- 语音识别技术有哪些应用场景?
不想秃头的程序
语音识别人工智能
语音识别技术,作为人工智能领域的重要分支,已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景:智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等,都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言,并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域,语音识别被用于控制各种智能设备
- 微软 Azure AI 服务免费试用及申请:语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理、文档分析等10大场景
全云在线allcloudonline
microsoftazure人工智能
为方便企业认识和快速上手AzureAI服务,我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示,旨在解决各种用例。这些模型易于访问,可帮助企业无缝实施AI驱动的解决方案,如下是已整理并编录的AzureAI服务中提供的预构建演示,希望这可以帮助您将AI无缝融入您的产品和服务中。微软AzureAI服务可以合规、稳定地提供企业用户使用ChatGPT的可能
- 基于人工智能的智能语音助手
人工智能发烧友
人工智能
语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 机器学习,深度学习,AGI,AI的概念和区别
我就是全世界
人工智能机器学习深度学习
1.人工智能(AI)的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能(AI)是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统,如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据,从中提取有用的信息,并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
- Python 实时语音识别
TEDxPY
python学习python资源语音识别Python人工智能实时语音识别百度语音API
Python实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。语音识别语音识别技术就
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- 本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究
一只老虎
人工智能编程开发算法研究whisper语音识别人工智能
目录摘要关键词1.引言2.Whisper模型简介3.环境准备4.系统架构与实现4.1模型加载4.2实时音频输入处理4.3实时转录处理4.4程序实现的框架4.5代码实现5.实验与结果6.讨论7.结论参考文献摘要语音识别技术近年来发展迅速,广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper是由OpenAI开发的一种开源语音识别模型,具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建Whi
- 如何从0到1本地搭建whisper语音识别模型
MaxCode-1
搭建本地gptwhisper
文章目录环境准备1.系统要求2.安装依赖项1:安装Python和虚拟环境2:安装Whisper3:下载Whisper模型4:进行语音识别5:提高效率和精度6:开发和集成Whisper是OpenAI发布的一个强大的语音识别模型,它可以将语音转换为文本,支持多语言输入,并且可以处理各种音频类型。以下是一个从0到1的本地搭建Whisper模型进行语音识别教程环境准备1.系统要求操作系统:Linux、Ma
- FunASR 语音识别系统概述
瑞雪兆我心
语音识别人工智能
FunASR(AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复(PR)、语言模型(LM)、说话人分离等。项目源地址1语音识别(ASR)参考语音交互:聊聊语音识别-ASR(万字长文)语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition,ASR)
- 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器
毕艾琳
使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中,语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 基于深度学习的对抗样本生成与防御
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息,通过细微的扰动来生成对抗样本,迫
- 垂类大模型:领域专家参与的重要性
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
随着人工智能(AI)的不断发展,训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务,如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的,标注任务多可以由具有一般技能的人类执行,早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年,AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能,如推理和总结,旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
- 推荐项目:VITS2 Chinese - 轻松转化你的中文语音至文本
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推荐项目:VITS2Chinese-轻松转化你的中文语音至文本VITS2-ChineseVITS2forChinesespeech|最新VITS2中文语音合成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VITS2-Chinese项目介绍VITS2Chinese是一个针对中文语音的自动转文字工具,它简化了传统语音识别的复杂流程,让用户只需上传音频文件,就能一键完成语
- 人机交互与现代战争
人机与认知实验室
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人机交互技术在现代战争中的应用越来越广泛,它可以帮助士兵更好地完成任务,提高作战效能,减少人员伤亡。人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多,比如:(1)虚拟现实和增强现实技术:这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境,模拟各种战斗场景和任务,帮助他们提高技能和决策能力。(2)语音识别和自然语言处理:通过语音识别和自然语言处理技术,士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互,提高操作效率和减
