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编程大乐趣
iPhoneXSMax上的Siri没反应怎么办?苹果手机无法使用嘿Siri解决方法。Siri已经成为iPhone上必不可少的智能语音助手,提供了很多便利,但是Siri突然不工作没有响应应该如何解决呢?检查网络连接如果收到「抱歉,我无法连接到网络」或「请您稍后再试」的提示,请确保设备已经连接至互联网并重试。确认已开启Siri前往「设置」-「Siri与搜索」,确保「听取嘿Siri」、「按下主屏幕按钮使
- iPhone升级iOS 16后Siri无法正常工作怎么办?3种解决办法
丰科软件
iosiphonexcode
最近,部分iPhone用户反馈升级到iOS16后,Siri和键盘听写功能无法正常工作。如果你的iPhone在更新到iOS16后也遇到了Siri无法使用的问题,可以尝试以下3种解决办法。一、更改Siri的声音打开iPhone的【设置】,向下滚动并点击【Siri与搜索】,轻点【Siri语音】,将Siri的声音更改为不同的变体或声音。二、将Siri使用的语言更改为不同的语言如果更改Siri的声音不起作用
- OpenCV 基础模块 Python 版
ice_junjun
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- 逆向爬虫-筑基篇-第二层-壹-计算机网络和因特网-008
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逆向爬虫计算机网络网络
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- 目前常用的机器视觉工具库总结,选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。
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以下是常用机器视觉工具的总结,包括它们的特点、优点、缺点和是否付费:1.Halcon特点:由MVTec公司开发,专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点:高性能,适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面(HDevelop),用户友好。支持多种硬件设备(如相机、采集卡)。缺点:付费:价格较高,适合企业级用户。开放性较低,定制化能力有限。学习曲线较高,文档复杂。是否付
- Deepseek 个性化决策输出
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Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达
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语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域,仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息,语音识别若能对情感进行识别与表达,将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨,了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
- 基于Streamlit实现的音频处理示例
大霸王龙
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基于Streamlit实现的音频处理示例,包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能,整合了多个技术方案:一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx二、完整示例代码importstreamlitasstfromaudio_recorder_stre
- SenseVoice 部署记录
安静六角
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最近试用了SenseVoice(阿里团队开源的语音转文字)效果可以,可以本地部署,有webui界面,测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda,这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境:condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
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目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
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导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
带娃的IT创业者
AI大模型趣味实战人工智能flask前端
《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 《数字时代的职场暗战:下班后的消息该不该回?》
玩转数据库管理工具FOR DBLENS
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一、赛博朋克式职场:永不熄灭的手机屏幕凌晨1点,手机屏幕在床头柜上第7次亮起,弹出的消息提示像一把悬在空中的达摩克利斯之剑——市场部总监在项目群@全体成员核对数据,客户发来20条59秒的语音方阵。这种场景已成为当代职场人的集体记忆:某招聘平台数据显示,78%的职场人遭遇过非工作时间工作消息轰炸,其中32%因此产生焦虑症状。当钉钉提示音成为新的"午夜凶铃",微信对话框化作24小时待命的电子镣铐,我们
- GPT-4o mini TTS:OpenAI 推出轻量级文本转语音模型!情感操控+白菜价冲击配音圈
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花️“声优连夜转行送外卖!OpenAI新模型每分钟语音成本仅9分钱”大家好,我是蚝油菜花。当同行还在用机械音合成器折磨听众时,这个AI怪物已
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
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思维导图gpt-4
AI脑图除了对文本、网页链接和文件生成思维导图外,现在也支持了对语音和B站视频的内容识别,并自动生成思维导图。语音生成思维导图直接发送语音:对AI脑图公众号直接发送语音(如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略),AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件:支持多种音频格式,上传完成后AI脑图会识别音频内容,然后提炼内容关键信息、结构化梳理,并生成思维导图,同时也可以下载识别好的
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啥都鼓捣的小yao
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Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
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syfirst1111
图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- OpenCV图像处理基础2
指尖下的技术
OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- 文本转语音常用的几个python库
天蓝海乡
python开发语言人工智能nlp语音识别
在Python编程领域,文本到语音(Text-to-Speech,TTS)的转换是一个常见的需求,尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。以下是几个流行的Python库,它们可以帮助开发者实现文本到语音的转换,并且有的可以将转换后的语音保存为MP3文件。gTTS(GoogleText-to-Speech)gTTS是一个依赖于Google的文本转语音API的Python库。它能够将文本转换为自然听起
- python之pyttsx3实现文字转语音播报
l8947943
python问题语音识别人工智能pyttsx3python朗读
1.pyttsx3是什么pyttsx3是Python中的文本到语音转换库,可以实现文本的朗读功能。2.pyttsx3的安装pipinstallpyttsx33.pyttsx3的demoimportpyttsx3pyttsx3.speak("Areyouok?")pyttsx3.speak("最近有许多打工人都说打工好难")戴上耳机直接跑即可。是不是很简单!那如果我们想对读音的速率,中英文问题进行自
- Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件
定星照空
python
Pyttsx3库介绍pyttsx3库是一个功能强大且使用方便的Python本地文本转语音库。它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件,也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时,还可以调整语音播报的语速、音量和音色。安装与基本使用安装:cmd命令行中执行pipinstallpyttsx3。基本使用示例:importpyttsx3#初始化语音引擎engine
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装
adkjcbqvblq
adobephotoshopui
获取安装包https://pan.baidu.com/s/1NLUthiAyC2chlSEwbf1LRQ?pwd=4ppq1.起源与发展1.1初试啼声AdobePhotoshop的历史可以追溯到1987年,当时由托马斯·诺尔(ThomasKnoll)和他的兄弟约翰·诺尔(JohnKnoll)共同开发。托马斯在父亲的帮助下,开始了图像处理的编程尝试。他们的初始产品是一个用于Mac系统的程序,最初名为
- GStreamer —— 3.2、Qt+GStreamer+OpenCV制作图像处理播放器(对每帧图像处理),支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等(可跨平台,附源码)
信必诺
GStreamerQtGStreamerQt
运行效果 介绍 本项目是一个结合了Qt、GStreamer和OpenCV的跨平台图像处理播放器项目。该
- 人脸识别的一些代码
饿了就干饭
CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、(详解)opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图(这个看着写的挺好的)6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
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Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1