- WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
u013250861
Audiowebrtc算法语音识别
语音激活检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率。激活检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大。但是目前的语音激活检测,尤其是检测人声开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于能判断,但是不敢保证判别准确性的阶段。通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)
- AI芯片设计与神经网络加速
华清远见成都中心
人工智能神经网络深度学习
随着人工智能技术的飞速发展,神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多领域取得了显著成就。然而,神经网络的大规模计算需求对传统计算芯片提出了严峻挑战。AI芯片应运而生,其设计目的便是为神经网络提供高效的计算支持,实现神经网络的加速运行。深入研究AI芯片设计与神经网络加速技术,对于推动人工智能技术的广泛应用和进一步发展具有重要意义。一、AI芯片设计基础·计算架构:是AI芯片设计的核心。常见的计
- 语音活动检测模型SileroVAD
大囚长
大模型人工智能
SileroVAD是一款专注于语音活动检测(VAD)的轻量级开源模型,凭借其高效率、低延迟和跨平台特性,成为实时语音处理系统的核心组件。一、核心功能与技术优势轻量高效SileroVAD模型体积仅1.8MB,支持1ms内处理30ms音频块,适用于边缘设备实时处理。其推理速度在单线程CPU上可达2-3倍于PyTorch版本(ONNX优化后),且支持批量处理以提升吞吐量。高精度检测基于深度学习(CNN/
- sherpa-onnx开源语音处理框架研究报告:从技术解析到应用实践
chanalbert
AI开源分享开源pythonc++java
1项目概述与技术背景开源地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnxsherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架,由K2-FSA团队开发并维护。该项目专注于提供跨平台、高效率的语音处理能力,支持在完全离线的环境中运行语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、说话人识别、语音活动检测(VAD)等多项功能。与依赖云服务的传统语音
- Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能whisper语音识别ai
Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠关键词:Whisper、语音识别、AI模型、自动语音识别(ASR)、深度学习、Transformer、语音处理摘要:本文深入探讨了OpenAI开发的Whisper语音识别系统如何通过创新的深度学习架构显著提升语音识别的准确性和可靠性。我们将从技术原理、模型架构、实现细节到实际应用场景,全面分析Whisper如何克服传统语音识别系统的局限性,以及它为何成
- 音元分析法的价值
音元系统
音元系统#音元输入法人工智能语音识别语言模型自然语言处理
音元分析法的价值把现行的二维音节结构:音调维的声调与音质维的(声母和韵母)构成的音节,其中,声母由音素或音位充当/韵母由音素或音位构成,分析成或变换成一维的(音值维的)音元或片音构成的序列。这个项目有价值吗?AI分析AI的看法是:将音节的二维结构(声调+音质)转换为一维音元序列的方法,从项目结构看,当前项目已经建立了完整的语音处理系统,包括yinjie.py、shouyin.py、ganyin.p
- 【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考
yxiaoyu__
人工智能语言模型安全
大模型应用已经真实来到我们每个人身边,在自然语言处理、图像识别、语音处理等领域展现出了前所未有的能力,影响着各行各业的发展。随着大模型应用的日益广泛,其安全问题也变得愈发重要。大模型训练需要大量数据,可能包含敏感信息(如个人信息、商业秘密等),造成信息泄漏;攻击者可以通过精心设计的输入(对抗性样本)欺骗AI模型,导致错误的输出,对自动驾驶、医疗诊断等构成严重威胁;大模型还可能被用于生成虚假信息、传
- 探索语音处理新纪元:WebRTC Audio Processing for Python
金畏战Goddard
探索语音处理新纪元:WebRTCAudioProcessingforPython去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在数字时代,清晰、高效的音频通信是连接世界的基石。今天,我们为您介绍一个强大而灵活的开源工具——WebRTCAudioProcessingforPython,它将WebRTC先进的音频处理能力无缝引入Python生态系统,解锁高质量音频应用的新可能。项目介
- 强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx
郜里富
强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/sherpa-onnx在人工智能的浪潮中,语音技术已成为连接人机的重要桥梁。今天,我们要向您隆重推荐一个开源宝藏——Sherpa-Onnx,一个集多种语音功能于一体的强大本地运行库,完美适配从服务器到边缘设备的各种场景。项目介绍Sherpa-Onnx是一款开源的语音处理神
- 手把手带你玩转声网ESP32大模型+TEN语音交互——零硬件基础也能懂!以AI智能眼镜为例
夜信431
交互人工智能stm32智能硬件深度学习
一、方案全景解析——智能眼镜的"最强大脑"(附硬件架构图:智能眼镜+ESP32-S3核心板+声网SDK)这套开源方案的核心是将大模型塞进智能眼镜!就像给你的眼镜装了个SiriProMax:硬件核心:ESP32-S3芯片(性能≈手机芯片的1/5,但功耗仅0.1W)魔法组件:声网SDK(让眼镜能像微信语音通话一样实时对话)创新点:通过按键唤醒+本地语音处理+云端大模型推理(延迟<300ms)二、硬件小
- AIGC 技术解析:Whisper 的低延迟语音识别
AI大模型应用之禅
AIGCwhisper语音识别
AIGC技术解析:Whisper的低延迟语音识别关键词:AIGC、Whisper、语音识别、低延迟、Transformer、端到端学习、语音处理摘要:本文深入解析OpenAIWhisper模型的低延迟语音识别技术。我们将从语音识别的基本原理出发,详细探讨Whisper的架构设计、核心算法、数学模型以及实现细节。文章包含完整的Python代码示例,展示如何在实际项目中应用Whisper进行低延迟语音
- AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答
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深度学习openvino
一、AIxBoard简介AIxBoard(X板)是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板,体积小巧功能强大,可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机,借助OpenVINO工具套件,CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力,基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。二、多模态模型简介近年来,计算机视觉和自
- 在 React Native 中使用 Whisper 进行语音识别
pxr007
reactnativewhisper语音识别
在本文中,我们将使用Whisper创建语音转文本应用程序。Whisper需要Python后端,因此我们将使用Flask为应用程序创建服务器。ReactNative作为构建移动客户端的框架。我希望您喜欢创建此应用程序的过程,因为我确实这样做了。让我们直接深入研究它。什么是语音识别?语音识别使程序能够将人类语音处理成书面格式。语法、句法、结构和音频对于理解和处理人类语音至关重要。语音识别算法是计算机科
- 华为HCIP-AI认证题库中的部分问题
2301_82241859
程序员华为人工智能
D:类间方差答案:D6、语音识别技术就是让机器通过识别和理解把文本转换为语音的技术。A:TrueB:False答案:B8、由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础,因此也称其为数字语音信号处理。A:TrueB:False答案:A9、不属于语音声学特征的是?A:频率B:语义C:时长D:振幅答案:B10、属于语言学内容的是?A:文字B:语音C:词汇D:语法答案:A,B,C,D11、语音合成方法有哪些?
- 深度学习芯片的数据预取机制与片上缓存交错策略研究
学习ing1
深度学习缓存智能电视
1.引言1.1研究背景与意义随着人工智能的快速发展,深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了巨大成功。深度学习芯片作为实现深度学习算法的关键硬件平台,其性能直接影响到深度学习系统的效率和应用范围。深度学习算法通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务,这使得数据传输和存储成为性能瓶颈。数据预取机制和片上缓存交错策略是解决这一瓶颈的重要手段。数据预取机制通过预测处理器未来需要的数据并提前加
- RISC-V NPU语音转换实战指南:从芯片选型到代码优化
Android洋芋
RISC-V架构EIC7700X芯片RISC-VNPU语音DSP/NPU加速器TensorFlow框架PyTorch
简介RISC-V架构凭借其开源性、模块化和高性能,在AI语音处理领域展现出巨大潜力。本项目将探索如何在国产RISC-V服务器上实现语音转换模型的NPU适配与优化,涉及端到端模型设计、硬件驱动开发、INT8量化算子实现及深度学习框架集成等核心技术。通过结合EIC7700X芯片的硬件特性与语音转换任务特点,打造高性能、低延迟的语音处理系统,满足边缘计算场景下的实时语音转换需求。一、RISC-V架构与E
- 快速了解GPT-4o和GPT-4区别
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#AI大模型人工智能chatgptGPT-4oGPT4与GPT4o区别gpt4介绍
GPT-4o简介在5月14日的OpenAI举行春季发布会上,OpenAI在活动中发布了新旗舰模型“GPT-4o”!据OpenAI首席技术官穆里·穆拉蒂(MuriMurati)介绍,GPT-4o在继承GPT-4强大智能的同时,进一步提升了文本、图像及语音处理能力,为用户带来更加流畅、自然的交互体验。GPT-4o的“o”代表“omni”,源自拉丁语“omnis”。在英语中“omni”常被用作词根,用来
- 智能语音处理+1.3用SpeechLib实现文本转语音(100%教会)
胡萝卜不甜
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欢迎来到智能语音处理系列的第三篇文章(用SpeechLib实现文本转语音)这是前两篇文章的地址:第一篇:智能语音处理+1.1下载需要的库(100%实现)-CSDN博客第二篇:智能语音识别+1.2用SAPI实现文本转语音(100%教会)-CSDN博客不好意思啊,各位读者,没把握好力度,原本预设的3篇文章,预计会多出两章.请大家见谅,一.简单介绍使用的库comtypes是另一个Python库,用于操作
- 【语音识别】基于matlab男女声在线识别【含Matlab源码 8997期】
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matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码或私信博主。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码或私信博主⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab语音处理仿真内容点击①Matlab
- 主流大模型架构
Jeremg
架构
什么是大模型架构大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式,旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系,并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用:特点大规模参数:包含大量的参数,通常数以亿计甚至更多,以学习丰富的知识和模式,例如GPT-3拥有1750亿个参数。强大的表示能力:能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理,捕
- Sherpa-ONNX:说话人识别与语音识别自动开启(VAD)+ Python API 完整指南
一只蜗牛儿
语音识别python人工智能
介绍Sherpa-ONNX是一个基于ONNX的轻量级语音识别框架,支持多种语音处理任务,包括说话人识别(SpeakerRecognition)和自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)。在本指南中,我们将重点介绍如何使用Sherpa-ONNX进行说话人识别、自动开启语音识别(VAD)以及如何通过PythonAPI进行操作。安装环境在开始之前,确保你的系统上已安装
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- 云原生周刊:基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件
云计算
开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器,旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型(LLM)、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API,支持在CPU和GPU上运行,并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统,能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外,它内置了模型代理,优化了键值缓存利用率,从而显著提升系
- Meta 计划在 Llama 4 中引入改进的语音功能,接近双向自然对话
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据英国《金融时报》3月7日报道,Meta首席产品官ChrisCox透露,Llama4将是一个“全能模型”,语音功能将是原生的1。关于Meta计划在Llama4中引入改进语音功能并接近双向自然对话,具体情况如下1:功能特点原生语音处理:Llama4能够直接处理语音信息,无需先将语音转换为文本再输入模型处理,最后又将文本转换回语音,可极大提升语音交互的效率和流畅度。双向自然对话:Meta一直特别注重使
- 【深度学习】Hopfield网络:模拟联想记忆
T-I-M
深度学习人工智能
Transformer优化,什么是稀疏注意力?Transformer模型自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构,并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而,随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升,Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题,研究者们提出了多种优化方法,其中稀疏注意力(SparseAttention)是一种备
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- 数字人源头厂商-源码出售源码交付-OEM系统贴牌
余~~18538162800
音视频线性代数网络人工智能
引言在数字化浪潮中,数字人正成为创新应用的焦点。从虚拟偶像活跃于舞台,到虚拟客服在各行业的普及,数字人展现出巨大的潜力。搭建数字人源码系统,是融合多领域前沿技术的复杂工程,涵盖图形学、人工智能、语音处理等。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术开发细节,为开发者提供全面且深入的技术指南。技术体系架构感知层语音识别:技术选型:采用Kaldi语音识别框架,它是一个开源且灵活的工具包,支持多种语言和声学模型
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
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python
引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- RealtimeSTT:实时语音转文本的开源神器,轻松实现高效语音处理
AI云极
【开源系列】语音识别开源
在语音技术飞速发展的时代,实时语音转文本(Speech-to-Text,简称STT)技术已逐渐成为语音助手、在线会议记录、字幕生成等应用的核心功能。今天要为大家推荐的是一款开源的实时语音转文本工具——RealtimeSTT,它功能强大且易于集成,为开发者提供了快速构建实时语音处理应用的能力。项目地址:GitHub-RealtimeSTT一、什么是RealtimeSTT?RealtimeSTT是一款
- 【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】
Matlab领域
matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分