- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 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
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
给生活加糖!
热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- CAP与BASE:分布式系统设计的灵魂与妥协
后端java分布式
CAP理论CAP理论起源于2000年,由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在分布式计算原理研讨会(PODC)上提出,因此CAP定理又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem)2年后,麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch发表了布鲁尔猜想的证明,CAP理论正式成为分布式领域的定理。简介CAP也就是Consistency(一致性)、Availability(可用性
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)
Catformon
python开发语言
ChatTTS是一个文本转语音的开源项目,短短2周左右的时间,在GitHub上已经斩获了24.4k的Star!官网:https://chattts.com/zh开源地址:https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTSChatTTS在线网页Demo:https://huggingface
- 一文带你了解人工智能:现状、应用、变革及未来展望
空青726
人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 通义模型Prompt调优的实用技巧
大模型实战
prompt
1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
- 多开工具与语音识别技术的融合与创新
程序员
多开工具与语音识别技术的融合与创新摘要:随着科技的不断进步,多开工具和语音识别技术的融合与创新正在为我们的日常生活带来更加便利和高效的体验。本文将探讨多开工具和语音识别技术的结合,以及这种融合与创新对于各行业的影响和发展。引言:在数字化时代,多开工具和语音识别技术是两个独立发展的领域。多开工具是一种能够使用户同时运行多个应用程序的软件,而语音识别技术则是通过将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术
- 神级Office插件——不坑盒子
不坑老师
wordexcelmicrosoftpowerpointwps
不坑盒子是一款专为提升办公效率而设计的Office和WPS插件。它通过提供自动化、一键操作等功能,帮助用户在工作中更加轻松自如。该插件支持多种实用功能,如文档模板管理、批量处理文档、智能排版、数据提取与分析等,并且兼容Windows7以上操作系统,以及Office2010及以上版本和WPS非阉割版。不坑盒子的特点包括但不限于:一键排版功能、一键删除、一件替换、图片处理、仿写功能、稿子模板等。此外,
- 鸿蒙开发:文本合成语音
前言Android开发的同学都知道,在Android当中,实现一段文字合成语音播放,可以使用系统提供的对象TextToSpeech来很快的实现,如果不用系统自带的,也可以使用三方提供的,比如讯飞的语音合成等等,总之,实现起来多种多样,那么,在鸿蒙当中,如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢,其实也是非常的简单,因为鸿蒙当中也有textToSpeech。实现步骤第一步:创建引擎得到文本转语音类
- 【开发日志】数字人+LLM:从概念到实现的全程记录!
AI大模型-王哥
大模型学习大模型教程大模型人工智能LLM数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合,所以文章尽可能完整的介绍,项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境:CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示:WebRTC项目整体架构
- 麒麟990和麒麟8000哪个好
m0_50613577
智能手机
麒麟8000是华为针对中高端市场推出的一款5G芯片,支持卫星通信技术,可以通过北斗、GPS、GLONASS等卫星系统进行定位和导航,也可以通过北斗、天通等卫星系统进行语音和短信通信,为用户提供更广阔的联网空间。我买的华为手机就是活动时抢购的便宜了好几百太给力了http://www.adiannao.cn/dy麒麟990的处理器架构更加先进,采用2+2+4的CPU架构,包括两个主频为2.86GHz的
- linux中流设备_设备端SDK(Linux)文档
知酒僧
linux中流设备
设备端SDK(Linux)文档更新时间:2019-03-1421:55:00功能描述摄像头直播:支持RTMP推流,当前视频支持H264,音频支持G711a以及AAC_LC格式.存储卡录像查看:将存储在SD卡等外存中的录像文件推到服务端,支持seek到指定位置操作.语音对讲:与App端建立双向语音通道,设备端采集录音并实时发送至App端,同时接收到App端发送的语音进行播放.拍照:抓拍当前摄像头画面
- WhisperX:革命性的自动语音识别工具
孔秋宗Mora
WhisperX:革命性的自动语音识别工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX项目介绍WhisperX是一个开源的自动语音识别(ASR)项目,由m-bain开发。该项目基于OpenAI的Whisper模型,通过引入批量推理、强制音素对齐和语音活动检测等技术,实现了高达70倍的实时转录速度,并提供了准确的单词级时间戳和说话人识别功能。Whis
- 深入理解npm:从入门到精通
brrdg_sefg
npm前端node.js
1.npm简介npm(NodePackageManager)是Node.js生态系统中的核心组件,它不仅是一个包管理器,还是一个强大的开发工具和庞大的开源社区。自2010年首次发布以来,npm已经成为世界上最大的软件注册表,拥有超过100万个包,每周下载量超过数十亿次。1.1npm的历史和发展npm由IsaacZ.Schlueter创建,最初是为了简化Node.js模块的安装过程。随着时间的推移,
- WebP2P+自研回音消除:视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用
Likeadust
音视频p2pWebP2Pwebrtc
随着移动互联网时代的到来,手机端的扬声器大多采用外置设计,且音量较大。在这种情况下,扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉,从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用,但也带来了更复杂的音频处理挑战。回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号,并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术:自适应滤波器:通过实时调整滤波器
- 【前端开发学习笔记17】使用ai
wei387245232
学习笔记
AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物(接受):语音识别,人脸识别,无人驾驶,智能机器人...(包括ChatGPT也是研发了多年的产物)AI本质是智能工具(认识):人工智能辅助,可以提升效率,但不具备思想意识,无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人:但一定会衍生出新的职业方向,逆水行舟,不进则退,学会拥抱变化ChatGPT的基本使用-Prompt优化AI互动中容易出现的问题AI
- 使用Python和Discord API进行数据提取和分析
scaFHIO
python开发语言
在本文中,我们将深入探讨如何使用Python和DiscordAPI来提取和分析Discord数据。我们将涵盖从数据下载到具体实现的每一个步骤,并提供实际可运行的代码示例。技术背景介绍Discord作为一个广受欢迎的VoIP和即时消息社交平台,允许用户通过语音通话、视频通话、文本消息以及其他媒体和文件进行互动。无论是私人聊天还是作为"服务器"的社区讨论,Discord以其便捷性和强大的功能赢得了大量
- 语音app系统软件源码开发搭建新手启蒙篇
山东布谷科技官方
语聊源码语音app源码语音系统开发
在移动互联网飞速发展的今天,语音app已经成为人们生活中不可或缺的一部分。无论是语音聊天、语音助手还是语音直播,这些应用都给我们的生活和工作带来了极大的便利和精神娱乐。对于想要进入这个领域的新手来说,了解语音app系统软件源码的开发搭建过程是至关重要的。本文将为你提供一个全面的启蒙指南,帮助你迈出这关键的第一步。语音App系统软件源码开发和搭建配置流程涉及多个环节,包括需求分析、技术选型、系统设计
- cnn以及例子
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cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 物联网智能语音控制灯光系统设计与实现
木燚垚
物联网
背景随着物联网技术的蓬勃发展,智能家居逐渐成为现代生活的一部分。在众多智能家居应用中,智能灯光控制系统尤为重要。通过语音控制和自动调节灯光,用户可以更便捷地操作家中的照明设备,提高生活的舒适度与便利性。本文将介绍一个基于STM32单片机、ESP8266Wi-Fi模块和机智云平台的物联网智能语音控制灯光系统,能够自动调节灯光亮度、通过语音指令控制灯光的开关状态,并通过云平台远程控制灯光。系统方案硬件
- 20250213 隨筆 雪花算法
靈臺清明
XdClass雪花算法
雪花算法(SnowflakeAlgorithm)雪花算法(Snowflake)是Twitter在2010年開發的一種分布式唯一ID生成算法,它可以在高併發場景下快速生成全局唯一的64-bit長整型ID,且不依賴資料庫,具備有序性、低延遲、高可用性等特性。1.雪花算法ID結構雪花算法生成的ID是一個64-bit(8字節)長整型數字,其組成結構如下:0|41bit时间戳|10bit机器ID|12bit
- WebRTC与EasyRTC:开启智能硬件音视频通讯的全新旅程
EasyNVR
EasyRTCwebrtc智能硬件音视频网络视频监控安全
在当今数字化时代,音视频通讯技术正以前所未有的速度革新着我们的生活与工作方式。WebRTC与EasyRTC作为这一领域的佼佼者,正携手为智能硬件的音视频通讯注入强大动力,开启全新的篇章。一、WebRTC与智能硬件融合的崭新趋势WebRTC技术,凭借其无需插件或额外软件即可实现点对点实时通信的卓越优势,已然成为视频会议、语音通话及文件共享等众多领域的宠儿。如今,它更是泛娱乐直播、在线教育及远程会议等
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
Ash Butterfield
nlp自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- uniapp语音时的动态音波的实现
雾眠气泡水@
uni-app
一、实现效果该文做出来的效果:图片中的音波是动态的二、实现代码将它写为一个组件,方便之后用。命名为“audioWave.vue”.audio-wave{position:absolute;left:0;top:50%;transform:translateY(-50%);width:100%;height:40rpx;display:flex;align-items:center;justify-
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu