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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
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方-专业国产SOA供应商
平面人工智能性能优化网络信息与通信科技
摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集成模块设计用于在恶劣的环境条件和振动下运行。PL
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weixin_39761880
计算机模拟仿真技术是什么
系统仿真与虚拟现实技术在结构工程中的应用一、系统仿真技术所谓仿真就是建立系统的模型(数学模型、物理效应模型或数学-物理效应模型),并在模型上进行实验和研究一个存在的或设计中的系统。这里的系统包括技术系统,如土木、机械、电子、水力、声学、热学等,也包括社会、经济、生态、生物和管理系统等非技术系统。仿真技术的实质也就是进行建模、实验。现代仿真技术的发展是与控制工程、系统工程及计算机技术的发展密切相关联
- MP34DT05TR-A MEMS音频传感器全向数字麦克风:122.5dB AOP抗爆破音设计在工业警报系统中的应用验证
Hailey深力科
MP34DT05TR-AMEMS麦克风MEMS音频传感器全向数字麦克风
一、产品架构与核心性能MP34DT05TR-A采用硅微加工电容传感单元+CMOSASIC双芯片集成架构,通过PDM接口输出数字音频流。其突破性在于:122.5dB声学过载点(AOP):超越消费级麦克风常规100dB极限,耐受强声压冲击64dBSNR:1kHz频点底噪低至29dBA,保留语音高频细节(>6kHz)-26dBFS±3dB灵敏度一致性:产线匹配公差缩小50%,降低阵列设计校准成本二、关键
- J2GEZI.zip声全息成像算法:傅里叶变换与逆变换的实践
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:声全息成像是一项利用声波特性进行三维空间重建的技术,与光学全息不同,它不依赖光,而是基于声波的干涉和衍射现象。本文档重点探讨了"J2GEZI.zip"中包含的声全息成像算法,特别强调了傅里叶变换和逆傅里叶变换在声场重建中的应用。傅里叶变换将声波信号从时域转换到频域,揭示其频率成分,而逆傅里叶变换则将频域信息转换回空间域,重建声场。该技术在声学检测、无损评估等领
- 鸿蒙Next语音合成技术:从文本到声音的智能转换
harmonyos
鸿蒙Next的语音合成技术通过轻量化架构实现自然语音输出。本文解析CoreSpeechKit核心能力,结合实战案例展示优化策略,助开发者打造沉浸式语音交互体验~一、技术原理与核心能力(一)合成流程拆解文本预处理:分词→词性标注→韵律分析(如识别"今天天气真好"的重音在"真")声学模型:基于Tacotron2架构生成梅尔频谱声码器合成:WaveRNN将频谱转换为语音波形(二)鸿蒙特色能力|功能模块|
- 开源(离线)中文文本转语音TTS(语音合成)工具整理
切糕师学AI
#语音识别asr与语音合成STT语音识别人工智能
开源(离线)中文文本转语音TTS(语音合成)工具整理目录文章目录目录PaddleSpeechVoiceVoxTensorFlowTTSttskitOpenTTSeSpeak微软TTSPaddleSpeechPaddleSpeech是一个开源的流式语音合成系统,它提供了基于FastSpeech2声学模型和HiFiGAN声码器的中文流式语音合成系统。它采用了基于规则的中文文本前端系统,对文本正则、多音
- 香港中文大学-新加坡国立大学联合团队于《Advanced Science》发表综述:增材制造驱动的多物理晶格超材料设计与跨领域应用
xiaoxiaoxiaolll
人工智能机器学习
前言摘要香港中文大学徐松教授团队与新加坡国立大学魏伟教授团队联合在《AdvancedScience》发表的综述论文《Multi-PhysicalLatticeMetamaterialsEnabledbyAdditiveManufacturing》,首次系统建立了“微结构设计-增材制造工艺-多物理场性能”的全链条理论框架。该研究突破了传统材料性能受限于本征特性的瓶颈,通过晶格拓扑优化实现了力学、声学
- 5.28 孔老师 nlp讲座
柠石榴
自然语言处理人工智能
本次讲座主要介绍了语言模型的起源、预训练模型以及大语言模型(需要闫老师后讲)等内容。首先,语言模型的起源可以追溯到语音识别中的统计语言模型,通过估计声学参数串产生文字串的概率来找到最大概率的文字串。然后,介绍了语言模型的基本概念,即给定一个文字串S,用P(w1,w2,…,WN)表示其概率。最后,提到了预训练模型在大语言模型中的应用,以及如何在语料库中解决条件概率稀疏的问题。1语言模型与条件概率估计
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方
信息与通信网络
----翻译自MazinAlalusi等人的文章摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集
- 【TTS回顾】深度解析VITS2,与VITS对比
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AIGC人工智能TTS语音合成
一、基本介绍VITS2是由SKTelecom团队提出的单阶段端到端语音合成模型,通过对抗学习机制和创新架构设计,在语音自然度、训练效率和多说话人适应性等方面实现突破。相较于传统两阶段流水线系统(文本→梅尔频谱→波形),其核心创新在于将时长预测、声学建模和波形生成整合到单一框架中。核心特性:单阶段端到端:消除传统系统的级联误差对抗训练策略:引入多周期判别器提升音质可扩展架构:支持单/多说话人、多语言
- 音频编解码-speex库的使用方法
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Speex是近年来开发出的一套功能强大的语音引擎,能够实现高质量和低比特率的编码。它不仅提供了基于码激励线性预测(CELP)算法的编/解码模块,而且在其最新发布的版本中还提供了声音预处理和声学回声消除模块,为保障IP网络中的语音通信质量提供了技术手段。此外,Speex还具有压缩后的比特率低(2~44kbps)的特点,并支持多种比特率。这些特点使得Speex特别适合VoIP的系统。虽然是开源的,但是
- Speex manul中文版
heeb123
语音处理inputpreprocessorfilterapifloatoutput
在VOIP的音频算法中,回音处理已经成为一个关系通话质量的主要问题。回声的产生在IP网络主要有两种:1.声学回声2.电路回声声学回声主要又分成以下几种:a)直接回声:由扬声器产生的声音未经任何反射直接进入麦克风b)间接回声:由扬声器发出的声音经过多次反射后,再进入Mic对于第二种回声,拥有多路径,时变性的特点.是比较难处理的.由于IP网络下的传输的延迟较大,而一般情况下,对于人耳,如果声音延迟达到
- 语音识别——语音转文字
张飞飞飞飞飞
语音识别语音识别xcode人工智能
SenseVoiceSmall阿里开源大模型,SenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。经过超过40万小时的数据训练,支持50多种语言SenseVoice专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别:采用超过40万小时数据训练,支持超过50种语言,识别效果
- 【ASR学习笔记】:语音识别领域基本术语
饭碗、碗碗香
语音识别人工智能学习笔记语音识别人工智能
一、基础术语ASR(AutomaticSpeechRecognition)自动语音识别,把语音信号转换成文本的技术。VAD(VoiceActivityDetection)语音活动检测,判断一段音频里哪里是说话,哪里是静音或噪音。AcousticModel(声学模型)将语音的“声音特征”映射成概率分布,用于判断每个语音片段对应的音素(发音单元)。LanguageModel(语言模型)通过统计词语出现
- 火山引擎RTC获得 ICASSP 2023回声消除挑战赛冠军
火山引擎视频云
音视频火山引擎实时音视频
在刚刚过去的ICASSP2023声学回声消除(AEC)挑战赛中,火山引擎RTC团队联合西北工业大学音频语音与语言处理研究实验室,在通用回声消除(Non-personalizedAEC)与特定说话人回声消除(PersonalizedAEC)两个赛道上荣获冠军,并在双讲回声抑制,双讲近端语音保护、近端单讲背景噪声抑制、综合主观音频质量打分及最终语音识别准确率等多项指标上显著优于其他参赛队伍,达到国际领
- 电商直播实时字幕生成:语音-视觉同步对齐技术详解与实战
燃灯工作室
Ai神经网络机器学习深度学习学习pytorch
一、技术原理与数学建模1.1多模态特征同步机制核心公式:声学特征提取:X_audio=CNN1D(MFCC(wav))视觉特征提取:X_vision=ResNet(frame)同步对齐:A=softmax((X_audioW_q)(X_visionW_k)^T/√d)案例:口红试色直播中,当主播拿起特定色号时,系统同步生成"#502豆沙色薄涂示范"的字幕。通过交叉注意力机制对齐唇部运动区域(视觉)
- AI玩具方案
sky丶Mamba
LLM人工智能
AI玩具及配套App的集成方案与成本优化建议结合海外市场特性、技术需求及成本控制,以下为分模块的部署策略及厂商推荐方案:一、技术架构拆分与部署策略1.语音转文字(STT)模块•推荐方案:购买云厂商API•优势:海外云服务商提供多语种支持(如英语、西班牙语、法语等),且具备成熟的噪声处理、远场识别能力,无需自研声学模型。•厂商推荐:◦GoogleCloudSpeech-to-Text:支持120+语
- 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?