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
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引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
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WhisperX:带时间戳的自动语音识别及说话人分离whisperXm-bain/whisperX:是一个用于实现语音识别和语音合成的JavaScript库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的API,支持多种语音识别和语音合成引擎,并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisp
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- 用“说”智能控制灯具开关语音识别芯片NRK3603
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九芯电子语音芯片方案语音识别人工智能语音识别技术语音识别芯片语音芯片
用“说”智能控制灯具开关是一种基于语音识别技术的智能家居设备,它通过内置的语音识别芯片,利用离线识别算法,将用户的语音指令实现对灯具的控制,NRK3603语音识别芯片成为客户低成本的离线语音识别方案。功能特性:1.内核和存储高性能32bitRlsc内核,主频160MHZ,内置4MBSPIFLASH。2.AI算法:离线语音识别,采用最新的神经网络(TDNN)算法,具有识别精准,误判率低等优势,5米远
- 快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型
码上飞扬
whisper
在语音识别领域,OpenAI的Whisper模型以其高效且准确的特性迅速受到瞩目。许多人可能觉得在本地环境中运行这样一个大模型过于复杂,但其实,经过正确的指导,你完全可以在自己的计算机上搭建一个高性能的语音识别系统。前置准备在开始之前,你需要确保计算机符合以下条件:Python3.7+环境GPU支持(CUDA驱动):尽管CPU也能运行,但GPU会更快。足够的存储空间:模型可能需要几个GB。步骤一:
- 本地搭建和运行Whisper语音识别模型小记
LQS2020
whisper
搭建本地的Whisper语音识别模型可以是一个非常有用的项目,尤其是在需要离线处理语音数据的情况下。Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型,支持多语言和高效的转录能力。以下是详细的步骤来本地搭建和运行Whisper语音识别模型:1.准备环境安装Python确保你的系统上安装了Python3.8及以上版本。可以从Python官方网站下载并安装。创建虚拟环境(可选)为了避免依赖冲突,建
- 【AIGC】Whisper语音识别模型概述,应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型?
@我们的天空
AIGCwhisper语音识别AIGCpython人工智能机器学习深度学习
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、关注,收藏!作者简介:我们的天空《头衔》:大厂高级软件测试工程师,阿里云开发者社区专家博主,CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,自然语言处理,AIGC等分享。所属的专栏:TensorFlow项目开发实战,人工智能技术主页:我们的天空一、Whisper语音识别模型概述Whisper是由Ope
- Python知识点:如何使用Python实现语音识别
超哥同学
Python系列python语音识别xcode编程面试
要在Python中实现语音识别,你可以使用SpeechRecognition库,它是一个功能强大的库,能够识别音频中的语音并将其转换为文本。下面是一个简单的示例代码,展示如何使用这个库进行语音识别。步骤1:安装依赖库首先,你需要安装SpeechRecognition库和pyaudio库。你可以使用以下命令安装这些库:pipinstallSpeechRecognitionpipinstallpyau
- 【机器学习-神经网络】循环神经网络
刷刷刷粉刷匠
机器学习神经网络rnn
在机器学习和深度学习的领域中,循环神经网络(RNN)作为一种处理序列数据的强大工具,已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。RNN能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系,因此在自然语言处理、时间序列预测和语音识别等任务中发挥着至关重要的作用。本文将对RNN进行深入探讨,从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现,全面剖析RNN在现代机器学习中的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
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AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 基于人工智能的智能客服系统
嵌入式详谈
人工智能
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理(NLP)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
- YeAudio音频工具的介绍和使用
夜雨飘零1
语音音视频语音识别pythonffmpeg
夜雨飘零音频工具这款Python音频处理工具功能强大,支持读取多种格式的音频文件。它不仅能够对音频进行裁剪、添加混响、添加噪声等多种处理操作,还广泛应用于语音识别、语音合成、声音分类以及声纹识别等多个项目领域。安装使用pip安装。pipinstallyeaudio-U-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(推荐)使用源码安装。gitclonehttps
- 深度学习基础之循环神经网络
Ctrl+CV九段手
机器学习和深度学习rnn深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么?LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量:计算复杂度:性能对比:总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力,与单向RN
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1