- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
AI天才研究院
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人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- 嵌入式行业全景透视:前景、挑战与从业者发展路径
九溪弥烟、
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ARM架构各版本内核处理器总结模拟电子与数字电子:区别、联系与工程实践的侧重点为什么晶振被称为芯片的心脏?(全网最准确解释)一、行业前景:技术融合与市场扩张的双重驱动1.应用场景的泛在化渗透嵌入式系统已从传统工业控制、消费电子扩展到智能汽车、智慧医疗、边缘计算等新兴领域。例如,智能家居通过语音识别与传感器联动实现设备协同,工业4.0中嵌入式系统支撑自动化产线的实时控制与数据采集。据预测,2028年
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
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解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
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有啥问啥
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深入浅出:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,部署和运行这些庞大的模型往往面临着环境配置复杂、资源需求高昂等挑战。为了解决这些痛点,Ollama应运而生。本文将深入探讨Ollama,一个旨在简化大模型本地运行和管理的开源工具,帮助读者理解其核心概念、优势以及应用场景
- TORGO 数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源
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TORGO数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源在语音识别和语音病理学领域,构音障碍(Dysarthria)是一个重要的研究方向。构音障碍是由神经运动接口异常引起的,导致发音器官运动异常,语音不清晰,传统自动语音识别(ASR)系统难以有效识别。为了推动这一领域的研究,多伦多大学开发了TORGO数据库,这是一个包含构音障碍患者和正常对照组语音数据的宝贵资源。1.数据库简介TORGO数据库是由多伦多大学计
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首先分为两大类:一:机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型:cnn,resnet,deepface,yolov(1-12),vi-transformer。缺点:不能解决收听问题。3.落地,无人识别,轨道追踪,无人驾驶,(主要解决看的东西)。二:自然语言处理nlp(语音识别)处理(文本)方面解决(说和听的问题),RNN,LSTM,attention,transformer(基于规则的翻译,超越普通
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文章目录介绍演示环境服务器/群晖/飞牛NAS部署WhisperASR,语音识别soeasy!准备部署使用Python调用示例注意事项⚓️相关链接⚓️介绍最近有人私信我,有没有什么办法能在NAS上搞个语音识别服务,实现将语音或开会录音自动转成文字?那么今天我们就一起来看看如何在服务器或群晖/飞牛等Nas上部署一个语音转文字的服务,让我们的NAS瞬间变身“听译”大师!演示环境本文演示环境如下:群晖系统
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- windows实现麦克风持续实时实现科大讯飞语音识别,判断声音是否停止并生成pcm文件
青年夏日科技工作者
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importpyaudio,waveimportnumpyasnpdeflisten():temp=20CHUNK=1024FORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=1RATE=16000RECORD_SECONDS=2SAMPLE_WIDTH=2#2bytespersampleWAVE_OUTPUT_FILENAME='test.wav'mindb=2000#最小声音,大于则
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在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构,帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。一、支撑能力层:AI外呼的基石AI外呼系统的底层架构,即支撑能力层,为整个系统提供了坚实的技术基础。这一层主要包括以下三个核心组成部分:1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和语音合成(TTS)等技术。这些技术使
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在数字化转型浪潮中,AI外呼系统凭借其高效率、低成本、精准交互的特点,成为企业客户触达与服务的核心工具。本文基于行业实践与技术测评,推荐国内外表现突出的AI外呼产品,重点解析国内标杆企业云蝠智能,并对比其他代表性产品,助企业快速选型。一、云蝠智能:大模型驱动的“性价比之王”作为国内AI外呼领域的领军者,云蝠智能以神鹤AI对话大模型为核心技术,深度融合自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)与语音
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什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
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在当今的Web开发领域,选择合适的框架对于构建高效、稳定且易于维护的API至关重要。Flask和FastAPI是两个备受关注的PythonWeb框架,它们各自具有独特的特点和优势,适用于不同的开发场景。文章目录一、简介二、性能表现三、开发效率(中文语音识别为例)四、代码可读性和维护性五、生态系统和社区支持六、总结一、简介Flask:Flask是一个轻量级的PythonWeb框架,它基于Werkze
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不知道为什么,谁把vosk从pip源上删了。没办法只能自己编译安装了。下载源代码gitclonehttps://github.com/alphacep/vosk-api.git进入python文件夹cdvosk-api/python编译安装python3setup.pyinstall
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VOSK语音识别工具包使用教程voskVOSKSpeechRecognitionToolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/vosk1.项目介绍VOSK是一个开源的语音识别工具包,旨在提供高效的语音识别解决方案。VOSK基于大规模信号数据库概念,通过音频指纹技术进行语音识别。它支持多种语言,并且可以在不同的硬件平台上运行,包括Android和Linu
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第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 说话人识别系统原理
醉心编码
人工智能基础编程基础技术类人工智能说话人识别语音识别
在当今数字化和智能化飞速发展的时代,说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术,正逐渐融入我们生活的方方面面。简单来说,说话人识别系统就像是一位“语音侦探”,能够通过分析语音中的独特特征,精准地判断出说话者的身份。它与指纹识别、人脸识别等技术一样,都属于生物识别技术的范畴,但有着独特的优势——仅通过声音即可实现身份识别,无需额外的物理接触或视觉捕捉。与语音识别不同,语音识别关注的是语音内容的转写,比
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
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使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字项目步骤VoskPyaudio完整代码使用python操作麦克风录制讲话,实时语音识别转换为文字在这个项目中,我们将建立一个系统,它可以使用麦克风录制现场讲话,然后通过语音识别进行转录。这可用于自动记录和转录会议、讲座和其他活动,能过自动记录演讲内容。我们将编写代码,来开始和停止录音
- 大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析
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神经网络&人工智能语音识别whisper人工智能
Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型,目前支持99种语言,是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型,第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型,而large-v3的标注数据超过了500万小时,其paper中并没透露使用语料的详细来源,估计是爬了一些版权数据,在Huggingface上提到模型有很强的泛化能力,能够在未经特定训练的情况下处理新的
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使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
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目录一、Whisper1、Whisper介绍2、安装Whisper3、使用Whisper-base模型4、使用Whisper-large-v3-turbo模型二、vosk1、Vosk介绍2、vosk安装3、使用vosk三、总结一、Whisper1、Whisper介绍Whisper是一个由OpenAI开发的人工智能语音识别模型,它能够将语音转换为文本。Whisper模型特别之处在于它的设计目标是能够
- 深度学习:从神经网络到智能应用
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深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 全市场大模型分类及对比分析报告
早退的程序员
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全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeModels)已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析,探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域,全市场的
- 【物联网项目】基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统(完整工程资料源码等)
阿齐Archie
单片机项目合集单片机嵌入式硬件stm32毕业设计毕设物联网
基于ESP8266设计的家庭灯光与火情智能监测系统效果:摘要:该系统是在家庭灯光与火情智能监测系统的基础上,进行智能化控制监测的设计与开发。系统是以单片机ESP8266WIFI开发板为主控核心,实现对各个主要功能模块的控制。主要模块如HC-SR501人体红外传感器模块、光敏电阻传感器模块、火焰传感器模块、LD3320语音识别模块、DHT11温湿度传感器模块等。使用Arduino开发软件进行烧录程序
- 脑洞打开话题:deepseek这么火,什么时候能完全代替人类?
噔噔噔噔@
网络
AI完全代替人类是一个复杂且充满争议的话题,涉及技术、伦理、社会和经济等多个方面。目前来看,AI在某些领域已经表现出超越人类的能力,但要完全代替人类仍然面临许多挑战和限制。以下是关于AI何时可能完全代替人类的一些分析和思考:1.技术层面的限制尽管AI在某些特定任务上已经超越了人类(如图像识别、语音识别、围棋等),但要完全代替人类,AI需要在以下几个方面取得突破:通用人工智能(AGI)目前的AI主要
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多