- 音视频编解码——音频编解码格式AAC(Advanced Audio Coding)
墨影清泉
视频编解码音视频aac音频编解码
AAC(AdvancedAudioCoding)是一种广泛使用的音频编解码格式,它采用了先进的压缩算法,旨在提供更高的音频质量和更低的比特率。一、原理:AAC基于声学模型和感知编码原理,利用人耳对声音的感知特性,对音频信号进行压缩。它主要采用了以下技术:1、频域分析:将音频信号转换为频域表示,通常使用快速傅里叶变换(FFT)进行频谱分析。2、时频掩蔽效应:利用人耳的掩蔽特性,对较弱的信号在较强的信
- Android WebRTC AECM 声学回声消除
伊勇发Drake
AndroidWebRTCAECM声学回声消除【下载地址】AndroidWebRTCAECM声学回声消除`android-webrtc-aecm`是一个基于WebRTCAECM算法的Android声学回声消除库。该项目是对原始WebRTCAECM算法的改进版本,包含了一些错误修复和代码优化。通过JNI包装器,我们进行了一些重构,并清除了异常处理。此外,项目还配置了支持x64架构,现在它支持以下AB
- 一种发动机故障诊断方法该代码使用比较新颖的数据,数据文件为TDMS文件类型
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一种发动机故障诊断方法该代码使用比较新颖的数据,数据文件为TDMS文件类型主要算法:基于声学和振动信号的对称点模式(SDP)分析和图像匹配的发动机故障检测监测发动机在不同转速下的状态,数据集包括在1500、2000、2500和3000转速下采集的声学信号,共5种发动机工况:故障故障Normal(0)、稀薄燃烧工况Lean(1)、富氧燃烧工况Rich(2)、点火提前工况SparkAdvance(3)
- 让专业更轻盈,让启蒙更智能——特伦斯便携钢琴V30Pro
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在移动化音乐创作需求激增的当下,折叠钢琴领域迎来技术突破性迭代。特伦斯V30Pro通过软硬件协同创新,将专业演奏、智能教学与空间美学有机整合,为不同层级的音乐爱好者开辟了全新的创作维度。自主研发的TERENCEAUDIOC1芯片,可实时捕捉演奏力度、节奏偏差。采用第三代动态配重系统,每个琴键内置独立重力感应结构,独特的反馈机制模拟原声钢琴声学动态,琴键从低音区到高音区呈现精准反馈,不同的力度音色呈
- GB/T 25998-2020矿物棉装饰吸声板检测
Tongyongtest88
检测报告
矿物棉装饰吸声板是指以矿渣棉,岩棉和玻璃棉等为主要原料,经湿法或者干法工艺加工而成的装饰吸声板材,常用于改善建筑物的声学性能,分为湿法板和干法板。GB/T25998-2020矿物棉装饰吸声板检测项目:测试项目测试标准外观GB/T25998尺寸GB/T25998体积密度GB/T25998质量含湿率GB/T20313弯曲破坏载荷GB/T25998热阻GB/T10294燃烧性能GB8624降噪系数GB/
- 智能声学算法在MEMS硅麦传感器中的应用
华芯邦
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从智能音箱的语音唤醒到TWS耳机的降噪革命,MEMS硅麦传感器已成为消费电子与物联网的核心组件。面对庞大市场,技术壁垒高企的MEMS硅麦领域长期被国际巨头垄断。华芯邦作为国内首家实现全自主MEMS-IDM模式的企业,以独创的“晶圆级封装+AI声学算法”技术打破行业格局。本文深度解析全球十大MEMS硅麦厂家竞争力,并揭秘华芯邦如何通过三大技术突破改写国产传感器产业版图。一、MEMS硅麦技术全景:从声
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一、扩散模型原理1.核心思想扩散模型(DiffusionModels)通过逐步添加和去除噪声学习数据分布,核心分为两个过程:2.训练目标(简化损失函数)通过最小化预测噪声的均方误差:二、扩散模型实现(基于PyTorch)以MNIST手写数字生成为例,实现扩散模型:定义噪声调度:线性或余弦噪声计划构建UNet模型:预测每一步的噪声实现扩散过程:前向加噪与反向去噪训练与生成:从噪声生成图像三、代码实现
- 三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例
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三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例1.理论建模:三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成,其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算:未旋转椭球的局部密度张量(主轴对齐坐标系):ρell=[ρbase+f⋅Δρ⋅ab000ρbase+f⋅Δρ⋅ba000ρbase+f⋅Δρ⋅ca]\rho_{\text{ell}}=\begin{bmatri
- Spark-TTS:基于大模型的文本语音合成工具
CITY_OF_MO_GY
魅力语音语音识别深度学习人工智能
GitHub:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统,它利用大型语言模型(LLM)的强大功能进行高度准确和自然的语音合成;旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建,无需额外的生成模型,它不依赖于单独的模型来生成声学特征,而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 2024SCD中文期刊目录新增、剔除
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论文阅读
序号刊名ISSNCN是否新增25光学学报0253-223931-1252/O4新增30大学物理实验1007-293422-1228/O4新增34声学技术1000-363031-1449/TB新增41量子光学学报1007-665414-1187/O4新增49化学教学1005-662931-1006/G4新增53ChineseJournalofCatalysis0253-983721-1601/O6新
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST