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在当今数字化时代,AI语音助手已成为我们生活和工作中的得力伙伴。无论是苹果的Siri、亚马逊的Alexa,还是国内的小爱同学、小度等,它们能轻松执行指令,如查询天气、播放音乐,甚至陪我们聊天解闷。但你是否想过,这些语音助手是如何听懂我们的话语,又如何给出恰当回应的呢?今天,就让我们深入探索AI语音助手背后的技术原理。自动语音识别(ASR):让机器“听懂”人类语言自动语音识别(AutomaticSp
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1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- Coze扣子专业版计费规则调整一览
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就在今晚(2025-01-24),扣子更新了专业版的计费规则更新时间:2025年2月中旬主要更新内容:新增扣子资源包,原智能体资源包、大模型资源包下架。专业版用户每日赠送500资源点(仅限当日有效),可抵扣智能体调用费用和模型调用费用语音识别API、语音合成API、实时音视频SDK全面开放,无需申请即可使用更新详解:智能体资源包、大模型资源包下架处理,剩余资源用量使用完毕后,不支持续费。新增扣子资
- Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音识别输入
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前言FastGPT默认使用了OpenAI的LLM模型和语音识别模型,如果想要私有化部署的话,可以使用openai开源模型Whisper。参考文章《openai开源模型Whisper语音转文本模型下载使用》FastGPT接入本地AI语音TTS首先打开one-api网址添加一个自定义渠道设置BaseUrl、模型、鉴权等信息BaseUrl为你部署本地语音识别web项目baseurl,图标上的是以我写的开
- 【拥抱AI】如何实现AI外呼通话,并与客户达成确认
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人工智能人工智能
实现AI外呼通话并与客户达成确认涉及多个技术组件和步骤。以下是一个基本的流程和技术方案,仅供参考。1.技术选型与准备主要技术组件语音识别(ASR):将客户的语音转换为文本。自然语言处理(NLP):理解和生成自然语言对话。语音合成(TTS):将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API:用于发起和管理电话呼叫。数据库:存储客户信息、通话记录等数据。业务逻辑层:处理对话管理和决策逻辑。2.系统架构
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
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华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- AI外呼机器人:营销新利器还是骚扰电话的升级版?
yoloGina
客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好,这里是XX房产,最近有购房需求吗?""您好,您最近有种牙需求吗?"相信很多人都接到过类似的营销电话,而电话那头,很可能已经不是真人,而是AI外呼机器人。近年来,AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势,迅速在电销行业普及,成为企业营销的"新宠"。据统计,2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元,预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码
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SenseVoiceSenseVoice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)。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。pip安装pipinstallmodelscopepipinstallfunasrpi
- SenseVoice 实测,阿里开源语音大模型,识别效果和效率优于 Whisper,居然还能检测掌声、笑声!5分钟带你部署体验
AI码上来
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前段时间,带着大家捏了一个对话机器人:手把手带你搭建一个语音对话机器人,5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)其中语音识别(ASR)方案,采用的是阿里开源的FunASR,这刚不久,阿里又开源了一个更强的音频基础模型,该模型具有如下能力:语音识别(ASR)语种识别(LID)语音情感识别(SER)声学事件分类(AEC)声学事件检测(AED)传送门:https://github.com/FunAudio
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
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本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- 人工智能到底是什么?
