数据集问题，rnnoise的训练数据集中噪声质量是不高的，噪声中含有较多人声部分，这在一定程度上会导致语音损伤大的问题
这个标准需要产品经理、前端开发人员、数据开发人员、数据分析人员、数据运营人员等多方达成一致，确保后面产品展现、埋点开发、模型开发、数据分析和运营能够正常开发、解析、统计分析数据。
Docker容器技术的出现，实现了软件交付流程的标准化，一次构建，随处部署。结合云计算可编程基础设施和Kubernetes声明式的API。
“...我应该表现得更好,应该有更好的结果以及更好的比赛过程。我为没能满足很多人的期望而道歉。我有些无能为力。”
李世石仅仅是另一个在人机对战中被高度关注的选手。
好吧,我认为世界上的两种数据科学家是具备深度学习技术知识的和不具备深度学习技术知识的。我不是说那些缺乏这些知识的人就比他们当代的同行们不专业。简单来说,深度学习的知识能让你接触到更广范围的工具,能从不同的角度解决具有挑战性的问题,并能快速有效地得出解决方案。简而言之,深度学习扩展了你的数据科学工具包。
非结构化检索本质是向量检索技术，其主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。
Proxima 的检索性能优于 Faiss 数倍，并且能实现更高精度的召回，针对 TOP1 的检索更是技胜一筹。除此，Faiss 在一些算法实现上也存在设计缺陷，例如 HNSW 的实现，针对大规模索引，检索性能非常低。
最近分析型数据库在资本市场和技术社区都非常的火热，各种创业公司的创新型产品如雨后春笋般出现。这一方面是因为当前阶段企业日益依赖从数据中寻找增长潜力带来需求的增长，
执行引擎只能串行执行，无法发挥现代多核CPU的并行话能力。官方从MySQL 8.0开始，在一些count(*)等基本查询上增加并行执行的能力，但是复杂SQL的并行执行能力构建依然任重道远。
传统MySQL的表达式计算体系以一行为一个单位的逐行运算，一般称其为迭代器模型实现。由于迭代器对整张表进行了抽象，整个表达式实现为一个树形结构，其实现代码易于理解，整个处理的过程非常清晰。
