- 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
- Ambiq推出语音增强人工智能以消除物联网应用中的噪声
希尔贝壳AISHELL
智能语音人工智能物联网
超低功耗半导体解决方案供应商Ambiq®推出了其最新产品——神经网络语音增强器(NNSE),并已将该方案加入到neuralSPOT的(开源模型)ModelZoo中。这一高度优化过的AI模型可以高效实时地将背景噪声从设备对话中去除,从而在嘈杂的环境中实现清晰的语音捕获。与所有AmbiqModelZoo组件一样,NNSE包含脚本和工具,可帮助开发人员向其应用程序添加语音去噪功能。它还包含一个简单的图形
- 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
- 语音技术的未来:识别更精准、应用更丰富!
virtaitech
人工智能gpu算力语音识别
引言随着科技的飞速发展,语音技术正迅猛进步,为我们的生活带来了全新的体验。ICASPP国际会议作为语音领域的重要盛会,汇聚了众多专家学者,展示了语音处理与识别技术的最新进展。本文将结合近年ICASPP上的最新进展和各大知名语音技术公司产品探讨这些技术点,从语音识别、语音增强、语音风格迁移到语音情感识别等多个方向,展望语音技术的未来,并深入探讨GPU算力在这一领域的重要作用。1.语音识别的进步ICA
- 转载_关于AEC算法的几点思考
williamwanglei
音频
一年前我剖析过开源的AEC算法,文章链接是语音增强和语音识别;时隔这么长时间,再过来看这个算法,略有体会,以下有几点个人思考:AEC算法的主要目的是自身音源消除,对于手机或者pc这类的通话场景,这类场景和音响场景稍有差异,两者遇到的主要问题会有些差异;对于视频通话这类场景,两个通信终端的时钟偏斜和漂移是不定的,而音箱场景这个是可以在硬件上加以解决的,但是音箱场景的非线性失真却比通信场景严重的,功率
- 麦克风阵列入门
孤芳剑影
信号与系统算法
文章引注:http://t.csdnimg.cn/QP7uC一、麦克风阵列的定义所谓麦克风阵列其实就是一个声音采集的系统,该系统使用多个麦克风采集来自于不同空间方向的声音。麦克风按照指定要求排列后,加上相应的算法(排列+算法)就可以解决很多房间声学问题,比如声源定位、去混响、语音增强、盲源分离等。二、麦克风指向性麦克风的方向性是指麦克风可以接收到语音的方向。声音可以从不同的方向传达到麦克风,麦克风
- 麦克风阵列技术 三 ( 声源定位 波束形成 去混响 麦克风阵列结构设计 声学结构确认流程)
sxau_zhangtao
人机语音交互人工智能声学结构确认流程声源定位波束形成去混响麦克风阵列结构设计
麦克风阵列技术麦克风阵列技术详解声源定位延时估计角度计算波束形成波束形成模型波束形成基本理论去混响麦克风阵列结构设计声学结构确认流程紧接上一个博客文章,此为第三部分。上一部分见:麦克风阵列技术二(自动增益控制自动噪声抑制回声消除语音活动检测)麦克风阵列技术详解声源定位麦克风阵列可以自动检测声源位置,跟踪说话人,声源定位信息既可以用于智能交互,也可以用于后续的空域滤波,对目标方向进行语音增强。利用麦
- AliOS Things 声源定位应用演示
xstardust
开发框架与中间件算法函数
摘要:1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集成和功能演示。1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集
- AliOS Things声源定位应用演示
阿里云云栖号
云栖社区算法开发框架与中间件
1.概述利用麦克风阵列进行声源定位在智能降噪、语音增强、语音识别等领域有广泛应用和研究前景。本文介绍基于AliOSThings+STM32F413HDiscovery开发板实现声源定位算法集成和功能演示。声源定位算法本案例集成了STMicroelectronics的Acoustic_SL声源定位算法。Acoustic_SL是STMicroelectronics开发的声源定位算法,支持XCORR、G
- 深度学习音频降噪
mingqian_chu
#音频部分深度学习音视频人工智能
原文出自语音算法组添加链接描述这是AI降噪的第二期,上一期我们介绍了AI降噪的N种数据扩增方法,这一期我们介绍下AI降噪的一些损失函数。降噪,或者语音增强,经过近50年的研究发展,涌现出了很多优秀的降噪算法,从最简单的谱减法,到维纳滤波,再到子空间的方法以及基于统计模型的MMSE估计器,然而传统信号处理的降噪算法在imcra-omlsa出现之后发就展趋于平缓。在2014年中科大的徐博士用DNN直接
- PotPlayer降噪处理和人声增强
CJCChester
音视频
很多本地录屏视频,比如老师网课的录屏,会把电脑自己的声音也录下来,听着很烦躁,下面是我自己用potplayer播放视频时的一些处理。F5打开配置→声音→关闭规格化、晶化→关闭混响,打开降噪,门限自选→语言/同步/其他打开语音增强→均衡器→选择极端降噪(但是声音会变小很多)或者超高音,并打开superEQ均衡2022.12.11补充对极端降噪后,声音变小,有三种处理方式:PotPlayer设置里调节
- 语音增强的算法及应用
渣渣威的仿真秀
算法
语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音,主要目标是提高语音质量和可懂度。这一领域的发展历程相当丰富,多年来,学者们一直在努力寻求各种优良的语音增强算法。在近年的研究中,各种语音增强方法不断被提出,如基于小波变换的方法,基于人耳掩蔽效应的方法,基于听觉屏蔽的语音增强算法,基于最小均方误差MMSE-LSA语音增强算法,谱减法等,这些方法奠定了语音增强理论的基础并使之逐渐走向成熟。一、主要
- 深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
音频信号处理神经网络算法
加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署项目一科大讯飞经验在Matlab平台上实现广义旁瓣消除器(GSC),最小方差无失真响应(MVDR)等波束形成算法,同时分析它们的效果在Liu**台上跑通语音增强试试处理框架R
- 【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第二十六期】Mon, 16 Oct 2023
hitrjj
SoundaudioPapers人工智能智能声学计算机声学声音生成声音异常检测语言增强
AI视野·今日CS.Sound声学论文速览Mon,16Oct2023Totally7papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersLow-latencySpeechEnhancementviaSpeechTokenGenerationAuthorsHuayingXue,XiulianPeng,YanLu现有的基于深度学习的语音增强主要采用数据驱动的方法,利用大量具有各种噪
- 深入剖析iLBC 解码器原理
Audio_Wang
iLBC/iSACSpeechSignalProcessingcodec
继续学习iLBCCodec...一、iLBC解码器的流程如图1是没有丢帧情况下的iLBC解码流程,当解码端收到Payload时,首先从bitstream里面解析出解码所需要的参数。这里的解码参数从LPC开始,然后是重建起始状态,接下来的subframe重建与编码时的顺序一致,通过解码三级形状/增益矢量并且相乘再叠加在一起就得到了重建的残差信号。然后进入语音增强模块,提高语音信号的周期性,最后再经过
- 本周 AI 新闻报道:多个大厂发布了重大更新
天地会珠海分舵
人工智能chatgptOpenAiAdobeFireflyGoogle
AdobeMax大会上,Adobe发布了多项使用AI的新功能。其中最重要的是全新的FireflyImage2图像生成模型,可以生成逼真的人像;Illustrator中的文本到向量图功能,允许通过文字提示生成可编辑的矢量图形;Premiere中推出一键去除填充词的语音增强等功能,这些新功能极大地提升了用户的内容创作效率。Google宣布在搜索结果中推出直接生成图像的功能,用户只需在搜索框中输入文字提
- 基于PSD-ML算法的语音增强算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#视频语音算法matlabPSD-ML语音增强
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述1.加窗处理:2.分帧处理:3.功率谱密度估计:4.滤波处理:5.逆变换处理:6.合并处理:5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022A3.部分核心程序.................................................................
- Interspeech 2023 | 火山引擎流媒体音频技术之语音增强和AI音频编码
字节跳动技术团队
火山引擎音视频人工智能
背景介绍为了应对处理各类复杂音视频通信场景,如多设备、多人、多噪音场景,流媒体通信技术渐渐成为人们生活中不可或缺的技术。为达到更好的主观体验,使用户听得清、听得真,流媒体音频技术方案融合了传统机器学习和基于AI的语音增强方案,利用深度神经网络技术方案,在语音降噪、回声消除、干扰人声消除和音频编解码等方向,为实时通信中的音频质量保驾护航。作为语音信号处理研究领域的旗舰国际会议,Interspeech
- ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
字节跳动技术团队
人工智能语音识别计算机视觉深度学习
动手点关注干货不迷路背景介绍实时音视频通信RTC在成为人们生活和工作中不可或缺的基础设施后,其中所涉及的各类技术也在不断演进以应对处理复杂多场景问题,比如音频场景中,如何在多设备、多人、多噪音场景下,为用户提供听得清、听得真的体验。作为RTC方案中不可或缺的技术,语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进,利用AI技术,可以在语音降噪、回声消除、干扰人声消除等方面实现更
- THUHCSI人机语音交互实验室9篇论文被语音旗舰国际会议INTERSPEECH录用
语音之家
智能语音交互
2023年ISCA国际语音通讯学会年会(2023AnnualConferenceoftheInternationalSpeechCommunicationAssociation,INTERSPEECH2023)将于2023年8月20日-24日在爱尔兰都柏林召开,清华大学人机语音交互实验室(THUHCSI)将在本次会议上发表9篇论文。这些论文涉及语音合成、语音识别、语音增强、语音分离、视频配音等多个
- AliCloudDenoise 语音增强算法,助力实时会议系统进入超清音质时代
简介:近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有75%为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要。作者|七琦审校|泰一前言在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境、瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战。
- 我去,这是什么黑科技!用信号处理方法抑制瞬态噪声
语音之家
智能语音科技信号处理
对于语音增强来说,噪声一般可以分为稳态噪声(如白噪声)和瞬态噪声(有的地方也叫非稳态噪声,如键盘声)。如果对语音降噪有一定了解的读者会知道,一般的信号处理方法对稳态噪声比较有效,可以参考WebRTCANR流程解析,然而对于瞬态噪声,由于噪声变换较快,噪声估计算法没办法准确跟踪到噪声的变化,因此一般采用基于深度学习的方法对瞬态噪声进行抑制,可以参考DNN单通道语音增强。但是,有没有可能使用信号处理来
- K210开发实例-I2S播放音频
视觉&物联智能
物联网全栈开发实战单片机嵌入式硬件物联网K210边缘计算
I2S播放音频I2S播放音频1、I2S介绍2、I2S驱动API介绍3、I2S播放PCM数据3.1直接播放生成的Sine波形数据3.2使用DMA传输音频数据1、I2S介绍K210内置音频总线共有3个(I²S0、I²S1、I²S2),都是MASTER模式。其中I²S0支持可配置连接语音处理模块,实现语音增强和声源定向的功能。下面是一些共有的特性:总线宽度可配置为8,16,和32位每个接口最多支持4个立
- 《SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network》论文阅读
qq_46079584
音视频其他
本文的作者是SantiagoPascual,AntonioBonafonte,JoanSerra。研究动机目前语音增强的技术都是用在频谱域上或者高维特征上,这样的话,大多数的音频处理会受到噪声环境数量的限制并且依赖一阶统计特征。为了解决这些问题,深度网络是可以从大型的数据集上学习到复杂的映射。本论文中,提出了增强GAN网络,名叫SEGAN,它是直接用时域的波形当作输入送入到网络当中去的,在看不见的
- 设计一款数字助听器可能需要用到以下音频算法
周龙(AI湖湘学派)
音视频
设计一款助听器可能需要用到以下音频算法:1响度补偿算法:助听器可能需要根据用户的听力损失情况调整不同频率范围内的增益,以提供个性化的听力补偿。这可以通过基于用户配置或自适应算法的频率响应调整来实现。2噪声抑制:用于减少环境中的噪声干扰,使用户能够更清晰地听到所需的声音。3压缩扩展:使用动态范围压缩和扩展技术,使较弱的声音更易于听到,同时限制过高音量的出现。4麦克风阵列方向性处理:语音增强算法,利用
- 【强烈推荐】 十多款2023年必备国内外王炸级AI工具 (免费 精品 好用) 让你秒变神一样的装逼佬感受10倍生产力 (2) AI修音
极客小俊
AI人工智能人工智能AI修音算法工具推荐声音处理
个人主页极客小俊✍作者简介:web开发者、设计师、技术分享博主希望大家多多支持一下,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注AI声音处理(修音)⭐AI人工智能不仅可以处理图片,声音都可以处理,真的是太强了!随着人工智能技术的不断发展,声音处理已经成为了AI领域的一个重要应用之一!那么接下来这里就推荐我经常使用的AI在线免费修音工具吧!AdobeAI语音增强(音频降噪在线处理工具
- Python语音增强
YEGE学AI算法
语音处理python开发语言
简介音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量。我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能改变原有数据的结构,不然将产生“脏数据”,通过对音频数据进行数据增强,能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。经过实验发现对声波的以下改变是有用的:Noiseaddition(增加噪音)、Addreverb(增加混响)、Timeshifting(时移)、Pi
- 智能语音信息处理团队18篇论文被语音技术顶会ICASSP 2023接收
语音之家
智能语音人工智能深度学习语音识别
近日,ICASSP2023会议发出了审稿结果通知,语音及语言信息处理国家工程研究中心智能语音信息处理团队共18篇论文被会议接收,论文方向涵盖语音识别、语音合成、话者识别、语音增强、情感识别、声音事件检测等,各接收论文简介见后文。来源丨语音及语言国家工程研究中心语音及语言信息处理国家工程实验室于2011年由国家发改委正式批准成立,由中国科学技术大学和科大讯飞股份有限公司联合共建,是我国语音产业界唯一
- WebRTC音频系统 之audio技术栈简介-1
shichaog
webrtc导读webrtc
文章目录第一章WebRTC技术栈简介1.1视频会议中常见的服务端架构1.2WebRTC网络协议栈1.3WebRTC源码目录结构1.4client侧技术栈1.5WebRTCnative编译以及debug1.6APM模块1.7ADM模块WebRTC是Google开源的Web实时音视频通信框架,其提供P2P的音频、视频和一般数据传输协议栈的支持,其音频主要包括:采集播放、众多音频编解码器、语音增强、回声
- 语音识别框架之ESPnet
语音不识别
语音识别语音识别人工智能linux
ESPnet是一个端到端的语音处理工具包,涵盖了端到端的语音识别、文本到语音、语音翻译、语音增强、说话者分类、口语理解等。ESPnet使用pytorch作为深度学习引擎,还遵循Kaldi风格的数据处理、特征提取/格式和配方,为各种语音处理实验提供完整的设置。github直通车克隆gitclonehttps://github.com/espnet/espnet官网文档安装ESPnet使用官网安装的过
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多