识别，时长小于60秒。支持多个语种。其它功能需求，比如：前处理支持多种音频文件格式。支持多种采样率和位深。支持去回声和抗噪。支持在音频文件中处理多个声道。中间处理支持VAD。支持区分音频文件中的多个讲话人。支持输出文本对应的时间偏移。支持使用热词提高字准率。后处理支持输出标点符号。支持输出拼音类语言的大、小写。支持数字、符号的归
1. 行为准则2. 需求的不确定性2.1. 不断变化的客户需求2.2. 软件项目无法避免的挑战2.3. 产品需求和环境会随着时间的推移而改变，你的应用程序也必须随之改变2.4. 不断变化的需求会导致不稳定性，使开发工作偏离轨道2.5. 通过构建可演进的架构来适应不断变化的需求2.5.1. 可演进的架构可避免复杂性，复杂性是演进性的敌人2.5.2. 矛盾的是，在软件中实现简洁性会很困难3. 复杂性3.1. 复杂系统的特点3.1.1. 高依赖性3.1.1.1. 致软件依赖于其他的API或代码行为3.1.1.2. 依赖性显然不可避免，甚至是可取的，但必须取得平衡3.1.1.3. 高依赖性的系统很难修
1. 可演进的API1.1. 随着需求的变化，你需要改变你的API，即代码之间的共享接口1.2. 改变API很容易，但很难做到正确1.3. 保持API小巧1.3.1. 小巧的API更易于理解和演进1.3.2. 只添加即刻需要的API方法或字段1.3.3. 带有许多字段的API方法应该有合理的默认值1.3.3.1. 开发人员可以只专注于和自己相关的字段，因为它们会继承其他字段的默认值1.3.3.2. 默认值可使大型API在感觉上很小巧1.4. 公开定义良好的服务端API1.4.1. 切记使用标准工具来定义服务端API1.4.1.1. OpenAPI通常用于RESTful服务1.4.1.2. no
文章目录前言一、Web3.0的概念二、Web3.0的技术架构1.基础设施层2.协议层3.应用层三、Web3.0的应用场景1.去中心化交易所2.去中心化身份验证3.去中心化社交平台四、Rust-Web3：一个Web3.0的Rust语言实现总结前言当今互联网的发展速度快速加快，人们对网络的期望也越来越高。Web3.0作为下一代互联网技术，被认为将会是一个更加开放、去中心化、安全、私密、可信的网络。本篇技术博客将介绍Web3.0的概念、特点、技术架构、应用场景等方面内容。一、Web3.0的概念Web3.0被认为是下一代互联网技术，也被称为“去中心化互联网”或“分布式互联网”。Web3.0不仅是一个技
在大模型领域，一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为「Mamba」的研究，其在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了SOTA性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，Mamba-3B模型都优于同等规模的Transformer模型，并能与两倍于其规模的Transformer模型相媲美。论文一经发表，引起了不小的轰动。惊叹之余，大家发现论文作者只有两位，一位是卡内基梅隆大学机器学习系助理教授AlbertGu，另一位是Together.AI首席科学家、普林斯顿大学计算机科学助理教授（即将上任）TriDao。这项研究的一个重要创新是引入了一个名为「选
在微服务架构下，我们最容易遇到的一个问题就是分布式事务处理问题，当你微服务模块拆分越细，那么遇到分布式事务处理的场景就越多。即使是同一个微服务模块，对应一个业务数据库，但是你某个业务逻辑的实现是调用两个Service接口服务来完成的，同样也是分布式事务问题。因此有必要对分布式事务整体解决思路进行下总结。分布式事务概述图片分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，
1.引言大家好，我是小❤，一个流浪江湖多年的985非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。1.1寻找电影般的浪漫“嘀嗒嘀嗒”，“嘀嗒嘀嗒”，当夜幕降临，你还在代码的海洋中与BUG进行着“持久战”。突然，你意识到，生活中不应只有键盘和屏幕，于是像个待充电的超人一样，决定给自己来点人际交流的活力补给。右手挥舞鼠标，左手掏出手机，边关闭IDE边滑动App。这个时候，寻找知己的老难题又闪现在脑海：要不要先检查一遍今日代码、再做一次单元测试，还是直接跳入“寻缘池”？（真实情况可能是，今天跳入哪个寻缘池🐶）图片好不容易做出了一个勇敢的决定——关闭电脑，从椅子一跃而起。你拿出手机，
就程序员而言，日后的职业发展可以走3个方向：专攻技术深度、转团队管理、晋升架构师。成为一名优秀的架构师，是大多数技术人的追求。但资深架构师的出现几率仅约为0.3%。如果想在3-5年后稳坐金字塔尖，必须有扎实的代码功底和项目积累，也要意识地培养技术广度和架构思维能力。多学习牛人经验也可获益良多。图片同步调用是指在请求发起后，调用方一直阻塞等待调用处理完成的过程。在所提供的例子中，客户端代码ClientCode需要执行发送邮件的操作sendEmail，这会触发对EmailService的调用。EmailService将调用SmtpEmailAdapter类来处理请求，而该类会通过SMTP和TCP协
1.cube-studio介绍云原生机器学习平台cube-studio介绍：https://juejin.cn/column/7084516480871563272cube-studio是开源的云原生机器学习平台，目前包含特征平台，支持在/离线特征；数据源管理，支持结构数据和媒体标注数据管理；在线开发，在线的vscode/jupyter代码开发；在线镜像调试，支持免dockerfile，增量构建；任务流编排，在线拖拉拽；开放的模板框架，支持tf/pytorch/spark/ray/horovod/kaldi等分布式训练任务；task的单节点debug，分布式任务的批量优先级调度，聚合日志；任务
