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骚火棍
人生苦短我用Pythonlibrosa
librosa语音信号处理模块参考链接:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11561355.html
- 嵌入式人工智能实验方向
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
AI深度学习理论与实践研究音频算法设计研究开发音频算法人工智能神经网络
加我微信hezkz17进嵌入式人工智能研究开发交流答疑群。1可在stm32,esp32,NXP,arduino,树莓派上部署人工智能模型,图像理解,图像分类。2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法,降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN,或者采用开源的嵌入式机器学习,嵌入式深度学习,嵌入式神经网络开源sdk,移植,部署到MCU或者SOC,
- 操作系统复习总结——文件管理
是dream
操作系统操作系统文件管理
博客主页:是dream系列专栏:深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录:但愿每次回忆,对生活都不感到负疚。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️目录一、文件管理概述1、文件基本概念(1)定义(2)基本调度单位(3)文件结构2、文件控制块与索引节点(1)文件属性(2)文件控制块(FCB)(3)索引结点3、文件的操作(操作系统向上提供哪些功能?)4、文件保护(1)加以控制
- 频谱细化-----CZT算法介绍及MATLAB实现
YHCANDOU
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CZT变换采用FFT算法可以很快算出全部N点DFT值,即Z变换X(z)X\left(z\right)X(z)在Z平面单位圆上的全部等间隔取样值。实际中,也许不需要计算整个单位圆上Z变换的取样,如对于窄带信号,只需要对信号所在的一段频带进行分析,这时希望频谱的采样集中在这一频带内,以获得较高的分辨率,而频带以外的部分可不考虑,或者对其他围线上的Z变换取样感兴趣,例如语音信号处理中,需要知道Z变换的极
- MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩
哥廷根数学学派
信号处理小波分析图像处理语音识别人工智能
语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支,这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代,随着近六十年来的不断发展,己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息,语音增强算法一般被归类为两类,一类是无先验信息的语音增强算法,另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中,比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子
- 深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境(以YOLOv5环境搭建为例)2023.9.26最新
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深度学习环境搭建深度学习pytorchYOLO
博客主页:是dream系列专栏:深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录:要有最朴素的生活和最遥远的梦想,即使明天天寒地冻,山高水远,路远马亡。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言相信大家在搭建自己的深度学习环境时总会遇到各种问题,特别是小白。记得第一次配置自己的深度学习环境时,什么anaconda、pytorch,我都不知道这些东西是干嘛的,就知道一个YOLO,
- 音视频开发成长之路与音视频知识总结
徐福记456
音视频开发音视频开发基础音视频进阶成长音视频工作方向音视频开源库流媒体协议与音视频书籍
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中,音视频扮演着越来越重要的角色,比如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。因此,从事音视频是一件比较有意义的事情,机遇与挑战并存。本文将从几个维度进行介绍:音视频开发基础、音视频进阶成长、音视频工作方向、音视频开源库、流媒体协议与书籍。目录一、音视频开发基础1、音频基础2、通用基础
- 音频筑基:巴克谱和梅尔谱辨析
来知晓
语音处理音视频
音频筑基:巴克谱和梅尔谱辨析是什么深入了解相关参考在音频信号处理中,巴克谱和梅尔谱是我们经常遇到的概念,也是语音处理中常用到的频域特征,这里谈谈自己对它们的理解。是什么巴克谱又称BarkSpectrum,梅尔谱又称MelSpectrum,其中异同梳理如下:相同点:Bark谱和Mel谱都是将线性频谱映射到非线性谱上的表征,根据不同频带的感知能力来划分,但它们的核心思想不同。这两种谱都是语音信号处理中
- 基于sy3130光感入耳检测功能成功实现
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音频算法设计研究开发算法
基于sy3130光感入耳检测功能成功实现是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)?可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务,+群赠送语音信号处理降噪算法,蓝牙耳机音频,DSP音频项目核心开发资料,1芯片介绍2电路实现3寄存器列表
- 低信噪比环境下的语音端点检测
jUicE_g2R
经验模态分解EMD语音识别语言信号处理低信噪比matlab
端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法1端点检测1-1定义定义:在存在背景噪声的情况下检测出语音的起始点和结束点(这里的重点是噪声环境下语音信号的处理)1-2应用需求应用于语音信号处理:语音增强、语音识别、编码和传输需求是:人们希望在远场或者嘈杂的环境中也能用语音控制智能设备,因
- 【Matlab语音加密】语音信号加密解密(带面板)【含GUI源码 181期】
Matlab佛怒唐莲
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一、代码运行视频(哔哩哔哩)【Matlab语音加密】语音信号加密解密(带面板)【含GUI源码181期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理(第3版)[M].清华大学出版社,2019.[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社,2019.[3]李波,张晓力,石旭.基于Matlab的语音信号加密处理[J].信息
- 【Matlab语音处理】汉宁窗FIR陷波滤波器语音信号加噪去噪【含GUI源码 1711期】
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- 语音信号处理共振峰
H_uer
语音信号处理基础
窄带语谱图和宽带语谱图首先,什么是语谱图。最通常的,就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的,是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”,顾名思义,带宽小,则时宽大,则短时窗长,窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”,正好相反。至于“横竖条纹”,窄带语谱图的带宽窄,那么在频率上就“分得开”,即能将语音各次谐波“看得很清楚”,即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
- 语音信号处理-基本概念(二):音频通道数、采样频率、采样位数、采样个数(样本数)、一帧音频的大小、每秒播放的音频字节大小、一帧的播放时长、音频重采样
u013250861
Audio音视频语音识别人工智能
对于下面data和linesize的解释(参考下面3.4中的av_samples_alloc_array_and_samples函数说明):data是通道的意思,例如双通道,data[0]代表左声道,data[1]代表右声道。linesize为采样个数的最大大小字节空间。例如aac,64位,双通道,则对于交错模式最大为:linesize=2x1024x8=16384。此时也是一个音频帧的大小。对于
- 用Matlab进行语音信号处理
后端架构小白
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用Matlab进行语音信号处理语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支,主要涉及语音信号的采集、压缩、去噪、降噪等处理。Matlab是一个强大的数学计算工具,也是语音信号处理中常用的工具之一。本文将介绍如何使用Matlab对语音信号进行采集、去噪和压缩处理。语音信号采集语音信号采集需要使用麦克风或其他音频输入设备。在Matlab中,可以使用audiorecorder函数进行音频采集。下面的代码演
- 语音信号处理——噪声抑制
DEDSEC_Roger
信号处理音频
简介噪声抑制技术用于消除背景噪声,改善语音信号的信噪比和可懂度,让人和机器听的更清楚常见的噪声种类:人声噪声、街道噪声、汽车噪声噪声抑制方法的分类:按照输入通道数分:单通道降噪、多通道降噪按照噪声统计特性分:平稳噪声抑制、非平稳噪声抑制按照降噪方法分:被动降噪、主动降噪下面介绍的方法用于单通道的、被动的、平稳噪声抑制MinimaControlledRecursiveAveraging(MCRA)传
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智慧医疗探索者
AI数字人技术音视频处理信号处理语音识别librosa
1librosa介绍Librosa是一个用于音频和音乐分析的Python库,专为音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)社区设计。自从2015年首次发布以来,Librosa已成为音频分析和处理领域中最受欢迎的工具之一。它提供了一套清晰、高效的函数来处理音频信号,并提取音乐和音频中的信息。Librosa在音乐和音频分析方面提供了强大而灵活的工具,适用于从基础研究到实
- 如何理解短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)
林深迷了鹿
语音信号处理语音识别机器学习人工智能
因为最近一直在学习语音信号的处理,看了HaythamFayek的一篇博客后关于什么是傅里叶变换感到很迷惑,所以就专门写下一篇文章,整理一下我从网页上搜集的内容。短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform,STFT)是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类,其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度.实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长
- HMM(Hidden Markov Model)详解——语音信号处理学习(三)(选修一)
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- RNN-T Training,RNN-T模型训练详解——语音信号处理学习(三)(选修三)
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参考文献:SpeechRecognition(option)-RNN-TTraining哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记AlignmentTrain-8-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、如何将Alignment概率加和对齐方式概率如何计算概率加和计算原理概率加和计算方式二、RNN-T的模型训练模型训练思路偏微分计算-1-展开变形偏微分计算-
- Alignment of HMM, CTC and RNN-T,对齐方式详解——语音信号处理学习(三)(选修二)
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参考文献:SpeechRecognition(option)-AlignmentofHMM,CTCandRNN-T哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记Alignment-7-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、E2E模型和CTC、RNN-T的区别E2E模型的思路CTC、RNN-T模型的思路二、待解决的问题三、对齐方式介绍四、穷举方式穷举HMM穷举C
- 数字图像处理(1):灰度直方图、直方图均衡化处理(入门必看)
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数字图像处理图像处理
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- 快速调用百度AI开放平台的API,以OCR通用文字识别为例(封装函数进行连续调用)
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博客主页:真的睡不醒系列专栏:深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录:闲看花开,静待花落,冷暖自知,干净如始。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️目录一、司机与售票员进程同步问题二、PA、PB、PC合作解决文件打印问题三、多个生产者和多个消费者问题四、放水果吃水果问题五、读者写者问题六、哲学家吃饭问题一、司机与售票员进程同步问题问题描述:在公共汽车上,司机和售票员的
- 如何快速搭建一个大模型?简单的UI实现
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项目开发星火大模型对话框UI设计
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- A2B master配置32通道传输数据超带宽了,如何解决?
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是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)?可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务,+群赠送语音信号处理降噪算法,蓝牙耳机音频,DSP音频项目核心开发资料,A2Bmaster配置32通道,超带宽了,如何解决?如果A2BMaster配置了32个通道,并且超过了带宽限制,你可以尝试以下几种解决方案:减少通道数量:将通道数量从32个减少到适当的数量,以确保不超过系统的带宽限制。
- 基于DSP/SOC音乐灯效系统设计方法
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信号处理音频人工智能算法
音乐灯效系统设计方法是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)?可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务,+群赠送语音信号处理降噪算法,蓝牙耳机音频,DSP音频项目核心开发资料,三种方法:(1)MIC采集音乐信号变化,(2)直接获取SPK模拟音频信号处理
- 基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪(附带Matlab源码)
代码创造之旅
matlab语音识别人工智能Matlab
基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪(附带Matlab源码)在语音信号处理中,噪声是一个常见的问题,它会降低语音信号的质量和可理解性。为了提高语音信号的清晰度和减少噪声的影响,可以使用低通滤波器进行信号的加噪与去噪处理。本文将介绍基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪的原理,并提供相应的Matlab源码。加噪处理在语音信号加噪处理中,我们可以使用低通滤波器来滤除高频噪声成分,从而提高信号的质量。以下是基
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
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XML 基础
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SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
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AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
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活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
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):
《Java性能优化权威指南》