- 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
- 【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
- 计算机模拟仿真技术是什么,仿真与模拟
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
- VAD入门(基于Python)
主要参考资料:在电脑上如何实现AEC回声消除,做个播放时,可以通过说话打断:https://blog.csdn.net/qq_41126242/article/details/145799439目录SileroVAD1.核心优势2.安装与依赖3.核心功能4.基础使用5.高级功能6.与WebRTCVAD的对比SileroVADSileroVAD是Silero语音模型系列中的语音活动检测(VAD)工具
- 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
kakaZhui
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
weixin_34402090
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
- WebRTC回声消除算法在Android平台上的应用
bluesky_everyday
webrtcandroidAECaudio
WebRTC回声消除算法在Android平台上的应用WebRTC的回声消除算法包括AEC、AECM(即AECMobile)。使用AEC时,可以启用估计延时不确定性(DelayAgnostic)的DA-AEC算法。在Android设备上,我尝试了DA-AEC。DA-AEC正确工作时,回声消除效果很明显,但不正确工作时,就有回声消除不掉的情况了。在查找过程中,发现了chromebug系统中关于Andr
- 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
ktBwcmbF
程序人生
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
telunsidianziqin
postman
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
科技
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
- PyTorch 深度学习实战(27):扩散模型(Diffusion Models)与图像生成
进取星辰
PyTorch深度学习实战机器学习人工智能
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
斡旋小羊
机器学习算法人工智能
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
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
----------------
- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D