- 【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络
文章是关于GaN增强模式晶体管(enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs)在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。文章由QingyunXie等人撰写,发表在《AppliedPhysicsLetters》上,属于(Ultra)Wide-bandgapSemiconductorsforExtremeEnvironmentElectronics特刊。标题与作者标题:
- 基于讯飞星火的语音问答
哎呦☞ᨐ
语音识别人工智能语言模型文心一言opencv
一.简介项目基于讯飞星火api作为核心能力并在其中搭载了WebSpeechAPI中的webkitSpeechRecognition对象来实现语音转文字的功能和TTS(Text-to-Speech):通过调用百度TTSAPI将文本转换成语音,使机器人能够“说话”。实现了语音输入,语音输出的对话形式。实现方法:后端基于python的flask框架,前端使用了html+css并用AJAX通过XMLHtt
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
鱼弦
人工智能时代pytorch人工智能python
基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别(SpeechEmotionRecognition,SER)是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术,通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心:自动识别客户情绪,提供有针对性的服务。智能语音助手:提升人机交互体验,更加智
- sap 一代增强_SAP增强Enhancement
weixin_39958025
sap一代增强
第一代:基于源码增强(子过程subroutine)第一代增强基于源代码,是SAP提供的一个空代码的子过程。在这个子过程中用户可以添加自己的代码,控制自己的需求。这类增强集中在一些文件名倒数第二个字符为Z的包含程序中。一般是以UserExit_打头的子过程,因此形象地称其为用户出口。用户出口Include在SAP标准程序的源代码里,可以说是源代码的一部分,更改用户出口就相当于更改SAP标准程序,是需
- C#实现语音合成播报器——基于System.Speech的语音交互方案,在windows上实现语音播报指定文本
WangMing_X
C#实现各种功能工具集语音识别c#语音播报
——基于System.Speech的语音交互方案,在windows上实现语音播报指定文本一、语音合成播报应用场景语音合成播报器广泛应用于以下领域:工业控制:生产线异常报警、设备状态实时播报(如网页4中的WinCC语音报警插件)智能服务:医院叫号系统、银行排队提醒、智能客服应答信息播报:新闻阅读、天气预报、交通信息发布(如网页7的腾讯云语音应用)教育辅助:电子教材朗读、语言学习发音纠正物联网设备:智
- 【智能客服】智能客服的核心技术-对话系统
姚瑞南
智能客服人工智能自然语言处理chatgpt
目录一、基本概念二、对话系统的应用场景三、对话系统的常见构建方式四、一般架构AutomaticSpeechRecognition(ASR)NaturalLanguageUnderstanding(NLU)DialogueManagement(DM)NaturalLanguageGeneration(NLG)基于模板基于统计一、基本概念对话系统:与真人进行对话的系统。这里首先用案例介绍一下对话系统的
- 呼叫智能体:AI时代下的智能交互革命
MARS_AI_
人工智能自然语言处理信息与通信nlp
在人工智能技术高速发展的今天,呼叫智能体(CallAgent)正成为企业服务升级的核心引擎。它不仅是传统呼叫中心的智能化延伸,更是融合语音克隆、多语种交互、智能体编排等前沿技术的综合解决方案。本文将从技术原理、行业挑战、应用场景三个维度,解析这一突破性技术。一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型(如VITS、FastSpeech2),系统可克隆特定人声音色,结合大语言模型生
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- VOSK语音识别工具包使用教程
邴联微
VOSK语音识别工具包使用教程voskVOSKSpeechRecognitionToolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/vosk1.项目介绍VOSK是一个开源的语音识别工具包,旨在提供高效的语音识别解决方案。VOSK基于大规模信号数据库概念,通过音频指纹技术进行语音识别。它支持多种语言,并且可以在不同的硬件平台上运行,包括Android和Linu
- 使用Python和Vosk库实现语音识别
车载testing
python语音识别开发语言
使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
- VBA第十四期 一个有声音的进度条
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数据库java服务器
用窗口制作的进度条虽然直观,但有一个缺点就是窗口必须设置为非模态,这样就导致如果想让程序后台运行的同时完成其它工作时程序会报错。下面的实例是在工作之余想到的一个有趣的尝试,就是用Application.Speech.Speak这个调用嵌入到循环里面,同时通过状态栏显示完成情况,两者结合就可以达到进度条效果。PrivateSubCommandButton3_Click()Dimrw,cl,rw1,d
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑
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深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎,基于深度学习技术,致力于提供准确、可扩展且易于集成的解决方案。该项目的目标是打破现有的语音识别壁垒,使开发者能够轻松构建支持语音的应用,推动人机交互进入新的时代。技术分析基于Baidu的DeepSpeec
- 看黑客如何远程黑掉一辆汽车 - BlackHat 2015 黑帽大会总结 day 1
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移动开发javascriptshellViewUI
蒸米·2015/08/0616:290x00序今天是BlackHat2015第一天,九点钟开场。开场介绍是由BlackHat创始人JeffMoss讲的。随后又请来了Stanfordlawschool的JenniferGranickz做了keynotespeech。随后就开始BlackHat的正会了,因为BlackHat是9个分会场同时进行,所以我们只能挑一些比较感兴趣的演讲去听。0x01ANDRO
- 【洛谷入门赛】B4011 speech 202407 场
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题解算法数据结构c++笔记c语言学习windows
题目大意一共有mmm种语言,第iii种语言的语法数量为aia_iai。一共有nnn个居民,第iii个居民使用的语言为bib_ibi。假设语言iii使用的人数为cic_ici,求出第一个最大的ai×cia_i\timesc_iai×ci。思路首先,我们要输入nnn、mmm、数组aaa、数组bbb。这道题我们不知道的东西是ccc数组,那我们就要去求得它。要怎么去求呢?注意到题目给了我们一个bbb数组,
