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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
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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”?
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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
AI大模型应用工坊
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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
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- 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
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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
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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
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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
人工智能
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
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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
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p