欧路词典的语音输入怎么不好用了，不管说什么都识别不出来，前两年很好用的

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Windows,Mac,Linux,Android,IOS.网上很多可以用的词库,与普通词典的内容一样,而且还可以下载到离线的wi-ki-百科并且使用.同类软件有Mdict(国内开源词典软件,功能不全,只是英语,东亚,东南亚语种词库多),Bluedict(国内开源软件,同样功能不全,而且支持格式少).找词库可以通过google搜索(全部语种),可以去babylon(简版词典,专业词典),可以去PDAWIKI论坛(英语,东亚语种,东南亚语种,包括汉语)搜索词库可以用英文搜索,可以用中文搜索(中文搜索的小语种词库资源少)专业词典要去babylon和某些国内网站还有某些俄罗斯论坛去下载.词库有无图片无发音的词库,很小,20M左右有图片有发音的词库至少500M.正版牛津,正版朗文,正版柯林斯,正版麦克米伦,DRAE西班牙皇家词典,用心去找,什么都有.不能说太多,我被封了两次了.

深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。

目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。如下图所示，基于TensorFlow和PyTorch的开源项目，明显领先其它框架。注：Keras不算完整的AI框架，另外KerasAPI已经成为TF2.0的高层API。

TensorFlow 是市场需求最多，也是增长最快的框架，它的领先地位不会在短期内被颠覆。 PyTorch 也在迅速发展，尤其在学术界，越来越多的论文代码基于PyTorch。它在工作列表中的大量增加证明了其使用和需求的增加。

TensorFlow和PyTorch两种框架未来相当时间内会趋同共存。现在PyTorch的在学术界广泛采用；而TensorFlow依赖强大的部署能力，是应用首选。未来TensorFlow2.0大大提高易用性（集成Keras，支持动态库EagerExecution等）PyTorch也在利用ONNX提高部署能力。TensorFlow和PyTorch会越来越趋同。

TensorFlow和PyTorch已是未来几年最主流的深度学习框架。围绕这两种框架的软，硬件，和开发者生态将会迅猛发展，新框架越来越难以成长，其他框架差距越来越大。

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