- 行业洞察 | 你的耳机能进行骨传导声纹识别吗?
Magic Data
机器翻译人工智能
随着人工智能的发展,对于声纹识别很多人已不陌生。声纹识别是将声信号转换成电信号,再通过计算机进行识别。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而银行交易时则需要确认技术。此前小米推出的降噪耳机4Pro采用了骨声纹降噪的方式,支持通话降噪功能。其实骨声纹早在2020年就装载在华为FreeBuds3上发行过。但很多人依然不知道何为骨声纹识别?骨声纹识别之于我们普通的
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- YeAudio音频工具的介绍和使用
夜雨飘零1
语音音视频语音识别pythonffmpeg
夜雨飘零音频工具这款Python音频处理工具功能强大,支持读取多种格式的音频文件。它不仅能够对音频进行裁剪、添加混响、添加噪声等多种处理操作,还广泛应用于语音识别、语音合成、声音分类以及声纹识别等多个项目领域。安装使用pip安装。pipinstallyeaudio-U-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(推荐)使用源码安装。gitclonehttps
- 音频播放器
最美下雨天
验证的例子:打印ffmpeg支持的所有解码器,解码音视频、字幕image.pngimage.png在声纹识别中,为了满足对不同采样率的要求,常需要对语音进行重采样。重采样即将原始的采样频率变换为新的采样频率以适应不同采样率的要求。image.pngimage.pngJNI在加载的时候会自动调用这个方法image.png什么是重采样呢?就是我们要播放的音频数据的编码格式不一样,比如说采样率、采样位数
- ABeam×StartUp丨ABeam旗下德硕管理咨询(深圳)新创部门拜访「声扬科技」,解密声音的秘密
陵门检录
科技
随着人工智能的快速发展,音频处理、语音分析、声纹识别等技术的应用也日益扩充至各个方面,这些技术不仅是前沿领域的高新科技,也与我们的生活息息相关。近日,ABeam旗下德硕管理咨询(深圳)有限公司(以下简称“ABeam-SZ”)新创部门一行拜访了深圳声扬科技有限公司(以下简称“声扬科技”),深入了解音频处理、语音分析和声纹识别技术的发展近况及在各行业的应用,在未来可行性等方面进行交流探讨,并结合ABe
- 2023年12月27日学习记录_加入噪声
郭小儒
每日学习总结学习python人工智能
目录1、今日计划学习内容2、今日学习内容1、addnoisetoaudioclipssignaltonoiseratio(SNR)加入additivewhitegaussiannoise(AWGN)加入realworldnoises2、使用kaggel上的一个小demo:CNN模型运行时出现的问题调整采样率时出现bug3、明确90dB下能否声纹识别4、流量预测3、实际完成的任务1、今日计划学习内容
- 声纹识别_加入噪声
郭小儒
声纹识别机器学习人工智能学习语音识别
目录1、addnoisetoaudioclipssignaltonoiseratio(SNR)2、加入additivewhitegaussiannoise(AWGN)1.howtogenerateAWGN2.AWGN的频率分析3.加入噪声3、加入realworldnoises1、addnoisetoaudioclips学习如何将噪声加入到audiodata中,后续可以将不同SNR的噪声加入原始信号
- 声纹识别资源汇总(不断更新)
郭小儒
声纹识别学习pandaspython语音识别深度学习机器翻译
目录一、任务说明二、指标三、声纹识别研究现状四、数据集开源(1)VoxCeleb:(2)WSJandLibriSpeechCorpus(3)VOiCESDataset(4)EnglishMulti-speakerCorpusforVoiceCloning五、开源代码1、Alize2、MSRIdentityToolkit3、d-vector4、LSTMwithGE2Eloss5、y-vector调研
- 2023年12月20日学习总结
郭小儒
学习数据库
今日todolist:学习kaggle中storesales中的dartforcasting大概搜集一个声纹识别的报告(老师给的新项目)学习时不刷手机okkkkkkkkkkkkkk开始目录1.时间序列预测-acompleteguide(1)时序预测有三条规则:(2)时序数据timeseriesdata的组成(3)分析的流程1.importlibraries2.导入数据并且初步查看数据3.EDA:e
- 基于d-vector的声纹识别(作为初学者的小总结)
郭小儒
声纹识别python人工智能
基于d-vector的声纹识别(作为初学者的小总结)——2023年12月22日目录基于d-vector的声纹识别(作为初学者的小总结:wink:)——2023年12月22日0、简要介绍1、数据data2、数据预处理3、数据增强dataaugmentation(1)增加白噪声addingwhitenoise(2)更改音高changingpitch(3)增加背景噪声4、创建模型0、简要介绍目的是使用d
- 音频特效生成与算法 3
_Rye_
音频技术音视频语音识别人工智能
15|AI变声:音频AI技术的集大成者AI技术在音频领域发展十分迅速。除了之前介绍的降噪、回声消除以及丢包补偿等方向可以用AI模型来提升音质听感之外,AI模型还有很多有趣的应用。其中比较常见的有ASR(AutomaticSpeechRecognition)可以理解为语音转文字,TTS(TextToSpeech)文字转语音和VPR(VoicePrintRecognition)声纹识别等。在之前说的音
- Speaker Verification,声纹验证详解——语音信号处理学习(九)
LotusCL
声音信号处理学习信号处理学习语音识别人工智能
参考文献:SpeakerVerification哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记声纹识别-16-知乎(zhihu.com)(2)MetaLearning–Metric-based(1/3)-YouTube如何理解等错误率(EER,EqualErrorRate)?请不要只给定义-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、Introduction模型的简
- 最强大脑第二场战平听音神童!百度大脑小度声纹识别技术解析
付江
百度人工智能
日前,继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后,在上周五晚上,百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷,双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥(王昱珩)宣布再度出山,将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。本轮题目规则为:从“千里眼”到“顺风耳”,节目组将第二场比赛范围划定在“听”的
- 2023CPEM电力人工智能大会,联丰迅声斩获“声纹识别技术创新奖”
科技赋能生活
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没有什么能够阻挡人类对美好未来的向往。11月的贵阳,秋色宜人,天高水远。电力大咖齐聚美丽的林城,聚焦电力人工智能高质量发展之路,碰撞创新智慧,畅想绿色未来。2023年11月3日,第4届电力人工智能大会暨第2届电力行业数字化转型大会在贵州贵阳圆满落下帷幕。本届大会由CPEM全国电力设备管理网、国家能源智能电网(上海)研发中心、复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心、中国电子劳动学会双碳和能源创新工作
- 说话人识别声纹识别CAM++,ECAPA-TDNN等算法
loong_XL
深度学习语音识别
参考:https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=speaker-verification&type=audiohttps://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker/blob/main/requirements.txt单个声纹比较可以直接modelscope包运行frommodelscope.pipel
- 基于深度学习的语音识别系统构建
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
音频算法设计研究开发语音识别人工智能信号处理
加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑(课题组)项目内容:1.语音识别系统构建:负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建,包括训练数据的搜集与处理,模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等;2.声纹识别系统构建:使用cnn+aam-softmax的模型结构提取说话人声纹特征(embedding),然后在声纹库内进行声纹相似度的检索匹配;3.语种识别算法:使用类似声纹识别
- 多分类loss学习记录
weixin_43870390
分类学习数据挖掘
这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。扩展资料1扩展资料2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax:基于softmax加入了margin,Wx改写为||w||||x||cos(角度),将角度变为了m角度A-softmax:a=Angular,归一化||w||为1,b=0,W*x变成了cos(theta),只优化角度AM-
- 进阶课1——声纹识别
AI 智能服务
AI训练师人工智能语音识别深度学习人机交互搜索引擎
声纹识别是一种生物识别技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认两种技术。该技术通过将声信号转换成电信号,再使用计算机进行识别,不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术,例如在缩小刑侦范围时可能需要辨认技术,而在银行交易时则需要确认技术。1.概述2.声纹识别原理声纹识别的技术原理可以分为两个主要步骤:特征提取和模式匹配(模式识别)。在特征提取阶段,声纹识别系统会提取并选择对说话人的声纹具有
- 声纹识别与声源定位(一)
shadowismine
语音识别
针对目前智能计算机及大规模数据的发展,依据大脑处理语音、图像数据方法的deeplearning技术应运而生。deeplearning技术是应用于音频信号识别,模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中,运用deeplearning进行音频数据的特征提取和训练,将大幅度提高音频信号识别的准确性。首先看下Speakerrecognition声纹识别,声纹是由人类的“发音机理”所产生的,
- 声纹识别与声源定位(二)
shadowismine
语音识别
一、引言什么是声源定位(SoundSourceLocalization,SSL)技术?声源定位技术是指利用多个麦克风在环境不同位置点对声信号进行测量,由于声信号到达各麦克风的时间有不同程度的延迟,利用算法对测量到的声信号进行处理,由此获得声源点相对于麦克风的到达方向(包括方位角、俯仰角)和距离等。当谈及到声源定位,我们很容易联想到人耳定位,人的单耳和双耳都具有定位的能力。在单耳定位中,耳廓各部位会
- 一种基于语音识别的防溺水系统的技术背景
李姝瑶
语音识别人工智能
基于语音识别的防溺水系统是利用语音识别技术来实现对水中人员溺水情况的检测和预警。语音识别技术是计算机科学中的一个分支,主要用于将人类语音转化为文本或命令,并进行计算机处理。在基于语音识别的防溺水系统中,通常会使用语音识别软件来实现对语音的识别和转化,并通过计算机算法分析语音特征,来判断水中人员是否有溺水的风险。为了提高系统的准确性,通常还会使用其他技术来帮助识别和分析水中人员的声音,比如声纹识别技
- 样本量极少如何机器学习?看看这篇Few-Shot Learning综述
人工智能与算法学习
python神经网络机器学习人工智能深度学习
1.样本量极少可以训练机器学习模型吗?在训练样本极少的情况下(几百个、几十个甚至几个样本),现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现,用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求(单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景),Few-ShotLearning(小样本学习
- 机器学习 同样数量样本和目标_样本量极少如何机器学习?Few-Shot Learning概述
士节
机器学习同样数量样本和目标
1.样本量极少可以训练机器学习模型吗?在训练样本极少的情况下(几百个、几十个甚至几个样本),现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现,用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求(单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景),Few-ShotLearning(小样本学习
- ICASSP 2023说话人识别方向论文合集
语音之家
智能语音人工智能
今年入选ICASSP2023的论文中,说话人识别(声纹识别)方向约有64篇,初步划分为SpeakerVerification(31篇)、SpeakerRecognition(9篇)、SpeakerDiarization(17篇)、Anti-Spoofing(4篇)、others(3篇)五种类型。本文是ICASSP2023说话人识别方向论文合集系列的最后一期,整理了SpeakerRecognitio
- 指纹、刷脸多灾多难,声纹识别能否崛起成为新主流?
Daffodil_51e5
姓名:李沂配19021210904转载自:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1651976625619916831&wfr=spider&for=pc【嵌牛导读】:人们较为熟悉的识别技术就包括有指纹识别和人脸识别,它们广泛应用于手机解锁、移动支付、交通乘坐、安防门禁等场景之中,给人们带来了不少便利。不过,由于安全性方面的问题,当前两者的日子却并不好过。基于声纹识别独特
- 基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统
夜雨飘零1
语音PaddlePaddle深度学习paddlepaddle人工智能声纹识别深度学习
前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFaceLoss,ArcFaceloss:AdditiveAngularMarginLoss(加性角度间隔损失函数),对应项目中的AAMLo
- 基于Pytorch实现的声纹识别系统
夜雨飘零1
语音Pytorch深度学习pytorch人工智能python声纹识别深度学习
前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFaceLoss,ArcFaceloss:AdditiveAngularMarginLoss(加性角度间隔损失函数),对应项目中的AAMLo
- NeMo 声纹识别VPR-实战
wxl781227
ASR实战人工智能声纹识别声纹验证
声纹识别(VPR),生物识别技术的一种,也称为说话人识别,是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息,从应用上看,可分为:说话人辨认(SpeakerIdentification):用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的,是“多选一”问题;说话人确认(SpeakerVerification):用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的,是“一对一判别”问题。本文主要是识别两个声音是否为同一个人。应用场景
- 怎样用声纹识别,提升智能硬件产品的用户体验?-转
生活的探路者
一、背景当前智能硬件产品中,最耀眼的莫过于百箱大战的智能音箱、百“机”争鸣的智能机器人,这些智能语音产品已逐渐走进百姓的视线中。在智能音箱市场中,且不说国外的AmasonEcho和GoogleHome,仅在国内,去年双十一,天猫精灵99元跳楼价卖了一百万台,还有铺天盖地而来的小爱同学、叮咚音箱、小雅同学、出门问问等。今年,百度推出比天猫精灵还低10元的小度智能音箱,仅卖89元,烧钱大战一个比一个狠
- 使用tensorflow和densenet神经网路实现语谱图声纹识别,即说话人识别。
zhigongjz
神经网络CNN卷积TensorflowDensenet语谱图声纹识别
介绍本文介绍一种使用tensorflow框架和densenet神经网路实现声纹语谱图识别算法,即说话人识别。本文侧重一种解决方案的思路,仅做了小批量数据的简单验证,收敛效果良好,还没有做大量数据集的验证,后期会做一些实际的验证,请持续关注。如果乐意与我交流,文章后面有联系方式,随时欢迎。代码地址码云:https://gitee.com/lizhigong/VoiceprintRecognition
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>