- RealtimeSTT:实时语音转文本的开源神器,轻松实现高效语音处理
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【开源系列】语音识别开源
在语音技术飞速发展的时代,实时语音转文本(Speech-to-Text,简称STT)技术已逐渐成为语音助手、在线会议记录、字幕生成等应用的核心功能。今天要为大家推荐的是一款开源的实时语音转文本工具——RealtimeSTT,它功能强大且易于集成,为开发者提供了快速构建实时语音处理应用的能力。项目地址:GitHub-RealtimeSTT一、什么是RealtimeSTT?RealtimeSTT是一款
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- ABAP 关于通过使用BAPI创建销售订单(抬头信息中:含增强字段)
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ABAP技术
通过bapi函数创建销售订单,并更新增强字段1,为构造增强字段(BAPE_VBAK,BAPE_VBAKX,VBAK,VBAKKOM,)2,增强标准程序:将增强的字段赋给标准程序(FV45KFAK->FV45KFAK_VBAK_FUELLEN_VBAKKOM->vbak_fuellen_vbakkom)ENHANCEMENT1ZSD_SAPFV45K."activeversion*创建销售订单时候,
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
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
- 鸿蒙开发:文本合成语音
前言Android开发的同学都知道,在Android当中,实现一段文字合成语音播放,可以使用系统提供的对象TextToSpeech来很快的实现,如果不用系统自带的,也可以使用三方提供的,比如讯飞的语音合成等等,总之,实现起来多种多样,那么,在鸿蒙当中,如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢,其实也是非常的简单,因为鸿蒙当中也有textToSpeech。实现步骤第一步:创建引擎得到文本转语音类
- RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models
UnknownBody
RAGforLLMMultimodal语言模型机器学习人工智能
本文是LLM系列文章,针对《REALM:RAG-DrivenEnhancementofMultimodalElectronicHealthRecordsAnalysisviaLargeLanguageModels》的翻译。REALM:RAG驱动的通过大语言模型增强多模态电子健康记录分析摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验设置6实验结果7结论摘要多模态电子健康记录(EHR)数据的集成显著提高了
- GaussianSpeech:音频驱动3DGS Avatar
AIGC探路者
音视频3d科研计算机视觉数字人3D视觉talkinghead
本文介绍了GaussianSpeech,这是一种从语音合成高保真度的个性化三维人类头部虚拟形象动画序列的新方法。为了捕捉人类头部的表达性和细节特征,包括皮肤皱褶和更细致的面部动作,文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合,以创建逼真且时间上连贯的运动序列。作者提出了一种基于3DGS的紧凑高效的虚拟形象表示方法,该方法根据表情生成依赖颜色,并利用皱纹和基于感知的损失来合成面部细节,包括不同表情下出现的
- TTS(Text-to-Speech)文本转语音技术导论
「已注销」
音频
加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)一TTS技术原理?TTS(Text-to-Speech)技术是一种将文本转化为语音的技术,它基于语音合成技术,将输入的文字信息转换为自然流畅的语音输出。TTS技术的原理可以分为以下几个步骤:1文本处理:首先,输入的文本会经过文本预处理,包括拼写纠正、断句、词性标注等操作。这些操作旨在提高后续步骤的处理效果。2文本分析:接下来,
- 【鸿蒙开发】第二十四章 AI - Core Speech Kit(基础语音服务)
鸿蒙程序媛
鸿蒙理论知识学习harmonyos
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
AI天才研究院
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
- 深入探索TTS:一个强大的深度学习文本转语音工具包
Nifc666
深度学习人工智能
TTS简介:开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。作为一个功能强大且经过实战检验的项目,TTS为研究人员和开发者提供了先进的语音合成能力。自发布以来,TTS在GitHub上已获得超过33,000颗星,成为该领域最受欢迎的开源项目之一。TTS的目标是为语音合成任务提供高性能的深度学习模型。它不仅包含了多种先进的文本到语音
- Speechify: 在线文本转语音(TTS)网站
Mr.长安
AIGC产品合集人工智能语音识别
【产品介绍】Speechify是一个基于人工智能技术的在线文本转语音(TTS)网站,可以让用户把任何文本转换成自然流畅的语音,从而提高阅读效率和理解能力。Speechify有多种平台的应用,包括Chrome扩展、iOS应用、Android应用和Mac应用,可以在不同的设备上使用Speechify来听取文档、文章、PDF、电子邮件等任何内容。拥有超过200种标准的AI语音和自然的人声,覆盖了全球50
- 微软文本转语音和语音转文本功能更新,效果显著!
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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
- 使用Python进行语音识别:将音频转为文字
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语音识别是一项将语音信号转换为可理解的文本的技术。在Python中,我们可以使用一些库和工具来实现语音识别,并将音频转换为文本。本文将介绍如何使用Python进行语音识别的过程,并提供相应的源代码。步骤1:安装所需的库首先,我们需要安装一些Python库来支持语音识别。一个常用的库是SpeechRecognition,它提供了一个简单的接口来调用各种语音识别引擎。我们可以使用pip命令来安装Spe
- CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音(TTS)项目的对比整理
云樱梦海
Github开源项目开源语音克隆
四个主流开源语音克隆与文本转语音(TTS)项目的对比整理,基于公开资料与实测反馈总结:项目CosyVoiceF5-TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成,支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示,SwaySampling采样策略零样本/少样本语音克隆,结合GPT与SoVITS架构多语言TTS模型,支持无音素依赖的跨语言合成克隆效果音色一致性高(
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep