- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 多模态AI声纹特征处理与多模态生物识别系统
一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
- 【Python】AudioFlux:音频与音乐分析的利器
@技术无疆
Pythonpython音视频机器学习深度学习神经网络人工智能自然语言处理
AudioFlux是一个专为音频和音乐分析、特征提取设计的开源Python库。它支持广泛的音频处理功能,包括特征提取、音高检测、时频分析、谱图处理等。这些功能被广泛应用于机器学习、深度学习、信号处理等领域,特别是对于音乐信息检索(MIR)、音频分类、语音增强等任务极为有效。⭕️宇宙起点AudioFlux核心功能1.时频分析与谱图提取2.特征提取3.音乐信息检索(MIR)4.多维度的变换与算法支持频
- 双麦克风降噪仿真matlab程序
资深码侬
MATLAB-仿真模型matlab语音识别开发语言
双麦克风降噪仿真matlab程序程序带一个29页8400多字的报告,报告内容完整。使用RLS算法,仿真模拟主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声,实现语音增强,得到清晰的语音信号。文章目录**MATLAB代码:双麦克风降噪仿真****报告大纲(29页,8400字)****第1章引言****第2章理论基础****第3章系统设计****第4章MATLAB仿真****第5章实验结果与分
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩
哥廷根数学学派
信号处理小波分析图像处理语音识别人工智能
语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支,这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代,随着近六十年来的不断发展,己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息,语音增强算法一般被归类为两类,一类是无先验信息的语音增强算法,另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中,比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子
- Ambiq推出语音增强人工智能以消除物联网应用中的噪声
希尔贝壳AISHELL
智能语音人工智能物联网
超低功耗半导体解决方案供应商Ambiq®推出了其最新产品——神经网络语音增强器(NNSE),并已将该方案加入到neuralSPOT的(开源模型)ModelZoo中。这一高度优化过的AI模型可以高效实时地将背景噪声从设备对话中去除,从而在嘈杂的环境中实现清晰的语音捕获。与所有AmbiqModelZoo组件一样,NNSE包含脚本和工具,可帮助开发人员向其应用程序添加语音去噪功能。它还包含一个简单的图形
- 低信噪比环境下的语音端点检测
jUicE_g2R
经验模态分解EMD语音识别语言信号处理低信噪比matlab
端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法1端点检测1-1定义定义:在存在背景噪声的情况下检测出语音的起始点和结束点(这里的重点是噪声环境下语音信号的处理)1-2应用需求应用于语音信号处理:语音增强、语音识别、编码和传输需求是:人们希望在远场或者嘈杂的环境中也能用语音控制智能设备,因
- 语音技术的未来:识别更精准、应用更丰富!
virtaitech
人工智能gpu算力语音识别
引言随着科技的飞速发展,语音技术正迅猛进步,为我们的生活带来了全新的体验。ICASPP国际会议作为语音领域的重要盛会,汇聚了众多专家学者,展示了语音处理与识别技术的最新进展。本文将结合近年ICASPP上的最新进展和各大知名语音技术公司产品探讨这些技术点,从语音识别、语音增强、语音风格迁移到语音情感识别等多个方向,展望语音技术的未来,并深入探讨GPU算力在这一领域的重要作用。1.语音识别的进步ICA
- 转载_关于AEC算法的几点思考
williamwanglei
音频
一年前我剖析过开源的AEC算法,文章链接是语音增强和语音识别;时隔这么长时间,再过来看这个算法,略有体会,以下有几点个人思考:AEC算法的主要目的是自身音源消除,对于手机或者pc这类的通话场景,这类场景和音响场景稍有差异,两者遇到的主要问题会有些差异;对于视频通话这类场景,两个通信终端的时钟偏斜和漂移是不定的,而音箱场景这个是可以在硬件上加以解决的,但是音箱场景的非线性失真却比通信场景严重的,功率
- 麦克风阵列入门
孤芳剑影
信号与系统算法
文章引注:http://t.csdnimg.cn/QP7uC一、麦克风阵列的定义所谓麦克风阵列其实就是一个声音采集的系统,该系统使用多个麦克风采集来自于不同空间方向的声音。麦克风按照指定要求排列后,加上相应的算法(排列+算法)就可以解决很多房间声学问题,比如声源定位、去混响、语音增强、盲源分离等。二、麦克风指向性麦克风的方向性是指麦克风可以接收到语音的方向。声音可以从不同的方向传达到麦克风,麦克风
- 麦克风阵列技术 三 ( 声源定位 波束形成 去混响 麦克风阵列结构设计 声学结构确认流程)
sxau_zhangtao
人机语音交互人工智能声学结构确认流程声源定位波束形成去混响麦克风阵列结构设计
麦克风阵列技术麦克风阵列技术详解声源定位延时估计角度计算波束形成波束形成模型波束形成基本理论去混响麦克风阵列结构设计声学结构确认流程紧接上一个博客文章,此为第三部分。上一部分见:麦克风阵列技术二(自动增益控制自动噪声抑制回声消除语音活动检测)麦克风阵列技术详解声源定位麦克风阵列可以自动检测声源位置,跟踪说话人,声源定位信息既可以用于智能交互,也可以用于后续的空域滤波,对目标方向进行语音增强。利用麦
- AliOS Things 声源定位应用演示
xstardust
开发框架与中间件算法函数
摘要:1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集成和功能演示。1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集
- AliOS Things声源定位应用演示
阿里云云栖号
云栖社区算法开发框架与中间件
1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集成和功能演示。声源定位算法本案例集成了STMicroelectronics的Acoustic_SL声源定位算法。Acoustic_SL是STMicroelectronics开发的声源定位算法,支持XCORR、G
- 深度学习音频降噪
mingqian_chu
#音频部分深度学习音视频人工智能
原文出自语音算法组添加链接描述这是AI降噪的第二期,上一期我们介绍了AI降噪的N种数据扩增方法,这一期我们介绍下AI降噪的一些损失函数。降噪,或者语音增强,经过近50年的研究发展,涌现出了很多优秀的降噪算法,从最简单的谱减法,到维纳滤波,再到子空间的方法以及基于统计模型的MMSE估计器,然而传统信号处理的降噪算法在imcra-omlsa出现之后发就展趋于平缓。在2014年中科大的徐博士用DNN直接
- PotPlayer降噪处理和人声增强
CJCChester
音视频
很多本地录屏视频,比如老师网课的录屏,会把电脑自己的声音也录下来,听着很烦躁,下面是我自己用potplayer播放视频时的一些处理。F5打开配置→声音→关闭规格化、晶化→关闭混响,打开降噪,门限自选→语言/同步/其他打开语音增强→均衡器→选择极端降噪(但是声音会变小很多)或者超高音,并打开superEQ均衡2022.12.11补充对极端降噪后,声音变小,有三种处理方式:PotPlayer设置里调节
- 语音增强的算法及应用
渣渣威的仿真秀
算法
语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音,主要目标是提高语音质量和可懂度。这一领域的发展历程相当丰富,多年来,学者们一直在努力寻求各种优良的语音增强算法。在近年的研究中,各种语音增强方法不断被提出,如基于小波变换的方法,基于人耳掩蔽效应的方法,基于听觉屏蔽的语音增强算法,基于最小均方误差MMSE-LSA语音增强算法,谱减法等,这些方法奠定了语音增强理论的基础并使之逐渐走向成熟。一、主要
- 深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
音频信号处理神经网络算法
加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署项目一科大讯飞经验在Matlab平台上实现广义旁瓣消除器(GSC),最小方差无失真响应(MVDR)等波束形成算法,同时分析它们的效果在Liu**台上跑通语音增强试试处理框架R
- 【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第二十六期】Mon, 16 Oct 2023
hitrjj
SoundaudioPapers人工智能智能声学计算机声学声音生成声音异常检测语言增强
AI视野·今日CS.Sound声学论文速览Mon,16Oct2023Totally7papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersLow-latencySpeechEnhancementviaSpeechTokenGenerationAuthorsHuayingXue,XiulianPeng,YanLu现有的基于深度学习的语音增强主要采用数据驱动的方法,利用大量具有各种噪
- 深入剖析iLBC 解码器原理
Audio_Wang
iLBC/iSACSpeechSignalProcessingcodec
继续学习iLBCCodec...一、iLBC解码器的流程如图1是没有丢帧情况下的iLBC解码流程,当解码端收到Payload时,首先从bitstream里面解析出解码所需要的参数。这里的解码参数从LPC开始,然后是重建起始状态,接下来的subframe重建与编码时的顺序一致,通过解码三级形状/增益矢量并且相乘再叠加在一起就得到了重建的残差信号。然后进入语音增强模块,提高语音信号的周期性,最后再经过
- 本周 AI 新闻报道:多个大厂发布了重大更新
天地会珠海分舵
人工智能chatgptOpenAiAdobeFireflyGoogle
AdobeMax大会上,Adobe发布了多项使用AI的新功能。其中最重要的是全新的FireflyImage2图像生成模型,可以生成逼真的人像;Illustrator中的文本到向量图功能,允许通过文字提示生成可编辑的矢量图形;Premiere中推出一键去除填充词的语音增强等功能,这些新功能极大地提升了用户的内容创作效率。Google宣布在搜索结果中推出直接生成图像的功能,用户只需在搜索框中输入文字提
- 基于PSD-ML算法的语音增强算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#视频语音算法matlabPSD-ML语音增强
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述1.加窗处理:2.分帧处理:3.功率谱密度估计:4.滤波处理:5.逆变换处理:6.合并处理:5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022A3.部分核心程序.................................................................
- Interspeech 2023 | 火山引擎流媒体音频技术之语音增强和AI音频编码
字节跳动技术团队
火山引擎音视频人工智能
背景介绍为了应对处理各类复杂音视频通信场景,如多设备、多人、多噪音场景,流媒体通信技术渐渐成为人们生活中不可或缺的技术。为达到更好的主观体验,使用户听得清、听得真,流媒体音频技术方案融合了传统机器学习和基于AI的语音增强方案,利用深度神经网络技术方案,在语音降噪、回声消除、干扰人声消除和音频编解码等方向,为实时通信中的音频质量保驾护航。作为语音信号处理研究领域的旗舰国际会议,Interspeech
- ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
字节跳动技术团队
人工智能语音识别计算机视觉深度学习
动手点关注干货不迷路背景介绍实时音视频通信RTC在成为人们生活和工作中不可或缺的基础设施后,其中所涉及的各类技术也在不断演进以应对处理复杂多场景问题,比如音频场景中,如何在多设备、多人、多噪音场景下,为用户提供听得清、听得真的体验。作为RTC方案中不可或缺的技术,语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进,利用AI技术,可以在语音降噪、回声消除、干扰人声消除等方面实现更
- THUHCSI人机语音交互实验室9篇论文被语音旗舰国际会议INTERSPEECH录用
语音之家
智能语音交互
2023年ISCA国际语音通讯学会年会(2023AnnualConferenceoftheInternationalSpeechCommunicationAssociation,INTERSPEECH2023)将于2023年8月20日-24日在爱尔兰都柏林召开,清华大学人机语音交互实验室(THUHCSI)将在本次会议上发表9篇论文。这些论文涉及语音合成、语音识别、语音增强、语音分离、视频配音等多个
- AliCloudDenoise 语音增强算法,助力实时会议系统进入超清音质时代
简介:近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有75%为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要。作者|七琦审校|泰一前言在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境、瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战。
- 我去,这是什么黑科技!用信号处理方法抑制瞬态噪声
语音之家
智能语音科技信号处理
对于语音增强来说,噪声一般可以分为稳态噪声(如白噪声)和瞬态噪声(有的地方也叫非稳态噪声,如键盘声)。如果对语音降噪有一定了解的读者会知道,一般的信号处理方法对稳态噪声比较有效,可以参考WebRTCANR流程解析,然而对于瞬态噪声,由于噪声变换较快,噪声估计算法没办法准确跟踪到噪声的变化,因此一般采用基于深度学习的方法对瞬态噪声进行抑制,可以参考DNN单通道语音增强。但是,有没有可能使用信号处理来
- K210开发实例-I2S播放音频
视觉&物联智能
物联网全栈开发实战单片机嵌入式硬件物联网K210边缘计算
I2S播放音频I2S播放音频1、I2S介绍2、I2S驱动API介绍3、I2S播放PCM数据3.1直接播放生成的Sine波形数据3.2使用DMA传输音频数据1、I2S介绍K210内置音频总线共有3个(I²S0、I²S1、I²S2),都是MASTER模式。其中I²S0支持可配置连接语音处理模块,实现语音增强和声源定向的功能。下面是一些共有的特性:总线宽度可配置为8,16,和32位每个接口最多支持4个立
- 《SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network》论文阅读
qq_46079584
音视频其他
本文的作者是SantiagoPascual,AntonioBonafonte,JoanSerra。研究动机目前语音增强的技术都是用在频谱域上或者高维特征上,这样的话,大多数的音频处理会受到噪声环境数量的限制并且依赖一阶统计特征。为了解决这些问题,深度网络是可以从大型的数据集上学习到复杂的映射。本论文中,提出了增强GAN网络,名叫SEGAN,它是直接用时域的波形当作输入送入到网络当中去的,在看不见的
- 设计一款数字助听器可能需要用到以下音频算法
周龙(AI湖湘学派)
音视频
设计一款助听器可能需要用到以下音频算法:1响度补偿算法:助听器可能需要根据用户的听力损失情况调整不同频率范围内的增益,以提供个性化的听力补偿。这可以通过基于用户配置或自适应算法的频率响应调整来实现。2噪声抑制:用于减少环境中的噪声干扰,使用户能够更清晰地听到所需的声音。3压缩扩展:使用动态范围压缩和扩展技术,使较弱的声音更易于听到,同时限制过高音量的出现。4麦克风阵列方向性处理:语音增强算法,利用
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,