- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容
GISer_Jinger
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以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
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系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【资源分享】外文文献检索网站
Bosenya12
资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
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扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
嵌入式开发项目
2025年嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
- PDF 的开发工具库: Adobe PDF Library
纸上笔下
AcroBatpdfadobeSDKAPI标准签名接口
AdobePDFLibrary是Adobe公司提供的一个软件开发工具包(SDK),它本质上是AdobeAcrobat的"无界面"版本,但功能更为强大。作为PDF处理领域的专业解决方案,它为开发者提供了创建、操作和管理PDF文档的全面能力。1many1many1manyAdobePDFLibrary+createPDF()+manipulatePDF()+extractData()+renderPD
- 国内Ubuntu访问不了github等外网
weixin_66009678
ubuntulinux运维
各位小伙伴们,大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net,对于github.com,在这个网站输入github.com,会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下:20.205.243.166git
- 0704-0706上海,又聚上了
GISer_Jinger
新浪微博前端
上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
- Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析
hiqex
ALfibfibonacci
版权声明:欢迎转载,但请注明出处,若有什么不对的地方,欢迎指正,https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样,截至现在,人么依然没有将之研究透彻,本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下:F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
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本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- 【scl】博图程序的导入和导出
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导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
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TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- STM32串口DMA方式向上位机连续发送接收数据
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目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
- 鸿蒙(HarmonyOS)性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南
愿天堂没有996
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LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时,分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等,协助开发者识别启动缓慢的原因。此外,Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能,方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
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斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- 小米手机录音文件位置
中少奇
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录音机的文件位置有两个地方,一个地方是\Android\data\com.android.soundrecorder\files另外一个地方\MIUI\sound_recorder
- 笔记本屏幕亮度忽明忽暗是怎么回事?
当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候,笔记本屏幕突然变暗,或者瞬间又变得刺眼,这不仅打断了你的专注,还可能对眼睛造成伤害。这种屏幕亮度的忽明忽暗,往往令人不悦,也引发了对电脑硬件或软件出现问题的担忧。那么,为什么会出现这种情况呢?更重要的是,我们该如何解决这一问题呢?在本文中,我将与大家分享笔记本屏幕亮度不稳定的可能原因及相应的解决方法,希望能够帮助你迅速恢复屏幕的正常亮度,让你的工作
- stm32开发板ADC和USART配置DMA循环模式的本质区别
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stm32嵌入式硬件单片机
USART的DMA配置成循环模式时发送会不停的传输数据,接收时只有有数据时才会传输,否则挂起等待。而ADC的DMA配置成循环模式时只有ADC转换完成后才会自动触发DMA传输,不是一直在传输。1.触发机制的差异USART(持续触发)USART的DMA传输由硬件事件持续驱动:发送时:当TX数据寄存器为空(TXE标志),DMA会立即填充新数据,形成不间断传输循环。接收时:当RX数据寄存器非
- HarmonyOS 生命周期详解:用三张图彻底搞懂 UIAbility、页面与组件的生命周期
作者:像素笔记|发布时间:2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表,深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制,涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践。同时提供高级场景管理方案、常见误区分析及实战级生命周期管理工具设计,助你打造高性能、高稳定性的HarmonyOS应用!一、三层生命周期结构图(图1)下图展示了HarmonyOS应用框架的
- .NET9 实现 JSON 序列化和反序列化(Newtonsoft.Json & System.Text.Json)性能测试
为了在.NET9平台上对比Newtonsoft.Json和System.Text.Json的序列化与反序列化的性能,我们可以使用BenchmarkDotNet来进行压测。目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化(Object-LevelSerialization)b.对象级别的反序列化(Object-LevelDeserialization)c.API响应级别的序列化(Ap
- .NET9 实现字符串拼接(StringConcatenation)性能测试
ChaITSimpleLove
.NET跨平台.netstring拼接字符串拼接性能测试BenchmarkTestcsharp
为了评估.NET9平台上使用C#中不同字符串拼接操作的性能表现,我们可以使用BenchmarkDotNet这一强大的开源库来构建科学且可重复的基准测试。BenchmarkDotNet能够自动处理诸如JIT编译、预热(Warm-up)、运行次数控制、统计误差分析等底层细节,确保测试结果具有高度准确性与可比性。在.NET9中,使用C#字符串拼接的常见方式包括:使用+运算符使用string.Concat
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号