- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- OneCode技术架构深度解析:自主UI体系、注解驱动与全栈开发的协同优势
低代码老李
OneCode产品介绍OneCode实战软件行业架构ui
引言:低代码平台的技术基石在AIGC与数字化转型的双重驱动下,企业级低代码平台已从简单的界面搭建工具演进为全栈业务开发环境。OneCode作为国内领先的低代码开发平台,其核心竞争力源于三大技术支柱:自主可控的UI体系、注解驱动的开发模式和端到端的全栈支持能力。这三大支柱形成有机整体,使OneCode在开发效率、系统集成和业务适应性方面建立起显著优势。本文将深入剖析这些技术特性的实现原理与应用价值,
- PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例
点云SLAM
PyTorch深度学习pytorch人工智能python深度学习张量的操作itemtolist
在PyTorch中,.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法,尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。1..item()方法用途:将仅包含一个元素的张量(即标量张量)转换为对应的Python原生数据类型(float,int,等)。限制:只能用于只包含一个元素的Tensor,否则会报错。示例代码:import
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- 【PyTorch】教程:torch.nn.Mish
torch.nn.Mish原型CLASStorch.nn.Mish(inplace=False)定义Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))\text{Mish}(x)=x∗\text{Tanh}(\text{Softplus}(x))Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Mish()input
- 【PyTorch】教程:torch.nn.GELU
老周有AI~算法定制
PyTorchpytorch深度学习python
torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh,默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
Pythonpytorch深度学习
torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- PyTorch 的 torch.nn 模块学习
torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分,每部分的原理、要点和使用场景如下:1.nn.Module原理和要点:nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module,并实现其forward方法。使用场景:用于定义和管理神经网络模型,包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景:__init__
- AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘unsqueeze‘
ddfa1234
numpypython深度学习
z=z*pts_depth.unsqueeze(1)*0.1AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'unsqueeze'这个错误是因为unsqueeze()方法是PyTorch张量的方法,而不是NumPy数组的方法。在这里,pts_depth是一个NumPy数组,因此不能使用unsqueeze()方法。如果要在NumPy中实现类似于un
- torch.nn.init.kaiming_normal_
参考(5条消息)PytorchKaiming初始化(Initialization)中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层(卷积或全连接)隐性确定的,则需设置mode=fan_in。例子:importtorchlinear_layer=t
- 【Pytorch】8.torch.nn.conv2d
Elephant_King
Pytorchpytorch人工智能python
这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似,都是完成CV领域的卷积操作,这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开pytorch的官方文档,我们可以看到torch.nn.conv2d包含了若干参数in_channels:代表输入的通道数out_channels:代表输出的通道数kernel_size:代表卷积核
- 用PyTorch实现MNIST手写数字识别
MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28x28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
- 一文详解显卡(GPU)驱动(Driver)CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性,以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结
番知了
pytorch人工智能python
目录一、四者的依赖关系概览简单理解:二、依赖链详细解释1.显卡(GPU)2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令(Linux/Windows)五、安装建议(实用路线)一、四者的依赖关系概览组件作用与其它组件的关系GPU(显卡)提供物理硬件(如NVIDIARTX4060)驱动必须支持你的显卡型号驱动Drive
- PyTorch torchtune.modules.peft.lora
Yongqiang Cheng
PyTorchPyTorchtorchtunepeft.lora
PyTorchtorchtune.modules.peft.lora1.Sourcecodefor`torchtune.modules.peft.lora`2.`LoRALinear`2.1.`defadapter_params(self)->list[str]`2.2.`defforward(self,x:torch.Tensor)->torch.Tensor`2.3.`defto_empty(
- Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧
AI扶我青云志
自然语言处理人工智能
好的,我们来详细介绍一下TeacherForcing,这是一种在训练序列生成模型(如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer)时常用的重要技术。核心概念目标:训练一个模型,使其能够根据给定的输入序列(如前一个词、图像编码、时间步数据等)预测下一个输出元素(如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等)。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- QT的语音识别
heng6868
imx6ull嵌入式项目qthttpjava
难点:难点就是如何跟百度云的语音应用进行通信。首先,要获取应用的APIKey、SecretKey,并通过请求鉴权接口换取token。向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:并在URL中带上以下参数:grant_type:必须参数,固定为client_credentials;client_i
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- GPT-SoVITS项目重大更新全解析:从语音合成到多语言支持的技术演进
胡晗研
GPT-SoVITS项目重大更新全解析:从语音合成到多语言支持的技术演进GPT-SoVITS项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPT-SoVITS项目概述GPT-SoVITS是一个先进的语音合成与转换系统,集成了GPT模型与SoVITS技术,能够实现高质量的语音合成、语音转换以及多语言混合处理。该系统不断迭代更新,在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
AI大模型whisperchatgpt
今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘
pytorch用pytorch的trace导出模型的时候,报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd@scriptor@script_methodannotation?Ifthisisann.Modul
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- GitHub Actions × AWS 集成终极指南:从零构建安全高效的CI/CD流水线
ivwdcwso
运维与云原生githubaws安全GitHubActionsDevOpsCI/CD
引言:云原生时代的自动化革命在DevOps实践中,GitHubActions与AWS的深度集成已成为现代应用交付的黄金标准。这种组合让开发者能够:✅实现端到端自动化:从代码提交到生产部署的全流程自动化内置企业级安全:通过OIDC消除密钥泄露风险优化资源成本:按执行分钟计费,无闲置资源浪费加速迭代速度:将部署时间从小时级缩短至分钟级本文将全面解析最佳实践、安全策略和高级技巧,助您构建工业级CI/CD
- 智能家居-深耕10年原创合集(2025/06更新)
CYP_2015
智能家居xcodeiosmacoside
2025-06更新篇章2025年广州光亚展参展记录智能插座:技术与应用演进之路语音识别技术:全链路技术栈解析6000字干货长文,深度解读智能家居7大派系,谁能真正统一“江湖”?最近参与某智能家居项目的早期调研,再次感慨用户对我们所说的“便捷”实则是“无感”。用户原话:"你们总说'智能',我就想要个不用记按钮、不用掏手机的家伙。"我们说的"便捷",在用户那儿根本不是"多快多远",而是"不用刻意"。现
- Pytorch实现DenseNet,腾讯T3大牛手把手教你
print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
- Pytorch实现DenseNet,先收藏了
classDenseNet(nn.Module):definit(self,init_channels=64,growth_rate=32,blocks=[6,12,24,16],num_classes=1000):super(DenseNet,self).init()bn_size=4drop_rate=0self.conv1=Conv1(in_planes=3,places=init_chan
- flask部署机器学习_如何开发端到端机器学习项目并使用Flask将其部署到Heroku
cumichun6193
大数据python机器学习人工智能深度学习
flask部署机器学习There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学,我经常被问到一个问题:WhatisthebestwaytomasterDataScience?Whatwillgetmehired?掌握数据科学的最佳方法是什么?什么会雇用我?Myanswerremainsconstant:Thereisnoalterna
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&