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秦贝仁Lincoln
MB-iSTFT-VITS:多语言语音合成的新标杆MB-iSTFT-VITS-multilingual项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mb/MB-iSTFT-VITS-multilingual项目介绍MB-iSTFT-VITS是一个多语言实现的语音合成项目,基于MB-iSTFT-VITS进行扩展,旨在支持多种语言的语音转换。该项目在原始VITS的基础上进行了
- 操作系统笔记——生产者-消费者问题
ZCC9310
操作系统操作系统
一、问题描述1.有两个进程,生产者进程和消费者进程2.临界资源:缓冲池3.关系:只要缓冲池不满,生产者进程就可以向缓冲池中存入信息;只要缓冲池不空,消费者就可以从缓冲池中拿走信息。缓冲池同时只能被一共进程占用。二、互斥问题1.缓冲池中的缓冲区有N个。2.信号量设置:(1)互斥信号量mutex,这个信号量用于标注缓冲池是否被占用互斥信号量的设置,要看有哪几种互斥就设置几个。比如若是允许生产者写的时候
- 特征提取:如何从不同模态中获取有效信息?
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- CAD图纸修改比例,图纸不是1:1绘制如何解决,调整CAD比例教程
CAD快速看图
CAD快速看图教程CADCAD调整比例CAD修改比例CAD快速看图图纸比例
在使用CAD快速看图软件查看和测量CAD图纸时,经常会遇到图纸不是1:1绘制的情况,会导致标注混乱、打印失真等问题。这就需要我们对图纸比例进行调整,以确保测量数值的准确性。一起跟着CAD快速看图来学习在不同场景下调整CAD比例的方法吧!CAD快速看图https://cad.everdrawing.com/?from=CSDN一、测量前调整比例1、打开CAD快速看图电脑版软件,加载需要查看和测量的图
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 使用 Vosk 实现语音识别
分发吧
语音识别xcode人工智能
在近两年里,如果说想要在本地部署离线语音识别模型,那么Whisper和FunASR肯定是首选项。所以为什么要使用Vosk呢?优势Vosk是一个离线开源语音识别工具包,它的优点在于:轻量:Vosk提供轻量级的模型(小于50MB大小),可以用于低功耗平台(例如Android、树莓派之类)多编程语言、多平台支持:Python、Java、Node.js、C#、C++、Rust、Go等多语种支持:支持二十多
- python编译安装vosk语音识别包
hzjxinyue
python
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
- VOSK语音识别工具包使用教程
邴联微
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
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑
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1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型,在自然语言处理领域引领了技术性的革命。BERT创新性地使用预训练+微调模式,先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习,学习到语言的通用规律,然后在少量有标注的数据中进行有监督学习,适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结
- Open WebUI:开源AI交互平台的全面解析
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- 隐匿于幕后的“守护者”:鉴黄师
安琪CiCi
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-工作内容:公安系统的鉴黄师主要查看办案单位送来的书刊、影片、录像带、录音带、图片及其他淫秽物品,根据内容开具鉴定结论,为办案机关作出处罚提供依据。互联网公司的鉴黄师则需查找审核发布在自家平台上的色情诈骗网站,对用户上传的图片、视频、语音和文字等信息进行审查,判断是否存在色情内容,根据不同等级采取相应措施,如封号、禁言或删除内容等。-产生背景:20世纪80年代,中国改革开放后色情服务有所抬头,淫秽
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
飞300
AIGC业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 基础篇——数据库与表操作
暴怒的代码
oracle数据库
引言在掌握MySQL环境搭建后,数据库与表的操作是开发者必须精通的核心技能。本文系统讲解数据库与表的创建、数据类型选择、约束设计以及表结构修改四大模块,特别标注20+个新手高频踩坑点,帮助读者避开90%的常见错误。一、数据库与表的基础操作1.1创建/删除数据库标准语法:--创建数据库(必须指定字符集)CREATEDATABASEshop_dbDEFAULTCHARACTERSETutf8mb4CO
- 家政一城一店融合小程序怎么开通,需要哪些资质?
郑州拽牛科技
开源软件系统架构大数据小程序微信小程序
手把手教你开通洗衣洗鞋团购上门融合小程序!⚠️抖音新规重大调整!2025年起家政洗护必须"一城一店"(全国仅限365家连锁资质,地级市单店垄断!)开通秘籍三步走:✅核心资质:营业执照+法人身份证+商标注册证✅硬件证明:门头实拍图+室内全景视频+高德精准定位✅平台认证:ICP许可证+电信增值业务许可证(缺一不可!)遇到难题?90%商家都卡在这3个环节:1️⃣资质不全无法过审?2️⃣小程序功能不会搭建
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
AI专题精讲
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一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- spacy词性标注解释【dep、pos、tag】
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目录dep:tag:pos:关系表示dep:ROOT--None中心词,通常是动词最重要的词,从它开始,根节点acl--clausalmodifierofnoun(adjectivalclause)形容词性从句acomp--adjectivalcomplement形容词的补充advcl--adverbialclausemodifieradvcl用于修饰谓语的状语从句advmod--adverbia
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
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语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- yolo格式
ZHOU_WUYI
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目录yolo格式yolo格式与coco格式的区别1.数据结构2.标注内容3.文件格式4.扩展性5.应用场景总结:yolo格式YOLO(YouOnlyLookOnce)格式通常用于目标检测任务中的标注数据格式。YOLO的标注格式包括每个目标的类别和其在图像中的位置(boundingbox)。YOLO格式的标注文件是一个文本文件,每一行表示一个目标,内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置(相对于
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
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
- uniapp开发微信小程序时实现文字转语音播报 播报时一个字展示一个字 并有暂停语音的功能
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- GitHub开源数字人项目汇总(2025版)
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大家好,今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目",涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能,按技术方向分类整理的关键信息:一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能:单张图像生成全身动态数字人,支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合,实现高精度表情与姿势动画。适用场景:虚拟主持、AI客服。GitHub地址:https://xiangjun-xj.github.io/On
- 说话人识别系统原理
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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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岁月的眸
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长文本切割实现流式调用文本合成语音下面是一个文本合成音频的接口文档快速TTS音频构造接口文档请求地址:http://52.83.113.111:13679/Say/api/ra请求方式:postxmlraw请求参数:字段名称字段作用数据格式(示例)*****xml结构体string(32)如果喜欢这个项目的话请点个Star吧。format请求头标识stringaudio-24khz-48kbitr
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AI系列python语音识别xcode
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
shichaog
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
- 使用Python和Vosk库实现语音识别
车载testing
python语音识别开发语言
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
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,