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人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。以下是关于人工智能的具体介绍:定义-从技术角度:人工智能是让计算机系统具备像人类一样的感知、学习、推理、决策等能力,通过算法和数据使计算机能处理和理解各种复杂信息,如语音识别系统能听懂人类语言并转化为文字。-从学科交叉角度:人工智能融合了计算机科学、控制
- Android系统开机时间优化-实践篇(一)
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Android系统开机时间优化目录背景正文优化内容小结产品功能:高清大屏、多路摄像头、蓝牙、WIFI、4G无线网络、收音机、语音识别等等。背景主芯片是多核处理器,高版本Android系统,启动时间相比android4.x的十几秒慢很多。优化前的状态:处理前已被优化的内容有:裁剪多余的原生apk和资源文件、部分耗时动作等,并修改log输出等级。这种情况下,启动时间,想比原生系统有较大改善,但不够理想
- 第二章:12.3 建立表现基准
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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
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
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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
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
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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
- 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
- WhisperX:革命性的自动语音识别工具
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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
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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
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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
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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
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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
- python录音pyaudio_python调用pyaudio使用麦克风录制wav声音文件的教程
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python录音pyaudio
python的pyaudio可以进行录音,播放,生成wav文件等等,WAVE是录音时用的标准的WINDOWS文件格式,文件的扩展名为WAV,数据本身的格式为PCM或压缩型,属于无损音乐格式的一种。在我们研究语音识别,自然语言处理的过程中,常常会使用到它,比如我们调用百度语音识别所以我们首先研究一下pyaudio库的安装与使用。安装:pipinstallpyaudio调用pyaudio使用麦克风录制
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引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
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1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- 【鸿蒙开发】第二十四章 AI - Core Speech Kit(基础语音服务)
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目录1简介1.1场景介绍1.2约束与限制2文本转语音2.1场景介绍2.2约束与限制2.3开发步骤2.4设置播报策略2.4.1设置单词播报方式2.4.2设置数字播报策略2.4.3插入静音停顿2.4.4指定汉字发音2.5开发实例3语音识别3.1场景介绍3.2约束与限制3.3开发步骤3.4开发实例1简介CoreSpeechKit(基础语音服务)集成了语音类基础AI能力,包括文本转语音(TextToSpe
- 语音识别(Speech Recognition) 原理与代码实例讲解
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解语音识别作为人工智能领域的重要分支之一,近年来取得了显著的进步,尤其是在深度学习技术的推动下。它在智能家居、车载系统、智能客服等领域有着广泛
- AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP开发攻略:功能、架构、合规
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今天,笔者将从功能设计、系统架构、合规要求等方面,深入解析AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP的开发攻略,助力企业快速布局智慧医疗赛道。一、AI智慧医疗系统的核心功能要开发一款成熟的智慧医疗系统,必须具备以下几个关键功能模块:远程问诊与在线会诊语音/视频问诊:支持医生与患者远程实时沟通,结合AI语音识别和自然语言处理(NLP),实现病情描述、智能分析与自动记录。多方会诊:支持多名专家同时参与,为
- 多模态大模型:技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用
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多模态大模型:技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。其中,多模态大模型(Multi-ModalLargeModel)以其强大的跨模态理解和融合能力,成为当下人工智能技术发展的热点。传统的单一模态大模型,如BERT、GPT等,尽管在各自模态上有着卓越的表现,但在处
- 为什么线下面试越来越流行了?
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不知道大家有没有发现,最近在找工作时,越来越多的公司开始要求必须线下面试了,例如,深信服:例如,华为:还有公司在发布招聘信息时也明确写明了“只能线下面试”:那背后的原因究竟是啥呢?原因一:作弊成本越来越低AI的诞生确实提供了很多便利,但也有人和团队利用AI来搞一些非正当的产品,例如AI面试辅助工具,它大概是这样的:面试官上远程问问题,这边的AI面试辅助工具通过语音识别很快就能找出正确的答案,让远程
- 微软文本转语音和语音转文本功能更新,效果显著!
wuhanwhite
pythonmicrosoftai人工智能TTSazurepython
今天我要和大家分享一个新功能更新——微软的文本转语音和语音转文本功能。最近,微软对其AI语音识别和语音合成技术进行了重大升级,效果非常好,现在我将分别为大家介绍这两个功能。先来听下这个效果吧微软文本转语音和语音转文本功能更新文本转语音文本转语音(Text-to-Speech,TTS)是一种将文本信息转换为自然听起来的语音的技术。微软的文本转语音功能提供了多种语言和语音选项,支持多种平台和设备,使得
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
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&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">