- 从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南
AI大模型应用之禅
人工智能python语音识别ai
从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。那么,什么是卷积神经网络?它的算法原理是什么?本文将深入探讨这些问题,并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络,以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- 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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- 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
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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
智能语音处理语音识别人工智能python机器学习
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】
Matlab研究室
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
timer_017
llama
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
余18538162800)
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
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj