- 5G RAN接入场景的IMS语音业务开通全流程
码农老gou
5G5G网络
1.UE注册请求声明语音能力UE→AMF:发送RegistrationRequestNAS消息,关键参数:-UE'susagesetting="VoiceCentric"//终端以语音业务为核心-RequestedNSSAI:包含IMS切片标识(S-NSSAI)技术意义:通知网络优先保障语音业务资源(如QoS、移动性管理)。触发AMF按语音终端策略处理注册流程。规范依据:TS24.501§5.5.
- 微软语音合成标记语言SSML文档结构和事件(详细文档和实例)
阿酷tony
AI数字人微信语音合成microsoft微软语音SSML文档结构SSML结构SSML语音合成
说明:MicrosoftAzure中国技术文档网站,请访问https://docs.azure.cn包含输入文本的语音合成标记语言(SSML)确定了文本转语音输出的结构、内容和其他特征。例如,可以使用SSML来定义段落、句子、中断/暂停或静音。可以使用事件标记(例如书签或视素)来包装文本,这些标记可以稍后由应用程序处理。有关如何在SSML文档中构建元素的详细信息,请参阅以下部分。备注某些语音不支持
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- 短剧小程序开发全攻略:从0到1打造爆款内容平台
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小程序短剧
核心内容:行业趋势分析:短剧市场年增长率超300%,用户规模突破5亿,抖音、快手等平台加速布局。小程序成为短剧分发核心渠道:轻量化、低成本、社交裂变优势显著。开发核心功能模块:内容管理:支持多格式上传、分集管理、标签分类。播放体验优化:弹幕互动、倍速播放、清晰度切换、离线缓存。付费系统:单集付费、会员订阅、广告解锁等多元化盈利模式。社交裂变:分享奖励、邀请排行榜、拼团观影功能。技术实现难点:视频流
- 新能源汽车HMI案例:仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计
深空数字孪生
汽车交互HMI
新能源汽车HMI案例:仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计内容摘要在新能源汽车的驾驶舱里,仪表盘和中控屏不再只是简单的信息显示工具,而是变成了沉浸式交互体验的核心。这些屏幕通过智能设计,不仅能提供丰富的信息,还能通过语音、手势甚至眼神与驾驶者互动。但如何在保证驾驶安全的同时,提供这种沉浸式体验呢?这是一个既充满挑战又极具吸引力的问题。接下来,我们将通过几个实际案例,深入探讨新能源汽车HMI设计的奥秘,看
- 华为 Mate 80 影像配置揭秘:硬软双升
RUZHUA
华为
7月7日,知名数码博主爆料了华为Mate80系列的影像配置,引发广泛关注。从曝光信息来看,Mate80系列在影像方面延续华为的技术探索,通过硬件升级与算法优化,力图为用户带来更出色的拍摄体验。爆料显示,Mate80系列主摄将采用5000万像素的1/1.28英寸超大底传感器,支持物理可变光圈与定制模组。这一配置虽未达到“超大杯”的极致堆料,但在影像硬件上的创新依旧可圈可点。其主摄传感器型号为SC59
- 麒麟系统离线安装docker
随着CentOS全面停服,国产操作系统会慢慢代替centos系统,在后续的项目中,项目部署的环境都必将是国产操作系统,本文就国产操作系统下如何离线安装docker,做下笔记分享一、材料准备1、国产操作系统麒麟10,arm64v82、dokcer部署包(版本:docker-18.09.tgz)3、部署docker脚本(docker.service),已经启动命令脚本(install.sh)二、编写d
- 银河麒麟V10离线安装Docker
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安装部署记录Devops工具使用Liunx运维工具docker容器运维
场景:内网环境,无法连接公网,需要在麒麟系统部署一个docker环境运行容器。一、准备docker离线安装包:Indexoflinux/static/stable/x86_64/https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/选择合适的版本,这里个人选择的20.10.14二、上传压缩包到服务器后进行解压tar--strip-compon
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- 揭秘智能家居定制平板:其在不同生活场景中的常见应用与重要性
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平板
在智能家居浪潮席卷全球的当下,人与居住空间的交互方式正经历着前所未有的变革。曾经分散在手机APP、语音指令与零星面板上的控制权,如今正迅速向一个更直观、更强大、更契合场景的中心汇聚——定制化平板电脑。这已非简单的一块触摸屏,而是深度融合场景需求、重塑家居交互逻辑、并驱动行业向沉浸式体验跃迁的战略级中枢。一、智能家居发展趋势智能家居行业已经从最初的单品智能,逐步迈入了全屋智能与场景智能的深水区。根据
- 每天一个前端小知识 Day 28 - Web Workers / 多线程模型在前端中的应用实践
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WebWorkers/多线程模型在前端中的应用实践一、为什么前端需要多线程?单线程JS的瓶颈:浏览器主线程不仅负责执行JS,还要负责:UI渲染(DOM/CSS)用户事件处理(点击、输入)一旦JS执行耗时任务(如大数组处理、加密运算),会阻塞页面响应多线程的意义:✅把计算密集型或IO密集型任务移出主线程,防止“卡死”✅实现离线计算、并发执行、后台数据同步✅提升用户体验、增强系统鲁棒性二、前端中的“线
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 基于 esp32-s3,结合私有化大模型,集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成,设计一个技术方案,要求用websocket保持长链接,
以下方案演示了如何基于ESP32-S3,通过私有化大模型组合ASR(语音识别)、LLM(语言大模型)和TTS(语音合成)来构建一个语音交互系统,并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分:系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
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Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中,使用音频通信是非常普遍的。但是,由于各种原因,我们可能会遇到许多噪音干扰,从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题,我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理?我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
atest166
ChatGptchatgptpython语音识别计算机
Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
- 语音信号基础篇1-预加重(Pre-emphasis)
沐黎~
信号与系统语音识别人工智能
预加重就是对语音信号的高频进行补偿,语音信号90%能量集中在有效带宽低频分量上,高频分量频谱(一般我们用其幅度谱,通俗将就是频谱的模长或者绝对值长度)较小,我们让它变大一定,占比多,增强其高频分量。预加重原理也非常简单,其时域表达式非常简单,如下式子:公式中:一般取0.97时域看着就简单后一个减去前一个,看不出有什么规律,我们对其进行z变换,可得:合并同类项,可得:自变量为z,我们画出z变化后的频
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Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- 基于MATLAB的语音信号预处理
3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响,就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理,以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重,其中为预加重系数,0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为,这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
- 可以悬浮在屏幕的搜题软件_大学生常用的搜题APP有哪些?这几个用过的人都说好...
大学生专业课和公共课加起来都不少,因此大家的学习压力也不小。有什么大学常用的搜题软件,可以帮大家提高学习效率,减轻学习和考试压力呢?大学生常用的搜题APP,这里给大家分享几个,觉得好用的,可以给我留言或者点赞哦!1.优题宝优题宝支持网课作业查找答案,大学各个考试科目也能在线搜题。输入方式有三种方式,文字、语音及拍照搜索,答案准确率高。比如问题描述过长,那么拍照搜题是比较方便的,像大学数学,就比较适
- 如何获取微信公众号用户的个人信息(包括OpenId)
一杯冰美式_丶
Java相关知识
最近,对微信公众号有点兴趣,就自己研究了研究里面的一些内容,发现还挺有意思的,而且通过微信公众号可以调用一些比较有意思的接口,就比如百度开发服务平台点击进入里面的很有接口,就比较常见的翻译,语音识别,地理位置等等,都挺好的。好了,不多说,进入正题好了。我想,做微信公众号开发的,对于想获取关注了公众号的用户信息,或者说是当前与后台服务器进行交互的当前用户信息,这个功能是很重要的吧。因为,通过这个,可
- AI情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)
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AI情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)关键词:AI情绪识别、多模态数据库、图像数据、语音数据、文本数据、数据库构建、2024技术摘要:本文全面且详细地介绍2024年AI情绪识别领域中多模态数据库构建的相关知识。从背景引入,讲解多模态数据的核心概念及其关系,阐述核心算法原理与操作步骤,通过项目实战展示实际代码实现,介绍应用场景、工具资源,探讨未来趋势与挑战,并进行总结,同时给出思
- Spring AI 本地 RAG 实战:用Redis、Chroma搭建离线知识问答系统
勤奋的知更鸟
JavaAI大模型AI工具spring人工智能RAG
本文将用Ollama+Qwen-7B搭建离线知识问答系统(含Redis/Chroma向量库)目录前言环境搭建项目结构设计Maven依赖pom.xmlapplication.yml配置(Redis+Ollama)Redis向量库实战OllamaConfig.javaRagService.javaRagController.javaRagApplication.java测试样例RAG增强Maven依赖
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计
AI天才研究院
ChatGPT实战计算AgenticAI实战AIGC自动驾驶文心一言ai
AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计关键词:AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要:本文深入探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在自动驾驶领域的创新应用,特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型,结合具体代码实现和数学模型,揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
- AI技术正在深度重构全球产业格局,其影响已超越工具属性,演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业(AI助手领域)能力升级理解与生成:基于LLM(大语言模型),AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码,替代部分人类知识工作。个性化交互:通过用户历史对话分析,提供定制化建议(如学习计划、投资策略)。多模态扩展:结合图像/语音识别(如GPT-4V),实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业:AI客服处理70%+常规咨询(如阿里小蜜),人力转向复杂问题
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蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源画板实时协作
❤️如果你也关注大模型与AI的发展现状,且对大模型应用开发非常感兴趣,我会快速跟你分享最新的感兴趣的AI应用和热点信息,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读Excalidraw是一款开源的在线白板工具,具备手绘风格和实时协作功能。支持多种绘图工具、便捷导出、离线可用及跨平台兼容性。适用于远程协作、头脑风暴、产品设计和技术绘图等多个场景。正文(附运行
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从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不