- 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
人工智能
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
- 使用mondorescue将本机linux centos 7服务器制作成光盘
wuxianfeng1987
Linux
准备重新训练声纹识别,数据集增加了10来G,原来的4台设备完全不够用啊,然后就准备把公司淘汰的i3i5笔记本拿来加入集群,如何快速搭建环境呢,直接将配置好的备份成ios,然后安装,接下来记录下整个流程,感觉以后会用到。步骤:1、wgetftp://ftp.mondorescue.org/centos/7/x86_64/mondorescue.repo[注意要选择ftp下的centos,不然依赖包下
- 教你windows下配置java环境变量&idea配置maven库(标贝科技)
DataBaker标贝科技
常用工具java语音识别人工智能
配置java环境变量+idea配置maven库(标贝科技)前言配置环境变量是小伙伴们入坑的第一步,本文将一步一步详细介绍,保证大家都能够看懂!!!顺便介绍下:我们是一家致力于智能语音交互的AI公司,我们提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音复刻、声音转换等技术产品供小伙伴们测试调用,感兴趣的,第三部分有详细说明!!!!!一、配置java环境变量下载jdk地址:https://www.oracle
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro