- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 对话云蝠智能:大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”?
MARS_AI_
人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中,云蝠智能(南京星蝠科技有限公司旗下品牌)以深厚的技术积累和行业实践,逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构:全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语音合成(TTS)及软交换六大层级,实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
- DIY语音控制车辆玩具全攻略:从硬件组装到功能实现
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硬件工程语音识别自动驾驶
一、设备清单与成本估算1.1硬件组件列表组件名称价格(元)备注ArduinoUno兼容板7.04控制核心,支持多传感器接入DFRobot离线语音识别模块105支持10条自定义语音指令L298N电机驱动板5双路电机驱动,带散热片直流减速电机×2(JGB37-520)3012V供电,150转/分钟SG90微型舵机5控制前轮转向HC-SR04超声波传感器2.45测距范围2-400cm18650锂电池(3
- GRU与Transformer结合:新一代序列模型
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GRU与Transformer结合:新一代序列模型关键词:GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要:本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理,然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型,还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
- 数字人分身系统源码搭建定制化开发,支持OEM
在人工智能技术蓬勃发展的今天,数字人分身系统凭借其独特的交互性和广泛的应用场景,成为了众多企业和开发者关注的焦点。从虚拟主播、智能客服到数字员工,数字人分身系统正逐渐渗透到各个领域。本文将详细阐述数字人分身系统源码搭建与定制化开发的全流程,为技术爱好者和企业开发者提供全面的技术参考。一、数字人分身系统概述数字人分身系统是一个综合性的技术解决方案,它融合了计算机图形学、人工智能、语音识别与合成、自然
- 【造工具-2】用SenceVoice,实现本地的语音转文本小工具
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说到语音转文本,有两种说法,自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)和语音转文本(STT,Speech-to-Text),本质上都是通过算法将语音信号转化为可处理的文本形式的技术,两者的核心功能和应用目标完全一致。如果有区别的话,ASR更常见于学术研究和技术文档中,STT则更多应用于产品功能描述。ASR常与其他模块(如VAD、说话人分离)并列描述,体现其在技
- 华为Pura 70怎么语音翻译?语音翻译详解
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华为经验分享
在智能手机功能日益丰富的今天,语音翻译已成为许多手机用户的重要需求之一。华为Pura70,作为华为系列中的一款高端机型,其内置的语音翻译功能在准确性和便捷性上都表现出色。本文将详细介绍华为Pura70在语音翻译方面的表现、操作步骤,并探讨其他可实现语音翻译操作的软件,特别是“同声传译王”。华为Pura70手机在语音翻译时的表现华为Pura70内置的语音翻译功能凭借其先进的语音识别和翻译技术,为用户
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
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RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- 利用FunASR搭建自己的语音转文本服务器(有手就行)
提示:利用阿里巴巴开源的FunASR工具包,搭建语音转文本服务,通过网页实现免费的语音转文本服务。目录前言一、FunASR是什么?二、服务搭建2.1服务器准备2.2安装docker2.3下载并启动镜像2.4启动ASR服务三、下载客户端开始工作总结前言语音转文本是我们经常面对的日常任务,都=是智能客服、会议记录、实时字幕等场景核心的功能。然而,传统语音识别系统往往面临高延迟、低准确率或复杂部署的挑战
- 【使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端】
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呼叫中心语音识别语音识别人工智能
使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端1.编译及运行unimrcp2.新增funasr-recog,支持funasr识别3.启动unimrcp4.启动funasr5.freeswitch呼叫测试1.编译及运行unimrcp此次使用的是unimrcp1.6版本,先下载unimrcp-deps-1.6.0以及unimrcp-1.6.0进行构建,此处不过多赘述。2.新增funasr-
- 第9章:听声辨味的玄机——语音识别如何破解厨房噪音难题
第9章:听声辨味的玄机——语音识别如何破解厨房噪音难题声学特征解析、深度降噪与工业部署全链路解密工业级挑战场景:在上海四季酒店中央厨房的热浪区域(平均声压92dB),行政主厨需同时管理六口燃气灶、两台对流烤箱和三台洗碗机。当他在油烟机轰鸣中喊出"三号灶文火收汁"时,噪音包含:炒锅爆炒声(65-85dB@4-8kHz)高压蒸汽喷射(75-90dB@2-4kHz)金属撞击噪声(80-95dB@1-8k
- 世界因你不同:李开复自传
浦东新村轱天乐
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读完后闭上眼睛想一想,为什么李开复值得学习?第一,他工作能力很强。他并不只是在名校、名企呆过,而是最后都做到了很高的位置。11岁从台湾去美国读书,博士在CMU,毕业后先后在苹果、微软、谷歌工作过。CMU读博期间开发了基于统计方法的语音识别技术,拿到了CMU终身教职后,放弃这一职位加入了苹果。微软时期牵头成立了微软中国研究院(后改名微软亚洲研究院),这个传奇的地方在深度学习大火之后,诞生出了很多牛人
- 开发者注意:鸿蒙APP语音识别常见问题全解析(含可跑Demo)
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摘要在鸿蒙(HarmonyOS)应用开发中,语音识别是很多智能功能的核心入口,比如语音助手、语音输入、语音搜索等。但不少开发者会遇到"语音识别无法使用"的问题:调用没反应、识别不返回、报权限错误……这篇文章将从权限配置、API调用、设备支持、网络状态等多个角度入手,结合实际代码和典型使用场景,帮你一条一条查清楚到底问题出在哪。引言随着语音交互逐渐成为主流,鸿蒙系统也提供了对ASR(Automati
- 开源(离线)中文语音识别ASR(语音转文本)工具整理
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#语音识别asr与语音合成STT语音识别人工智能深度学习
开源(离线)中文语音识别ASR(语音转文本)工具整理目录文章目录目录@[toc]openai的开源工具:whisperwhisper介绍引用ASRT语音识别项目ASRT介绍引用微软语音服务(付费)微软语音服务介绍实时语音转文本批量转录自定义语音引用PaddleSpeechPaddleSpeech介绍引用openai的开源工具:whisperwhisper介绍OpenAI在2022年9月21日开源了
- HarmonyOS SDK:Image Classification 能力进行图片识别
在鸿蒙应用开发中,HarmonyOSSDK提供了丰富的AI能力接口,开发者可以快速集成语音识别、图像识别、自然语言处理等智能功能到自己的应用中。作为一名鸿蒙开发者,在实际项目中我深刻体会到这些AI能力对提升用户体验和产品智能化水平的重要性。以图像识别为例,借助HarmonyOSSDK中的ImageClassificationAPI,我们可以轻松实现图片内容的自动识别与分类。通过调用系统提供的AI引
- 《Whisper模型版本及下载链接》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper
Whisper模型版本及下载链接Whisper是OpenAI开发的语音识别模型,以下按模型规模从小到大排列,包含不同语言版本及通用版本:1.Tiny系列(轻量级)tiny.en.pt(英文专用):https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d
- 《Whisper:开启语音识别新时代的钥匙》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper语音识别人工智能
Whisper模型:技术革新的基石在当今科技飞速发展的时代,自动语音识别(ASR)技术作为人工智能领域的关键分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到实时字幕生成,从语音交互设备到智能客服系统,ASR技术无处不在,为人们带来了前所未有的便利与效率提升。而Whisper模型,作为ASR技术中的一颗璀璨明星,以其卓越的性能和独特的技术架构,成为了推动语音识别技术发展的重要力量。Whis
- 用Google Cloud Speech-to-Text API进行音频转录
huluwaqimotuo
音视频
###技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,语音识别已成为我们生活中不可或缺的一部分。GoogleCloudSpeech-to-TextAPI是其中的佼佼者,能够从音频文件中提取文本信息,减少人工转录的麻烦。这篇文章将指导你如何使用`GoogleSpeechToTextLoader`来加载和转录音频文件。###核心原理解析`GoogleSpeechToTextLoader`是一个工具,它通过调用
- 微服务及时通讯系统-服务端-开发阶段与功能介绍
C++忠实粉丝
微服务及时通讯系统-后台服务器实现微服务架构云原生
个人主页:C++忠实粉丝欢迎点赞收藏✨留言✉加关注本文由C++忠实粉丝原创微服务及时通讯系统-服务端-开发阶段与功能介绍收录于专栏[微服务及时通讯系统-后台服务器实现]目录开发阶段与功能介绍聊天室后台服务器实现:功能需求确定阶段:框架设计:聊天室子服务拆分:消息转发子服务:消息存储子服务:语音识别子服务:文件管理子服务:宝子们!!!我又开始新的专栏啦~这一次你们可以跟着我一步一步完成这个开源项目!
- [特殊字符] 一键搭建AI语音助理:基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解
来自于狂人
人工智能机器人
一、项目核心技术架构(图1)交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调TTS语音合成语音输入DashScopeAPI二、四大核心技术实现1.智能语音识别引擎(附关键源码注释)classASRCallback(TranslationRecognizerCallback
- 华小妹 AI 数字人又来添新功能,突破语言边界
广州华锐视点
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华小妹AI数字人功能强大,不是徒有其表的花瓶。作为一款极具创新性的AI数字人,华小妹AI数字人擅长跳舞,能精准介绍产品,可通过虚拟场景带客户参观各类场所,还能用丰富肢体语言交流,具备空间定位能力,语音识别技术先进,能精准识别各种语音指令。如今华小妹AI数字人上新了支持多语言交流的功能,涵盖常见和小众语言,打破语言障碍,拓展了应用场景和服务范围。华小妹AI数字人上新的多语言交流功能堪称一大亮点,支持
- AI 大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数 MOE 这两个临界点
AI大模型应用之禅
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AI大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数MOE这两个临界点大模型、训练、万张卡、万亿参数、MOE、Transformer、深度学习、自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习技术取得了飞速发展,大规模人工智能模型的训练成为一个重要的研究方向。大模型是指参数量达到数十亿甚至万亿级别的人工智能模型,它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,大模型的训练也面临着巨大
- 基于Transformer的语音识别模型:从理论到实现
AI智能探索者
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基于Transformer的语音识别模型:从理论到实现关键词:Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要:本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统。从传统的语音识别方法出发,我们将一步步解析Transformer如何革新语音识别领域,详细讲解其核心原理、架构设计和实现细节。通过理论讲解、数学推导和代码实践相结合的方式,帮助读者全
- 自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理分类transformer数据挖掘人工智能支持向量机
自然语言处理之文本分类:Transformer:文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性,以及处理大
- 2025年开源AI模型综合对比与推荐
目录2025年开源AI模型综合对比与推荐引言文本生成模型简介对比表格评价图像生成模型简介对比表格评价视频生成模型简介对比表格评价语音识别模型简介对比表格评价语音合成模型简介对比表格评价总结参考文献2025年开源AI模型综合对比与推荐引言人工智能(AI)技术在2025年继续蓬勃发展,开源AI模型在文本生成、图像生成、视频生成、语音识别和语音合成等领域展现出卓越的性能。这些模型不仅在技术上与专有模型不
- 循环神经网络RNN
Xyz_Overlord
rnn深度学习人工智能
一、循环神经网络概念以及应用场景1.概念处理序列的一种神经网络计算模型。2.序列数据数据是根据时间步生成的,前后数据有关联关系,数据可以是数字、文字序列等等。3.应用场景自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。NLP涵盖了从文本到语音、从语音到文本的各个方面,它涉及多种技术,包括语法分析、语义理解、情感分析、机器翻
- 使用Xinference与LangChain实现强大的模型推理
yunwu12777
langchain
技术背景介绍随着深度学习和机器学习技术的快速发展,如何有效地管理和部署大型语言模型(LLM)成为了一项重要课题。Xinference是一款强大的推理库,它能够无缝地为LLMs、语音识别模型以及多模态模型提供服务。基于XorbitsInference技术,用户可以通过简单的命令来快速部署和服务这些模型,无论是在本地机器还是在分布式集群中。核心原理解析Xinference的设计目标是降低使用复杂模型的
- 基于Python的LSTM循环神经网络模型实战
缑宇澄
python
在处理具有时间序列特性的数据时,传统神经网络往往难以捕捉数据间的时序依赖关系。而循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)及其变体——长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM),凭借独特的记忆机制,能够有效处理序列数据,在语音识别、自然语言处理、股票价格预测等领域展现出强大的优势。本文将深入解析LSTM的原理,并通过Python代码进行实战,展示
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro